大数据生态圈的作用

大数据生态圈的作用

构建生态圈比拼的是物种的丰富度和依赖度，更多的需要一些保障性基础设施，比如云计算、物流、SNS技术、大数据技术。这些基础性技术只有与业务架构形成合力，才能推动整个生态系统的成长。形成协同的合力，便成为每一个企业生态系统形成的基础。

当前的市场竞争已进入2.0时代，如果说竞争1.0是价值链的竞争，其核心是如何利用企业自身能力或资源来构建竞争优势的话，那么竞争2.0则突破了企业取得竞争优势必须依赖于内化能力这一

限制，而是将目光转向企业之外——各利益相关者共同建立一个价值平台。企业关注其所在的价值平台的整体性，通过平台撬动其它企业的能力，使这一系统能够创造价值，并从中分享利益。我们称之为“生态圈”。生态圈作为商业关系构建上的一次革命，能够实现共生、互生和重生三个层次的作用，不但能够通过各成员的不断投入共同创造价值，而且通过生态圈内的价值分享保持系统的健康发展。而重生则能够推动生态圈的不断进化，适应不断变化的竞争环境需求。

产业互联网十供应链金融的生态圈建设是深圳禧金信息技术有

限公司企业寻求转型升级优良健康的商业模式，希望深圳企业为全国中小企业当好创新发展的先头兵。大数据整合了网站监测，网站性能监测，网络监测，网络安全监测，网络监测工具，网站安全监测，网站安全监测工具，网站检测等服务为一体，力争打造国内最大的数据中心。

“大数据不是垂直领域的技术，而是横断行技术，在充分尊重用户安全，对文本、图像、语音进行挖掘，创造价值。

互联网迅速发展，风险也随之加剧，针对这种情况，央行开始摸底P2P模式的网贷公司。互联网金融机构中，P2P模式的网贷公司，发展势头最猛，暴露出的问题也最多，伪造标的、资金链断裂、携款潜逃等案时有发生，越来越多的问题随之浮出水面。由于P2P公司所持执照属于“咨询服务”类，和一般的第三方中介公司无异，无需受到任何金融领域的专业监管。但近期P2P公司的风险开始引发央行关注。

是一个几乎没有物流成本的特殊行业，所以从某种程度上讲，互联网与金融有着天然的契合性，互联网金融正在引发金融界的震荡和革命，一场前所未有的互联网金融热潮正在席卷中国，阿里巴巴、腾讯等互联网巨头频频出手互联网金融业务。

中国如何搭建网络金融生态圈呢？首先，互联网金融作为我国的新生事物，应予以大力支持及认可。正如蒸汽机的出现取代了基于人力和畜力的货物运输和贸易模式一样，随着互联网技术的进步，电子商务、电子支付和网络互动平台等网络金融将成为金融业发展的长期趋势。

其次，监管部门应该有长远的设计，既要对其业务准入和风险管理方面加强监管，也要打破传统金融业者的不正当垄断，完善健全相应制度与措施。

再次，寻找到传统金融企业与新兴行业有效嫁接的途径，使得双

方都能正常有序发展，实现共赢。互联网金融企业应积极创新，不断嫁接金融服务与信息科技功能，探索新业务领域，与传统金融业务模式形成互补。面对互联网金融公司业务的蓬勃发展，传统金融机构应密切关注互联网金融的发展动向，转变发展观念，积极调整战略，利用互联网金融模式，深度整合互联网技术与银行核心业务，提升服务质量，适应互联网金融模式给传统金融格局带来的冲击，并获得更好的发展。

大数据这个概念是什么，数据搜集+数据分析+精准推送=精准营销?对于大数据领域的应用，当然是用户数量最多的互联网公司得到的数据最多了。互联网三大巨头，大数据能力哪家强?

首先，百度大数据;百度搜索领头羊。像现在用的百度搜索，当用户搜索行为被记录下来后，再去使用搜索功能时就会出现一些相关内容的广告。在大数据领域上，搜索引擎的数据搜集能力是最强的，百度在这方面运用的炉火纯青，现在只要我们上网浏览输入关键词，分析出我们的搜索行为后，就能马上匹配精准的广告，大大提高了广告的展示效果

其次，阿里大数据;阿里巴巴云计算。大的互联网企业，面对几亿用户产生的数据你要怎么办?

云计算，就是处理这些庞大数据信息的重要工具。在大数据上，阿里巴巴上自然不甘落后。一方面，阿里巴巴的消费数据覆盖之广、累积之深，全球没有任何一家公司和机构能出其右;另一方面，阿里巴巴的云计算技术位业界翘楚，其数据挖掘能力几乎独步江湖。论商

业价值，淘宝、天猫等购物网站产生的消费数据，是领域数据里边比较值钱的。里巴巴能够轻而易举地得到我们的购物行为、和浏览数据，通过云计算分析后，进行精准的行为预测，然后进行商品信息推送。

再者，腾讯大数据.腾讯这家公司太低调了，但不代表他比阿里百度差。腾讯在大数据领域，拥有社交数据、消费数据、游戏数据等等，很少技术大牛有出来做报告，更不会向百度、阿里那样主动包装宣传技术大牛。但腾讯大数据的运用，却一直在进行。游戏数据和消费数据，其实两者之的关系式互通的。因为腾讯的消费数据大多来源于游戏与增值服务。腾讯游戏收入十分爆利，游戏迷们愿意付出高昂的费用来购买虚拟道具，以此满足自己的虚荣心。

大数据的作用及应用 90分答案

大数据的作用及应用 单选题（共1题，每题10分） 1 . 大数据商业化运用中的主要问题不包括（）。 ? A.用户个体权利被严重忽略 ? B.数据的安全问题越来越受到重视 ? C.数据违法收集、交易现象突出 ? D.个人隐私面临严峻挑战 我的答案： A（×） 多选题（共3题，每题 10分） 1 . 金融大数据的应用价值包括（）。 ? A.提升决策效率 ? B.强化数据资产管理能力 ? C.实现精准营销服务 ? D.增强风控管理能力 我的答案： ABCD 2 . 大数据金融的主要作用包括（）。 ? A.降低融资门槛和融资成本 ? B.加速资金周转 ? C.泄露个人隐私 ? D.提高资金使用效率 我的答案： ABD 3 . 欧盟《一般数据保护条例》的主要内容包括（）。 ? A.全面加强个人数据权利 ? B.明确相关主体的安全保护责任 ? C.完善数据资源的监管机制 我的答案： ABC 判断题（共6题，每题 10分） 1 . 大数据应用水平正在成为金融企业竞争力的核心要素。对错 我的答案：对 2 . 金融云快速落地奠定了大数据应用基础。

对错 我的答案：对 3 . 大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合。 对错 我的答案：对 4 . 互联网基础设施升级和技术进步使欧盟个人数据保护面临新情况。 对错 我的答案：对 5 . 金融数据的安全问题并不重要。 对错 我的答案：错 6 . 大数据金融是指依托于海量、非结构化的数据，通过互联网、云计算等信息化方式，对数据进行专业化的挖掘和分析，并与传统金融服务相结合，开展相关资金融通工作。 对错 我的答案：对

大数据管理岗位工作总结汇报报告与工作计划范文模板

××单位××单位 大数据管理岗位……………………………………………………………个人工作总结报告汇报……………………………………………………………ANNUAL PERSONAL JOB SUMMARY …………………………………………………………… 部门：XXXX-XX XX XXXX-XX 岗（职）位：XXXX-XX XX XXXX-XX 姓名：XXXX-XX XX XXXX-XX （共5100字，可删改） 20XX年XX月XX日

目录 目录 (2) 一、岗位履职履责情况 (3) 1.1日常工作 (3) 1.2协助管理 (4) 1.3新建工作 (5) 二、出勤与团队建设 (5) 2.1出勤情况 (5) 2.2思想情况 (6) 2.3团队合作 (6) 三、学习与个人成长情况 (6) 3.1业务理论学习 (6) 3.2管理能力提升 (7) 3.3实践本领提高 (7) 四、不足与改进 (8) 4.1不足之处 (9) 4.2整顿整改建议 (9) 五、展望与规划 (10) 5.1总结回顾 (10) 5.2近期目标 (11) 5.3远期目标 (11) 5.4工作打算 (12)

20XX年度个人工作总结 充实而又忙碌的一年过去了，作为XX单位（部门）的一名大数据管理，在丰富自我阅历的同时，工作战果也得到了进一步的提升。20XX年，我在XX单位（部门）领导及各位同事的支持与帮助下，严格要求自己，按照XX单位（部门）的要求，较好地完成了自己作为一名大数据管理的本职工作。 通过一年来的学习与工作，我在工作模式上有了新的突破，工作方式有了新的改进，在负责XX工作时能以公正、公开、公平的原则做好服务和管理。现根据自身工作的实际情况，我对自己的工作做出分析评定，总结经验教训，提出改进方法，以便使自己在今后的工作中能惩前毖后，扬长补短，为今后不断改进工作方法，提高工作效率提供依据，以期使自己成为一名更优秀的大数据管理，为XX单位（部门）做出更大的贡献。个人总结如下： 一、岗位履职履责情况 1.1日常工作 今年工作主要是XXXX和XXXX。通过几个月的努力，我和同事们一起完成了XXXX项目，解决了多年积累下的问题。

大数据服务平台功能简介

大数据服务平台简介 1.1 建设目标 大数据服务平台以“整合资源、共享数据、提供服务”为指导思想，构建满足学校各部门信息化建设需求，进而更好为广大师生、各级管理人员、院领导等角色提供集中、统一的综合信息服务。因此， 要建设大数据服务平台 主要包括综合查询，教学、科研、人事、学生、图书、消费、资产、财务等数据统计分析和数据采集终端(含数据录入及数据导入)。通过此平台为学校的校情展示提供所需的基础数据，为学校的决策支持积累所需的分析数据，为广大师生、各级管理人员、校领导的综合信息服务提供所需的开发数据，为学校的应用系统建设提供所需的公共数据。 1.2建设效益 协助领导决策、提供智能分析手段 通过建设大数据服务平台： 为校领导提供独特、集中的综合查询数据，使校领导能够根据自身需要随时查询广大师生的个人情况，有助于校领导及时处理广大师生的各种诉求。 为校领导提供及时、准确的辅助决策支持信息，使校领导能够全面掌握多方面的信息，有助于校领导提高决策的科学性和高效性(以往各部门向校领导提供的信息往往只从部门角度考虑，而校领导无法及时获取多方面的信息，无法及时做出决策)。 为校领导提供丰富、全面的校情展示数据，使校领导能够实时掌握教学、科研、人事、学生、图书、消费、资产、财务等情况，有助于校领导制定学校未来发展战略。 为校领导提供教育部《普通高等学校基本办学条件指标》检测报表，包括具有高级职务教师占专任教师的比例、生均占地面积、生均宿舍面积、百名学生配教学用计算机台数、百名学生配多媒体教室和语音实验室座位数、新增教学科研仪器设备所占比例、生均年进书量。对提高教学质量和高等学校信息化程度等具有积极的指导作用。 1.3 建设内容 基于中心数据库，将学校长期以来积累的大量管理数据以一种多维的形式进行重新组织，多层次、多维度的整合、挖掘和分析，从各个层面、各个角度充分展示学校的办学理念、教学质量、科研水平、师资队伍、学生风貌、后勤保障、办学条件等，为各级管理人员、校领导科学决策提供强

基于Spark的机器学习资料29、Spark以及生态圈介绍

Spark以及生态圈介绍 一、Spark简介 官方解释：Apache Spark? is a fast and general engine for large-scale data processing. 打开官网网站解释一下。 三、Spark生态系统

?Spark Core：包含Spark的基本功能；尤其是定义RDD的API、操作以及这两者上的动作。其他Spark的库都是构建在RDD和Spark Core之上的 ?Spark SQL：提供通过Apache Hive的SQL变体Hive查询语言（HiveQL）与Spark进行交互的API。每个数据库表被当做一个RDD，Spark SQL查询被转换为Spark操作。 ?Spark Streaming：对实时数据流进行处理和控制。Spark Streaming允许程序能够像普通RDD一样处理实时数据 ?MLlib：一个常用机器学习算法库，算法被实现为对RDD的Spark操作。这个库包含可扩展的学习算法，比如分类、回归等需要对大量数据集进行迭代的操作。 ?GraphX：控制图、并行图操作和计算的一组算法和工具的集合。GraphX扩展了RDD API，包含控制图、创建子图、访问路径上所有顶点的操作 Spark Core： 提供了有向无环图（DAG）的分布式并行计算框架，并提供Cache机制来支持多次迭代计算或者数据共享，大大减少迭代计算之间读取数据局的开销，这对于需要进行多次迭代的数据挖掘和分析性能有很大提升 l 在Spark中引入了RDD (Resilient Distributed Dataset) 的抽象，它是分布在一组节点中的只读对象集合，这些集

大数据行业概况及竞争格局

大数据行业概况及竞争格局 张君子 一、行业概况 1、基本情况 大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据核心价值不在于庞大的数据信息，而在于对海量数据进行筛选、处理，并最终实现数据价值发现和增值的过程。 大数据的特点体现在四个维度： ①数据量大：计量单位可达到PB（1000TB），乃至ZB(10亿个TB)。 ②类型繁多：包括结构化、半结构化、非机构化数据。 ③价值密度低：有价值信息被淹没在海量信息中。 ④速度快、时效高：处理速度要跟上数据增长速度，时效性要求高。 大数据对未来工业互联网、各国经济发展有着至关重要的作用，因此，欧美等发达国家都极为重视大数据的发展。欧美等发达国家早在2009年就已经开始从政策层面推动大数据的发展。据麦肯锡预测，预计到2020年，大数据可带动美国GDP提升2%至4%，即创造3800亿至6900亿美元的价值，并创造170万个新的工作岗位。中国大数据发展虽然政策起步较晚，但从2015年以来已相继发布了三个和大数据、云计算相关的国家级政策，充分显示了中国对未来大数据、云计算的重视程度。 对比国内国外的大数据生态圈，我们发现国外的大数据企业主要聚集在大数据产业链中的数据源、跨平台、基础设施类、分析类、应用类等方面。其中，相对成熟的公司主要专注于基础设施类，而新创公司主要聚焦于数据源、分析、应用等领域。反观国内生态圈，国内大数据厂商则集中在应用和分析领域，这说明国内公司更愿意直接面对消费者及市场。

大数据产业链可以分为四个部分：数据采集和整合、数据存储和运算、数据分析和挖掘、数据应和消费。通过技术手段从互联网、移动终端、物联网、应用软件等采集数据，然后把数据按照一定的规则进行存储和运算，再按照需求调用数据并进行智能分析和挖掘，将数据转化成价值信息或者产品，为决策支持、提升效率、创新产品提供依据。 大数据行业的上游行业主要由软硬件供应商构成，国内大数据行业的主要硬件供应商为国外厂商。大数据软件平台主要由基础硬件和工具平台类软件组成。上游行业市场内部竞争较为充分，行业格局比较稳定，呈现价格稳中趋降、性价比逐年提高的趋势。 大数据行业的下游行业主要为终端使用客户，主要包括电信、金融、能源、交通和政府等信息化程度依赖相对较高的社会公共服务事业领域。随着企业对大数据接受程度的提高，大数据行业的下游覆盖面正在日益拓宽。 2、行业发展趋势 ①行业继续保持快速增长 从全球市场看，大数据产业近年来一直保持较快的增长势头，根据Wikibon数据显示，2014年全球大数据市场规模达到285亿美元，同比增长53.2%，预计2015-2017年全球大数据的市场规模分别可达到383亿美元、452

大数据的作用及影响

大数据的作用及影响 张晓蕾：传统商业银行也有广泛使用大数据技术，但对技术的依赖程度是一个值得研究的课题。 举个简单的例子，渣打银行的程序性借贷（其中也包括个人借贷）是通过搜集大数据，并设定参数，这是一个自动撮合的过程。整个借贷流程非常快速，以新加坡为例，两个小时就可以完成审批。产品本身非常好，快速、高效，且成本低廉。但是其发展速度受到一定限制。经过多年的摸索，我们发现，这个业务的增长速度与其坏账增长并不呈现为线性关系，在飞速增长达到临界点后，其坏账明显增加。当然这与地域有一定关系。 商业银行为什么需要不断调整自身使用的模型？因为这些模型本身就是风险的来源，调整模型意味着对风险的控制，这也是新的第三方机构需要累积的经验。比如证券界流行的量化策略，实际上是应用历史数据和概率进行投资策略的模型。根据这个理论制定策略，我们却发现黑天鹅事件导致了机构的倒闭，这就是系统之外的突发性风险。 传统商业银行不能忽视大数据时代的到来，这意味着成本的大幅度下降。如果我们不能面对这样的转变，未来我们可能在很多领域都要让位于在大数据方面有很大优势的新进者。 从另外一个角度来讲，新进者在提供金融服务时，必须要考量传统金融行业行之有效的风控。为什么银行要花这么高的成本去做风控及信贷审批，特别是中型以上的金融机构，基本还是以人为考量标准，如果不能面对面看到贷款方，很难做出重大决策。 武剑：银行对互联网金融的关注始于余额宝，他们一开始并没有正视这个问题，对余额宝的影响估计不足。现在大家都在逐渐适应的过程中，目前尚存在监管的盲区，有一定套利的空间，但它不会是长期问题。 我们更关注的是互联网金融的深层次影响，由于近年来移动互联网的飞速发展，导致数据量激增，形成大数据现象。IBM的研究显示，近两年全球产生的数据量，相当于整个人类有记录以来数据量的90%以上，而且还在以几何倍数的速度上升。并且这些大数据不光是海量，而且主要是非结构化的。以前银行处理的数据都是结构化的，比较规范、标准，这方面的经验比较多。而现在各种渠道获得的数据，有音频、图像、视频等各种各样形式，我们不知道应该如何应对。 另外，大数据还有一个特点是实时在线。传统数据的生产、存储以及调用是分割的，很多数据在采集之前就已经经过了人脑有意识处理，如市场调查产生的数据，而大数据的产生和捕获都是在人们无意识地正常生产经营活动中进行，做到了反映真实，并一直在线，再借助以云计算为代表的新型处理方法，就能将在线的大数据实时进行分析，并将分析结果随时调用。从战略层面而言，将来银行的业务都会搬到线上，所有金融机构的竞争将在信息平台上展开，从这个角度来讲，简单概括成一句话就是“数据为王”。将来谁掌握大数据资源，谁就掌握了风险定价的主动权，也就可以获得准确、高额的风险收益，最终获得竞争优势。 银行做风险评估模型的时候用的主要是结构化数据，往往是滞后的，比如财务报表是上一年度的，很多数据是静态的、局部的，而且是容易被粉饰和掺水的。采用这种数据做前瞻性预测效果可想而知。 从目前情况看，五大行的内部评级模型都已经通过了银监会最近的验证，但是这些数据和模型准确性还是令人疑虑。现在的数据库是过去5-7年的，是在经济繁荣时期积累下来的，没有经过一个完整的经济周期，将来一旦系统性风险爆发，再回头看这些数据很可能低估了潜在的风险。 应用大数据思维，银行可以根据纳税记录、刷卡记录、存货变动等动态数据进行信用观察，只要观测流量达到标准，就可以发放贷款，采用这种评估方式发放的贷款违约率很低，这就

浅析小米生态圈

浅析小米生态圈 最近关于小米即将上市的传言甚众，这个倒是引起广大米粉的极大兴趣，为此笔者先对小米商业生态圈做个初步分析。 一、产品生态系统：产品型生态系统的构建，离不开产品线、软件（环境）、平台三大件： 1、小米产品线： （1）小米手机产品线：红米系列、小米系列及部分创新机型，还有小米手机系列配件，如手环、数据线、充电宝。 （2）平台核心硬件：以路由器为核心的智能硬件提供；小米路由器成为移动互联网时代的家庭娱乐数据中心、智能家庭网络中心。 （3）电视机及其它产品：小米盒子、小米笔记本电脑和平板；还有充电的、烹饪的、打扫卫生的、出行的、听歌的、、娱乐的、健康的、摄像的、净化空气的等等很多涉及我们居家生活的电子产品。 2、软件：MIUI系统。基于MIUI系统的移动互联网平台支持。在MIUI社区中，产品开发过程完全对“米粉”开放，鼓励技术开发人员直接与潜在消费群体进行交流，并建立了激励机制，实现企业产品与市场无缝对接。做到不断更新、快速迭代，加速MIUI系统不断更新 3、小米社群：基于虚拟社区形式的用户创新体验，用户参与产品系统研发生产。小米借用虚拟社区的平台，汇聚了一个庞大的、活跃的、愿意为企业产品做贡献的用户群体，大家习惯称之为“米粉”。“米粉”的作用在于提供市场潜在消费群体对于产品的需求信息，根

据用户的体验与反馈，帮助公司开发新产品，并为新产品的开发提共有效的借鉴，加速推进工作，提高产品上市的成功率。 二、用户生态系统：以互联网为基础的平台构建，始终离不开线上线下的消费群的打造。小米走了线上虚拟社区和线下体验区，这个是互联网时代企业平台系统的基本构件。 1、社区系统：小米社区的成功构建，无疑是抓住了前期的“为发烧而生”的年轻消费群体的心态，加之“饥饿营销”手段的使用，这些消费群体特征大致如下：（1）小年轻：85、90后成为小米用户的主力军，学历不高但激情四射，有的刚刚参加工作，职场的“菜鸟”、高级手机控占用户的比重比较高。（2）热线城市：社群活跃分子多居住或工作于环渤海、珠三角、长三角地区，经济活跃，信息量大，辐射力强。（3）“屌丝”经济：小米的“发烧友”消费对手机价格的很敏感，追求高性价比，这些人多在午休和下班后的晚间和周末进入小米社区神侃，为了进一步吊起消费群体的购买欲望，采用的“饥饿营销”手段在社区拿捏到位。 社区功能主要用于消费行为及粘度提升：（1）体验用户群体，大约20%体验用户每周都签到，而且在线时长一般都要超过20分钟；（2）论坛互动打造，65.3%的用户每周都会进入论坛，保持论坛的互动；（3）潜在用户的挖掘，对于高粘性的粉丝，保证论坛持续运营，他们的行为也会影响其他粉丝的参与度；（4）引导群体主动参与，随着用户粘性增加，粉丝从被动参与变为主动响应；（5）增加粘性消费，粘性强的用户拥有较强的购买能力，购买的产品增多；（6）

大数据的作用是什么

大数据的作用是什么？ 关于大数据的学习，好多学生都喊大数据好难啊，都不知道大数据到底是做什么的，怎么学都学不会，今天小编针对大数据课程中的大数据的作用做一个简单总结，不懂的同学们看过来吧！ 大数据的作用： 第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。 大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya Krishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。 第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。

第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动”转变“数据驱动”。 对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对；可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持；可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务；在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性；在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。 第四，大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。 更多大数据的专业技术问题，欢迎大家登陆千锋教育官方网站咨询专业老师。

大数据的概念、特征及其应用

马建光等：大数据的概念、特征及其应用 (2013-09-05 16:15:35) 转载▼ 分类：学习资料 标签： 杂谈 大数据的概念、特征及其应用 马建光，姜巍 (国防科技大学人文与社会科学学院，湖南长沙410074) 源自：国防科技2013年4月 ［摘要］随着互联网的飞速发展，特别是近年来随着社交网络、物联网、云计算以及多种传感器的广泛应用，以数量庞大，种类众多，时效性强为特征的非结构化数据不断涌现，数据的重要性愈发凸显，传统的数据存储、分析技术难以实时处理大量的非结构化信息，大数据的概念应运而生。如何获取、聚集、分析大数据成为广泛关注的热点问题。介绍大数据的概念与特点，分别讨论大数据的典型的特征，分析大数据要解决的相关性分析、实时处理等核心问题，最后讨论大数据可能要面临的多种挑战。 ［关键词］大数据; 非结构化信息; 解决核心问题; 未来挑战 一、引言 自上古时代的结绳记事起，人类就开始用数据来表征自然和社会，伴随着科技和社会的发展进步，数据的数量不断增多，质量不断提高。工业革命以来，人类更加注重数据的作用，不同的行业先后确定了数据标准，并积累了大量的结构化数据，计算机和网络的兴起，大量数据分析、查询、处理技术的出现使得高效的处理大量的传统结构化数据成为可能。而近年来，随着互联网的快速发展，音频、文字、图片视频等半结构化、非结构化数据大量涌现，社交网络、物联网、云计算广泛应用，使得个人可以更加准确快捷的发布、获取数据。在科学研究、互联网应用、电子商务等诸多应用领域，数据规模、数据种类正在以极快的速度增长，大数据时代已悄然降临。 首先，全球数据量出现爆炸式增长，数据成了当今社会增长最快的资源之一。根据国际数据公司IDC 的监测统计［1］，即使在遭遇金融危机的2009 年，全球信息量也比2008 年增长了62%，达到80 万PB ( 1PB 等于10亿GB) ，到2011 年全球数据总量已经达到1. 8ZB ( 1ZB 等于1 万亿GB，) ，并且以每两年翻一番的速度飞速增长，预计到2020 年全球数据量总量将达到40 ZB，10年间增长20 倍以上，到2020 年，地球上人均数据预计将达5247GB。在数据规模急剧增长的同时，数据类型也越来越复杂，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据等多种类型，其中采用传统数据处理手段难以处理的非结构化数据已接近数据总量的75%。 如此增长迅速、庞大繁杂的数据资源，给传统的数据分析、处理技术带来了巨大的挑战。为了应对这样的新任务，与大数据相关的大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等迅速成为信息科学领域的热点问题，得到了一些国家政府部门、经济领域以及科学领域有关专家的广泛关注。2012 年3 月22 日，奥巴马宣布美国政府五大部门投资2 亿美元启动“大数据研究和发展计划( Big Data Research and Development Initiative) ”［2］，欲大力推

XX镇2017年大数据工作总结

XX镇2017年大数据工作总结 XX镇为落实关于省、州、市大数据工作决策和部署，积极推进大数据工作开展，按照《关于报送XX市2017年大数据工作总结的通知》（凯数据领办通…2017?11号）文件要求，结合我镇实际情况，现将我镇大数据工作开展情况总结如下： 一、主要做法及成效 （一）主要做法。 1、加强领导。成立以主要领导为组长，分管领导为副组长，各站办所负责人为成员的大数据工作领导小组，办公室设在镇经济发展办公室，具体负责大数据工作的宣传、协调。 2、加强宣传。在全镇12个行政村张贴大数据宣传标语，营造全民参与、全民享用的大数据氛围。 3、加强信息管理。对全镇所涉及到的电子信息系统明确专人负责监管、运作，确保数据便捷性、真实性、有效性。 4、加强各部门沟通。统筹协调全镇所涉及的部门数据，及时提供所需数据，实现部门之间的信息传输。 （二）工作成效 1、农村淘宝。农村淘宝自2015年开展以来，实现了农村线上购物更便捷，老百姓足不出户都可以享受到和城市一样的购物环境，我镇共成立了4个淘宝服务站，目前有3个服务站正常运营。

2、“广电云”。农村广电云户户通，为群众的生活增添了色彩，贫困户免费安装“广电云”，政府补助收视费。目前该项工作正在开展。 3、“扶贫云”。精准识别全镇贫困户，各村的贫困户信息录入系统，掌握贫困户家庭基本信息，制定帮扶计划和措施，对助推贫困户脱贫提供了数据基础。 4、贵州留守儿童信息系统。定期更新我镇留守儿童信息，掌握全镇留守儿童情况，关注留守儿童生活，做好留守儿童管控，对留守儿童慰问提供数据。 5、综治工作网格化管理系统。对辖区内的户籍信息，案件信息录入，为全镇安全稳定提供了数据保障。 6、贵州省最低生活保障信息系统。对我镇的农村低保、城镇低保发放、资金管理提供了完善的信息平台，保障工作顺利开展，能查询到发放金额和发放时间，群众办事更方便。 7、国家自然灾害灾情管理系统。及时上报辖区内的自然灾害灾情情况，便于上级及时了解灾情情况，为救援提供更充裕的时间。 8、XX市城乡低收入家庭认定比对系统。为全镇低收入家庭的申请、审核、入户核查等工作提供了信息平台，时时掌握全镇低收入家庭，便于低保评议，生活救助等民生工作开展。 9、贵州省新型农村合作医疗管理系统。对全镇合作医疗报销的基本材料、档案管理、门诊管理、住院管理相关信息汇总，由镇合作医疗办公室工作人员对就医报销情况进行

大数据交通意义和发展趋势

大数据的意义和发展趋势 一：大数据之于智能交通意义重大 智能交通建设和运营的过程中，从视频监控、卡口电警、路况信息、管控信息、营运信息、GPS定位信息、RFID识别信息等每天产生的数据量可以达到PB 级别，并且是指数级的增长。虽然绝大部分数据是“沉睡的数据”，但按照相关规定，需要对数据进行有期限或无期限的保存，这无疑给用户在存储成本上带来压力，而通过监控摄像机前端智能技术和大数据分析技术的应用，很好地解决了行业用户的此类问题，给用户带来经济效益，同时也可以将工作人员从纷繁复杂的监控画面中解放出来。 大数据之于智能交通的意义，可以解决跨越行政区域的限制，实现数据信息的共享，在信息集成优势和组合效率上，有助于建立综合性立体的交通信息体系;另外在车辆安全、交通资源配置以及利用大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平都有极大的帮助。 第一，大数据的虚拟性可以解决跨越行政区域的限制。交通大数据的虚拟性，有利于其信息跨越区域管理，只要多方共同遵照相关的信息共享原则，就能在已有的行政区域下解决跨域管理问题。 第二，大数据具有信息集成优势和组合效率。大数据有助于建立综合性立体的交通信息体系，通过将不同范围、不同区域、不同领域的“数据仓库”加以综合，构建公共交通信息集成利用模式，发挥整体性交通功能，这样才能发现新价值，带来新机会。例如气象、交通、保险部门的数据结合起来，可高效率地研究交通领域防灾减灾；IC卡数据结合抽样调查，能更快捷、更精确测得城市交通流分布状况。 第三，大数据的智能性能较好的配置交通资源。通过对大数据的分析处理，可以辅助交通管理制定出较好的统筹与协调解决方案。一方面减少各个交通部门运营的人力和物力，另一方面可有些提升道理交通资源的合理利用。如根据大数据结果确定多模式地面公交网络高效配置和客流组织方案，多层次地面公交主干网络绿波通行控制以及交通信号自适应控制。 第四，大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平。在对各个部门的数据进行准确提炼和构建合适的交通预测模型后，可以有效模拟交通未来运行状态，验证技术方案的可行性。而在实时交通预测领域，大数据的快速信息处理能力，对于车辆碰撞、车辆换道、驾驶员行为状态检测等实时预测也有非常高的可靠性。 第五，提高交通运行效率。大数据技术能促进提高交通运营效率、道路网的通行能力、设施效率和调控交通需求分析。交通的改善所涉及工程量较大，而大数据的大体积特性有助

大数据的主要作用是什么

大数据的主要作用是什么？-北京锐智互动 大数据这个词相信大家已经很熟悉了，每天接触手机都会接触到，但是我们感觉不到，可是大数据究竟是什么东西呢？是用来做什么的？目前有哪些应用呢？ 大数据的概念？ 渗透在每一个行业和业务领域的数据。通过人们对这些海量数据的挖掘和运用，产生出一波新的生产率增长和消费者盈余浪潮。是麦肯锡公司最早提出的大数据的定义。 麦肯锡全球研究所后来给出的定义：是一种规模大到在获取，存储，管理，分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模，快速的数据流转，多样的数据类型和价值密度低四大特征。 研究机构Gartner给出了的定义是这样的：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力，洞察发现力和流程优化能力来适应海量，高增长率和多样化的信息资产。 百度百科给出的定义是：指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉，管理和处理的数据集合，所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到摘取，管理，处理，并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯，可以简单理解为：“大数据”是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取，管理和处理，简单的说就是超级存储，海量数据上传到云平台，大数据就会对数据进行深入分析和挖掘。 大数据基本要具备以下三点： 1.有海量数据 2.有对海量数据进行挖掘的需求 3.有对海量数据进行挖掘的技术和工具（如hadoop ，spark） 大数据是一个抽象的概念，度当前无论是企业还是政府，高校等单位面临的数据无法存储，无法计算的状态，大数据，在于海量，单击无法快速处理，需要通过垂直扩展，水平扩展即大数据的大内存高效能和大磁盘大集群等进行处理。 大数据可以做什么？ 大数据里面的内容，分为3种类型： 1.结构化的数据：既有固定格式和有限长度的数据。 2.非结构化的数据：现在非结构化的数据越来越多，就是不定长，无固定格式的数据，如：视频，语音，网页，等。 3.半结构化数据：是一些XML或者HTML的格式的数据。 获取大数据后，用这些数据做：数据采集，数据存储，数据清洗，数据分析，数据可视化。 大数据的核心作用是数据价值化，简单的说就是大数据让数据产生各种“价值”，这个数据价值化的过程就是大数据主要做主的事情， 说简单点。大数据可以做的是。记录一切，描述一切，预测一切，大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。 大数据的主要应用场景？ 大数据的应用对象可以简单的分给人类提供辅助服务，以及智能体提供决策服务。大数据包括企业内部应用系统的数据分析，还包括与行业，产业的深度融合，具体场景包括：互联网行业，政府行业，金融行业，传统企业中的地产，医疗，能源，制造，典型行业等等，

服务器对大数据的作用和影响

服务器对大数据的作用和影响 方法/ 步骤 1.大数据引发三重挑战 具体到企业而言，其面临的最直接的挑战就是企业的基础架构是否适应大数据管理和分析的需要，尤其是一旦要从大数据中查找或者分析出有价值的信息，那大数据的处理效率就成为了关键。而即使是传统的结构化数据，其对处理速度的要求也越来越高。以银行业为例，伴随着银行网点、ATM机的多点布局，再加上越来越多的新兴业务转移到互联网上，使得银行不得不面对无时无刻无处不在的数据处理响应需求。 影响数据处理速度的因素很多，归结起来主要有计算、存储和网络三大方面的因素。计算依靠服务器来实现，其CPU勺主频、内存的容量和I/O 带宽，都会影响到运算速度。尤其是服务器整体表现出来的性能，将会是影响大数据处理的关键因素。此外，有些企业喜欢采用x86 集群或者分布式计算来对大数据进行处理，但是各个计算节点间的调用和处理器使用效率，亦成为影响数据处理快慢的因素。 2.大型数据库开启效率之旅 这些数据库通常包含与其它数据库相重复的数据。一个数据库一般不会将另一个数据库作为数据源。这样就会消耗额外的磁盘存储，增加重复数据迁移所需要的网络带宽，也会因从多个数据存储获取相同数据的需要而额外增加服务器CPL处理的负荷。 同时，假如企业拥有多个数据库的话，那么他们通常会将它们部署在不同的平台上，针对不同的硬件平台采用不同的维护方法。这样需要维护不同品牌和模型的服务器数量越多，成本就越高。如果是关键任务服务器，那么提供冗余性的硬件就会重复，这也会增加额外的成本。 此外，企业还不得不面对运营效率低下的问题。假如在多个服务器上运行多个数据库系统，那么有一些运营成本需要考虑，包括培训多个系统的人员、监控多个系统、修复多个平台的问问通故障、修补和更新

大数据及其在各领域的应用

大数据及其在各领域的应用 引言： 随着互联网的飞速发展，特别是近年来社交网络、物联网和云计算的飞速发展和大量应用，人们所接触和关注的数据量出现爆炸式增长，使得数据的极大丰富和复杂成为当今社会的重要特征。对大数据分析和处理的技术也随之建立完善并丰富起来。主要介绍大数据的概念和特点，分析了实现大数据处理的关键技术和大数据的应用领域，列举了几种大数据在现实生活中的典型应用。 首先，全球数据量出现爆炸式增长，数据成了当今社会增长最快的资源之一。根据国际数据公司IDC的监测统计，即使在遭遇金融危机的2009年，全球信息量也比2008年增长了62%，达到80万PB（1PB等于10GB），到2011年全球数据总量已经达到1.8ZB（1ZB等于1万亿GB），并且以每两年翻一番的速度飞速增长，预计到2020年全球数据量总量将达到40ZB，10年间增长20倍以上，到2020年，地球上人均数据预计将达5247GB。在数据规模急剧增长的同时，数据类型也越来越复杂，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据等多种类，其中采用传统数据处理手段难以处理的非结构化数据已接近数据总

量的75%。 如此增长迅速、庞大繁杂的数据资源，给传统的数据分析、处理技术带来了巨大的挑战。为了应对这样的新任务，与 大数据相关的大数据技术、大数据工程、大数据科学和大 数据应用等迅速成为信息科学领域的热点问题，得到了一 些国家政府部门、经济领域以及科学领域有关专家的广泛 关注。虽然大数据日益升温，但与大多数信息学领 域的问题一样，大数据的基本概念及特点，大数据要解决 核心问题，目前尚无统一的认识，大数据的获取、存储、处理、分析等诸多方面仍存在一定的争议，大数据概念有 过度炒作的嫌疑。欧洲的一些企业甚至认为大数据就是海 量数据存储，仅将大数据视作是可以获取更多信息的平台。本文分析当前流行的几种大数据的概念，讨论其异同，从大数据据有的典型特征角度描述大数据的概念和特点，从整体上分析大数据要解决的相关性分析、实时处理等核 心问题，在此基础上，最后讨论大数据可能要面临的多种 挑战。 大数据的概念和特点 大数据是个较为抽象的概念，正如信息学领域但是面对以视频、图片、文字等非结构化数据为主大多数新兴概念样，大数据至今尚无确切、统的定义。来自维基百科的定义为：大

大数据生态圈所涉及的技术

大数据生态圈所涉及的技术 数据可视化展示中心： 大数据特征： 1）大量化（Volume）：存储量大，增量大TB->PB 2）多样化（Variety）： 来源多:搜索引擎，社交网络，通话记录，传感器 格式多:(非）结构化数据，文本、日志、视频、图片、地理位置等 3）快速化（Velocity）：海量数据的处理需求不再局限在离线计算当中

4）价值密度低（Value）：但是这种价值需要在海量数据之上，通过数据分析与机器学习更快速的挖掘出来 大数据带来的革命性变革： 1）成本降低 2）软件容错，硬件故障视为常态 3）简化分布式并行计算 数据分析师的必备技能： 数据采集：所谓数据采集并不是我们理解的数据爬虫，尤其是我们在工作中遇到的数据很多都是来自系统内的数据，来自数据库的数据来自日志的数据。但是这些数据维度是非常多并且复杂的，所以在分析前我们就需要把这些数据采集来。数据采集常用的手段有：SQL ／Python，其中SQL是数据分析的必备技能，Python是加分项。 数据清洗：采集来的数据一般是不规整的，字段缺失或者有错误是常有的事情，如果我们不对这些数据进行清洗，分析出的结果就会出现各种异常。在数据清洗这一块就需要用到一些简单的统计学基础。 数据分析：数据分析最重要的是行业知识和逻辑思维能力。行业知识往往是通过在行业中的工作经历来获取的，当然作为学生也可以通过一些行业相关的数据报告和杂志来获得。而逻辑思维能力，需要后天的不断的锻炼，常见的锻炼方法是多看数据分析实战相关的书籍，学习作者的思维方式；经常和小伙伴一起做头脑风暴；对于一些工作生活中有趣的经验主义的事情尝试通过数据角度去解答。 数据可视化：让结论更加的容易理解。目前国内外的数据可视化的产品也非常多，常用的有：Echarts／Tableau／Excel／Python等 为了应对大数据的这几个特点，开源的大数据框架越来越多，先列举一些常见的：

金融大数据研究分析报告

金融大数据研究 分 析 报 告

目录 第一章大数据背景与动态 (3) 1.1 大数据的宏观价值与背景 (3) 1.1.1 国家——保障数据安全，促进数据开放 (3) 1.1.2 政府——转变理念，集成信息，抓住机遇 (5) 1.1.3 学术——科学的研究数据，用数据来研究科学 (6) 1.1.4 产业——产业需要变革，行业需要互融互通 (7) 1.1.5 公司——平台化竞争，特色应用化生存 (8) 1.1.6 投资——大数据将提供价值分析新视角 (9) 1.2 国内外大数据发展动态 (10) 1.2.1 国外大数据发展动态 (10) 1.2.2 我国大数据发展动态 (15) 1.2.3 大数据相关社区 (18) 1.2.4 我国大数据行业协会 (22) 第二章大数据典型应用 (24) 2.1 金融大数据应用现状 (24) 2.2 大数据信贷 (26) 2.3 大数据征信 (28) 2.4 大数据投资 (29) 2.5 金融大数据发展趋势 (31)

第一章大数据背景与动态 1.1 大数据的宏观价值与背景 从大历史观来看，“大数据”的内涵远远超越物联网、云计算等信息技术的概念，它的意义可以比肩“活字印刷术”的发明，大范围的消除信息不对称的现象，释放巨大的生产力，深刻改变社会的面貌，提升国家治理，革新科学研究的思想，促进产业间的跨界、融合和颠覆，并将极大的促进文明的传播、凝聚、和升华。 数据自古存在。乌龟壳、树皮、绸缎都曾经是记录数据的媒介，现在都已经退出了舞台；留声机、磁带机也曾经风靡一时，也已难觅踪影；现在当红的信息技术，像个人电脑、智能手机、IPad在不远的将来也将被陈列在博物馆。唯有数据，虽然不断的变换表现形态，将一直伴随人类走向未来。 物联网本质上是器物层面的技术，从大数据的视角而言，是采集数据的终端。云计算本质上是IT服务交付手段的变革，并由此引发一系列技术基础架构的更新。物联网和云计算都是信息技术发展的一定阶段的自然延伸，依然属于信息技术范畴。而大数据可以看成是数据积累到一定规模后，引发的质变。大数据超越信息技术，使人们重新界定国家竞争的主战场，重新审视政府治理水平，重新认识科学研究的新范式，重新审视产业变迁的驱动因素，重新理解投资的决策依据，重新思考公司的战略和组织。 综上所述，大数据将是保障国家安全、社会治理和推动经济发展的恒久主题！ 1.1.1 国家——保障数据安全，促进数据开放 2012年3月份，奥巴马发布了美国版的《大数据发展计划》，通过这个计划，可以看出：国家层面大数据技术领域的竞争事关一国的安全和未来。国家数字主权体现为对数据的占有和控制。数字主权将是继边防、海防、空防之后，另一个大国博弈的空间。大数据必须上升为国家意志，落实为国家战略。欧盟、日本、新加坡等国家已经开始纷纷行动。

大数据有哪些重要的作用

随着现代化技术的发展，商业发展中遇到的大数据越来越多。但很多人对大数据的概念及其运转的过程还不是太了解，下面我们就为大家简单的介绍一下大数据。 一、大数据的概念 大数据研究的对象也是数据，但是这些数据无法被一般的数据库处理，或是由于其数据量太大，也或许是它的运转模式及运转速度太快，因此无法被处理。因此，为了真正的了解大数据的价值及内在，我们必须选择一种方式来实现对它的处理。由于大数据之中存在着很多具有隐藏价值的信息，因此在提取过程中，需要花费更多的时间与成本。就目前商业技术的发展而言，由于具有很多的各种各样的资源，因此才使得大数据的处理变得方便与快捷，这些云资源包括硬件、云构件及开源软件等。无论你从事的那种行业，只要你要进行大数据的处理，就可以以较低的价格成本获得云服务。 二、大数据的作用 对于一般的企业而言，大数据的作用主要表现在两个方面，分别是数据的分析使用与进行二次开发项目。通过对禧金信息大数据进行分析，不仅能把隐藏的数据挖掘出来，还能通过这些隐藏的讯息，通过实体的销售，提升自己的客户源。至于对数据进行二次开发，在网络服务项目中被运用的比较多，通过将这些信息进行总结与分析，从而制定出符合客户需要的个性化方案，并营造出一种全新的广告营销方式，在这里，你需要明白的是，通过大数据的分析，将产品与服务进行结合起来的并不是偶然事件，实现这种的往往是数据时代的领导者。 综上所述，大数据的运用，不仅标志着时代的进步，同时还激励着人们进行更深领域的探究。此外，针对大数据的研究，除了上述内容外，还需要了解大数据的三个特征，分别是规模大、运转速度快及数据多样性。通过对这三个方面的研究，不仅可以更容易的观察到数据的本质吗，有利于软件处理平台的有效运转。

互联网生态圈战略

中南大学 互联网生态圈战略 题目互联网生态圈战略 学生姓名欧阳华超 指导教师王昶 学院机电工程学院 专业班级机械1512 学生学号0801151204 2015年 12月 30 日

摘要 跟企业传统的互联网结构相比，互联网生态圈能够一站式解决企业所有的互联网问题，可以减少企业大部分的沟通成本和时间成本。通过整体的解决方案,去帮助中国的中小企业能够去实现转型升级，产业结构的调整。 引言 什么是互联网生态圈？什么是互联网生态圈战略？我将从阿里巴巴的角度去看这个极具重要意义的经济战略。

《互联网生态圈战略》论文 这次的选修课主题是“互联网生态圈战略”，粗略一看这是一个抽象名词，但也是一个涵盖很广内容的名词。 “互联网生态圈战略”是在互联网发展到一定的程度，趋于成型阶段。线下线上结合得更加紧密，人们对互联网的依赖程度加深，这使我们的生活开始与互联网几乎完全融合。互联网就起到一个类似生态圈的作用。物流系统、信息发布系统、支付系统、互动系统等这些系统共同构成了一个虚拟的生态圈。无论缺少哪个系统，这个生态圈就会失去平衡，从而崩溃。它具体包括企业PC互联网网站、手机智能网站、移动APP、微信平台、OA办公系统、终端智能交互机、后台大数据以及在线互联网培训。这些模块构成了一个完整的、良性的、有效的企业互联网生态圈。2015年8月8日，“中国中小企业互联网+全国普及工程”启动仪式在京举行,在活动中首次正式提出“互联网生态圈”这个概念。这是一个新名词、新概念，当然也就有它的新意义。 在这里我分析了“互联网生态圈”中的一个小小部分——阿里巴巴集团。 阿里巴巴网络技术有限公司（简称：阿里巴巴集团）是以曾担任英语教师的马云为首的18人，于1999年在中国杭州创立。阿里巴巴集团经营多项业务，另外也从关联公司的业务和服务中取得经营商业生态系统上的支援。业务和关联公司的业务包括：淘宝网、天猫、聚

浅谈大数据在人力资源管理中应用

浅谈大数据在人力资源管理中应用 浅谈大数据在人力资源管理中的应用目前，很多领域中都开始使用大数据，其具有抓取能力强、刷新及时并且数据源充足等特点。大数据在人力资源管理中有着很大的作用，其能够将人力资源管理的各项内容进行量化，然后使其更加准确和高效。人力资源管理者要掌握大数据的相关知识，并且加强其在人力资源管理中的应用。 一、大数据概述及其对人力资源管理的作用1、大数据概述大数据主要是针对一些数据类型多、数据量大并且传统的数据处理工具无法处理的数据集，其能够处理海量的数据并且处理速度较快。目前大数据已经渗透到人们生产生活中的各行各业，成为企业决策的重要依据。这就表明了社会已经开始朝着以数据作为生产力，并且以消费者为导向的数据消费方向发展。大数据还会通过云计算对这些数据进行专业化的处理，并且通过分布式的数据库对数据进行储存。 2、大数据对人力资源管理的作用目前，大数据在人力资源管理中发挥着重要的作用。大数据的使用能够减少传统的教条主义对人力资源的影响，使得人力资源管理更加准确、客观以及科学。大数据能够为人力资源管理提供量化信息，这样人力资源管理进行预测和决策的时候都有重要的理论依据。人力资源管理中的大数据主要是交互式的数据，这样能够将人力资源工作中的各项业务进行规范，并且进行深层次的优化。 大数据在人力资源管理应用的基础是标准化。人力资源管理中可以利用大数据进行挖掘和分析人力资源信息，使得人力资源管理工作更加客观和准确。通过对人力资源信息的挖掘能够获得一些人力资本生产率的指标，比如业绩提升率、出勤率、主动流失率以及人均销售额等情况，人力资源管理者可以根据这些指标进行分析和决策。而这些指标的获取需要通过标准化的数据，比如员工的销售数据、生产数据、人员变动信息、考勤记录以及人员信息等情况。可以说，标准化是大数据应用的基础。如果没有标准化，那么进行人力资源管理的时候就不能发挥出大数据的优势。 二、大数据在人力资源管理中的应用1、大数据在人员招聘中的应用企业要想获得人力资源，首先需要进行人员招聘。人员招聘是企业能够获得重要人才的途径，也是企业人才结构的重要保证。传统方式的人力招聘，主要是求职者向人力资源管理者提供简历，被动地了解求职者的教育水平、兴趣爱好以及工作经济等情况。人力资源管理者对员工的录取主要是通过自身的经验来进行分析和判断。这样使得人力资源管理者对求职者的的了解程度有效，并且会受到求职者主观偏好以及自身素质的影响。但是大数据对人力资源管理的作用比较大。首先，人力资源管理者可以通过大数据信息库来了解求职者更多的信息，比如通过社交网站等来进行获取，这样能够充分地了解求职者的性格、行为特点以及爱好等方面的信息，使得企业能够找到更适合的人才。同时，人力资源管理者还可以对应聘者进行大数据分析，判断其与岗位的匹配程度，这样使得人员招聘更加客观和精确，达到艺术与科学的互相结合。 人力资源管理者可以通过一个能够量化并且系统的模型来包含到岗位的所有要求，然后根据求职者的网络信息以及简历，将其与岗位的要求相匹配，这样能够找到企业需要的人才。这样做，使得人员招聘的质量以及效率都有所提高。目前，很多企业对大数据的使用都十分重视。 当大众还不了解大数据的时候，作为互联网巨头的谷歌公司就开始在人力资