大学生思修论文
2020-03-03 17:30:53 来源：范文大全收藏下载本文
2015-2016年第二学期《形势与政策》考核卷
年级：15级 专业：食品营养与检测 班级：5班 任课教师：潘琳达 姓名：陈泽恩（学号：1509010521）（负责资料收集） 成 绩 姓名：黄启熙（学号：1509010550）（负责整理资料）
成 绩 姓名：严晓杰（学号：1509010530）（负责排版） 成 绩 姓名：余吴鑫（学号：1509010506）（负责论文提纲） 成 绩 姓名：陈志航（学号：1509010538）（负责撰写论文） 成 绩
如何在大数据时代的海洋中沉浮
——论大数据与中国未来的发展
一．大数据时代解析
马云在其卸任演讲中说道，很多人还没搞清楚什么是PC互联网，移动互联网来了，我们还没搞清楚移动互联的时候，大数据时代又来了。
我们知道：
第一次工业革命以煤炭为基础，蒸汽机和印刷术为标志， 第二次工业革命以石油为基础，内燃机和电信技术为标志， 第三次工业革命以核能基础，互联网技术为标志，
第四次工业革命以可再生能源为基础，是以什么什么为标志。
“是以什么什么”你会填上什么？目前可以预测的是，数据和内容作为互联网的核心，不论是传统行业还是新型行业，谁率先与互联网融合成功，能够从大数据的金矿中发现暗藏的规律，就能够抢占先机，成为技术改革的标志。
“大数据”是指以多元形式，自许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。在企业对企业销售的情况下，这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录，还有许多其他来源。这些数据，并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和/或虚拟化技术。(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法）大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
二．如何利用大数据创造价值
随着计算机的处理能力的日益强大，你能获得的数据量越大，你能挖掘到的价值就越多。实验的不断反复、大数据的日渐积累让人类发现规律，预测未来不再是科幻电影里的读心术。如果银行能及时地了解风险，我们的经济将更加强大。 如果政府能够降低欺诈开支，我们的税收将更加合理。如果医院能够更早发现疾病，我们的身体将更加健康。如果电信公司能够降低成本，我们的话费将更加便宜。如果交通动态天气能够掌握，我们的出行将更加方便。如果商场能够动态调整库存，我们的商品将更加实惠。最终，我们都将从大数据分析中获益。
Gartner 报道称：42%的 IT 企业领导已经深入到大数据项目的开发中。换句话说，它还有长足发展的空间。但我怀疑这个数字被低估了，这涉及到了如何定义\"大数据\"这样一个概念。比如，当我问一个 IT 企业的专家是否会开发一个大数据项目时，一般得到的回答都是\"NO\"。但当我进一步阐明我的意思，你所要从事的项目并不是那种涉及兆兆字节甚至更大规模的数据量，相反，是一种可以从分散的端口来拉取数据的软件，进而能够进行实时分析的项目产品。当换成这样一个问法的时候，往往她的答案就是 “YES\"! 这样的项目当然也是在\"大数据\"的范畴内。但是\"大数据\"这样的字眼，让人们往往更加关注的是” 大 “，而非数据，所以人们就走进了误区。
大数据带来的价值有以下几个方面：
1、大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘市场机会和细分市场，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。获得好的产品概念和创意，关键在于我们到底如何去搜集消费者相关的信息，如何获得趋势，挖掘出人们头脑中未来会可能消费的产品概念。
2、大数据帮助提高决策能力。大数据的价值在于它能够有效的帮助各个行业用户做出更为准确的商业决策，从而实现更大的商业价值，它从诞生开始就是站在决策的角度出发。
3、大数据创新企业管理模式，挖掘管理潜力。一个管理学者曾经将企业内部关系比喻为成本和消耗中心，如果内部都难以协作或者有效降低管理成本和消耗，你又如何指望在今天瞬息万变的市场和竞争环境下生存、创新和发展呢？现代管理诞生于传统工业时代，生产的效率在于机器的精密、庞大程度以及组织的能力；今天信息时代机器的性能，更多决定于芯片，大脑的存储和处理能力，程序的有效性。因而管理从注重系统大小、完善和配合，到注重人，或者脑力的运用，信息流程和创造性，以及职工个性满足、创造力的激发。
三．大数据时代中的缺点
大数据无疑是好东西，但初始成本很高，并存在明显规模经济与范围经济。企业业务量越大、业务范围越多元，大数据的成本越容易被摊薄。一般企业或个人根本用不起这玩意，因为光是建数据仓库在存储上的投入就是惊人的，另外，集群式高性能计算环境的搭建、ETL等工作也需要专人负责，小企业业务量小，其因大数据分析带来的增量收益将在很长时期内都无法覆盖其在构建大数据平台上的初始投资，所以他们用大数据性价比很低。有些企业或个人用几十个G的数据搞了个数据挖掘、做个回归甚至只做了个描述统计，就以为自己在玩大数据，继而发现大数据其实也没什么卵用，然后得出结论“大数据是个虚头巴脑的玩意”，这就是没认识到大数据技术存在规模经济效应的缘故。
因此，应当客观看待大数据。如果你的企业已经做得比较大了，开发自己的大数据平台无疑是一项非常划算的战略投资，毕竟通过外包或从专业数据公司获取数据还是不可能维持你的核心竞争力(一方面你不放心自己的核心数据被第三方掌握，另一方面第三方也不会把最关键的数据分析结论出售给你)；如果你是中小企业或个人，还是别去凑这个热闹了，从第三方数据公司购买大数据api服务远比自己构建数据仓库划算，你有这个资源、精力开发大数据，还不如花大力气拓展客户，大数据是锦上添花的神器，不是雪中送炭的灵丹妙药。
最后还得给大数据说句好话：任何企业和个人，掌握数据驱动决策(也叫循证决策)的思维方式总是对的，毕竟事实胜于雄辩、量化有助于精耕细作。当然，前提是你的数据不是垃圾数据。 参考文献
1.《大数据时代》作者维克托迈尔舍恩伯格的演讲
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