大数据为何这么重要？
毫无疑问，各行各业因为大幅爆发的数据而正变得蒸蒸日上。在这10年中，几乎所有行业都或多或少的受到这一巨变的影响。科技渗透到各个领域，并且已经成为每个处理单元的必要元素。谈到IT行业，具体来说，软件和自动化是最基本的术语，并且用于处理循环的每个阶段。
相较于稳定性而言，企业更关心的是敏捷性和创新性，通过大数据技术，可以帮助公司及时实现这一愿望。大数据分析不仅使企业能够跟随瞬息万变的潮流而不断更新，而且还具有预测未来发展趋势的能力，使企业占据有竞争力的优势。
让我们找到行业广泛采用大数据的原因究竟：
大数据是企业核心竞争力，也是公司的软实力
大数据席卷了全球，并带来了惊人的利益，这一力量无需多说。大数据使IBM、亚马逊等全球顶尖公司受益，这些公司通过利用大数据开发一些前沿的技术，为客户提供高端服务。
虽然大数据尚处于初级阶段，但通过在处理过程中，融合这一理念，将为企业赢得50%的利润。显然，在如今的商业中，大数据显现的惊人优势并不亚于石油或煤炭带来的利益。
掌握数据能力，开采“暗数据”
全球著名的咨询公司Gartner公司对暗数据的定义是“组织在正常业务活动过程中收集、处理和存储的信息资产，通常不能用于其他目的”。
然而，大数据系统的出现使得这些公司能够将尚未开拓的数据投入使用，并从中提取有意义的信息。过去没有被认可或认为毫无用处的数据突然成为公司的财富，这一点令人惊讶不已。通过大数据分析，这些公司可以加快流程，从而降低运营成本。
软件正在吞噬整个世界 数据争夺战正在打响
我们目前处于数据驱动型经济中，如果无法分析当前或未来的趋势，任何组织都无法生存下去。抢夺数据已经成为决定下一步行动方案的关键。
客户逐渐成为所有组织的焦点，对于及时满足客户的需求这一任务非常迫切。只有在强大的软件支持下，业务战略才有可能会支撑和加速业务运营。这最终促成了强大的大数据技术的需求，可以以许多方式使组织受益。
决策指导 更智能更快速更精准
在这个激烈的竞争时代，人人都想脱颖而出。但问题是如何实现这一期望 虽然公司与竞争对手持有相同的运营模式，但公司应当如何展现其独一无二 答案在于公司采用的策略。为了表现优于竞争对手，做出良好和智慧决策的能力在每一步中发挥关键作用。这些决定不仅应该是好的决定，而且应该尽可能做出又快又明智的决定，使公司能够在积极的主动出击。
将大数据分析纳入流程的做法揭示了非结构化数据，从而有助于管理者以系统的方式分析其决策，并在需要时采取替代方法。
以用户为中心 用户行为数据是营销关键
现在客户有机会随时随地购物，在相关信息帮助下，对于公司需要做出比之前更敏捷的反应这一要求而言具有更大的挑战。但是公司将如何不断地实现这一点呢 答案是借助“大数据”。客户动向是不断变化的，因此营销人员的策略也应该做出相应调整。通过整合过去和实时数据来评估客户的品味和喜好，这样可以使公司采取更快捷的应对措施。
通过数据仓库使数据资产变现
这些公司越来越大，因此不同的流程产生不同的数据。资料仓储中的许多重要信息仍然无法访问。然而，公司已经能够使用大数据分析这一武器来挖掘这座大山，让分析师和工程师深入研究，并提供新颖而又有意义的见解。
经过这番分析，有一件事值得肯定的是，这是一个高度数字化和技术驱动时代的开端，并伴随着强大的实时大数据分析能力。
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今日搜狐热点大数据分析师为什么越来越受重视？大数据分析师为什么越来越受重视？mengsil百家号　　什么是大数据？　　在这样一个大数据时代发展的背景下，你已经悄然成为了大数据时代的一员，我们的行为每时每刻都在产生着数据，而这些数据改变着我们的生活。我们现在使用的“智能公交站牌”、百度地图实时路况、以微信为代表社交软件的心情记录等等。　　大数据被称为未来繁荣的三个技术革命之一，一直以来都被披上“高大上”的神秘外衣。所谓Big Data其实就是由海量运算存储能力和数据建模算法两部分组成，说白了就是用数学建模的方法对过去的数据建模，以期预测未来的行为。　　大数据分析师是做什么的？　　阿里巴巴集团研究员就曾表示，“大数据分析师就是一群玩数据的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。”而大数据和传统数据的最大区别在于，它是在线的、实时的、规模海量且形式不规整，无章法可循，因此“会玩”这些数据的人就很重要。　　据报道，在美国，大数据分析师平均每年薪酬高达17.5万美元，而国内顶尖互联网公司，大数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%，且颇受企业重视。　　数据分析越来越受重视，企业开始倾向聘请在数据存储、检索和分析方面有所长的人才。对拥有这项技能的人来说，现在的形势可谓是一片大好。　　为什么选择大数据分析师？　　现如今大数据将又一次引领技术变革的大潮，大数据产业已逐步从概念走向落地“大数据”和“虚拟化”两大热门领域，并得到广泛关注和重视，90%企业都在使用大数据，而大数据高端软件类人才供应远不能满足时代的发展。　　你是否已经意识这是你人生中的一个重要转机？能不能抓住这个时代的机遇，就在于你对大数据信息的应用和获取。而如何成为大数据时代的弄潮儿，掌握当下最紧缺的软件技能是关键！谷歌、阿里巴巴、百度、京东都在急需掌握hadoop技术的大数据人才！无论你精通大数据的哪一项类，都将在未来职场脱颖而出！　　经典IT技术王者数据分析的出现，西线学院即可满足你的新期待。从此，你不必再去苦苦追赶最新的IT技术。选择西线学院，轻松助你稳做IT界稀缺级贵族人才！本文仅代表作者观点，不代表百度立场。系作者授权百家号发表，未经许可不得转载。mengsil百家号最近更新：简介:分享价值，提供最新信息。作者最新文章相关文章当前页面：&&&&&&&2016年大数据行业发生的四个重要变化
2016年大数据行业发生的四个重要变化
--[db:副标题]
&&&&&&&“数据是有灵魂的”，在我一直寻求数据灵魂的道路上，又走过了一年。2016这一年发生了太多太多的事情，Alphago战胜了李世石，资本寒冬的到来，Spark2.0发布，我也加盟易观这家专业的分析公司，从过去一个大集团军的炮兵连连长，变为小集团军的军长。&&&&&&&2016年，大数据整个行业也发生了很多重要的变化，我根据自己的观察，简要地分析下2016年大数据行业发生的四个重要变化的理解：&&&&&&&大数据的下半场&&&&&&&在2016年，王兴说，互联网已经进入了“下半场”，互联网人口红利的时间已经过去了，需要对用户的深耕细作获得更多的收入和利润。过去的一年里，也涌现了很多不同行业不同技术的大数据公司，从舆情分析到数据平台，从产品用户分析到金融风险评估，每一家公司都看上去有独门绝技。&&&&&&&但是在资本寒冬的影响下，大数据也进入了它的下半场：大数据从人人都喊大数据，开始进入到企业实用阶段;投资人从看团队、看产品进入到看收入看客户的阶段。收入和增长成为大数据公司融资下半场的门票，而打赢下半场两个核心围绕业务理解和核心算法逐步展开。&&&&&&&易观CTO郭炜&&&&&&&准确业务的理解、抓住痛点可以确保大数据不是空中楼阁，帮助企业解决实际问题从而获得高额收入。&&&&&&&而算法的门槛是继大数据采集、数据并行计算之后新的技术门槛。大数据结合现在被炒的火爆的AI算法，在互联网、零售、金融等很多领域建立起各领域的数据模型，随着数据反复验证，数据模型将会越来越精准，在行业中拥有行业理解、数据和算法迭代能力的公司逐步立于不败之地。&&&&&&&大数据和开源&&&&&&&在2016年提到大数据，不得不提开源的问题，2015年底Greenplum开源，2016年年初Tachyon更名Alluxio成立商业公司，Kylin也成立了商业化公司Kyligence，还有很多过去开源的大数据组件都相互效仿纷纷商业化。一方面，开源的确在大数据普及过程当中功不可没，另一方面，开源在企业大数据应用过程当中添加了非常多的不确定性。每个企业的管理者都很难为不确定的结果买单，因此开源组件的商业化是一个市场转化的必然。&&&&&&&但是，大多数开源组件在中国都会遇到当年软件在中国售卖的难题，客户总认为硬件值钱、软件不值钱。解决方案是软件需要集成方案一起售卖，只不过新时代下集成商越来越难做，具有大数据集成能力的公司和团队还是太少。&&&&&&&当然，令人欣慰的是，华人在大数据开源组件和商业化过程当中影响力越来越大，像Kylin一样的Ahe金牌项目在未来也会越来越多，也希望国内企业和政府给国内大数据企业更多的机会，让中国的大数据企业能走向世界。&&&&&&&传统公司的“互联网化”和互联网公司的“传统化”&&&&&&&在2016年，互联网+的概念依然火爆，很多传统公司在想着怎样利用互联网这个工具增加自己的收入或者估值。而另一个方面，从我的观点来看，互联网公司却在逐步的“传统化”。互联网公司初期的红利得益于新一代互联网技术的发展，萌生BAT这样以产品技术为驱动的巨无霸的公司。&&&&&&&但是随着新兴技术的成熟，一方面，每个“技术驱动”的公司都在用自己的技术搭建类似的业务平台，重复制造车轮;另一方面，重复制造车轮的开发者也在企业内部遇到了成长瓶颈。最近从大互联网公司出来的大数据和周边技术创业者屡见不鲜，利用在互联网公司海量数据处理的经验给其他公司提供服务成为VC最常见的case。&&&&&&&和我交流的创业者都知道，我个人非常欢迎这种“组团”的服务，我认为无论是否是互联网公司，一个企业应该做最擅长的技术部分而不是一揽子都做，过去因为技术不成熟只有自己摸石头过河，技术组件成熟之后完全可以拿来主义。&&&&&&&因此，在易观核心技术是围绕在数据采集、接收、并行计算和算法方面，周边的运维监控、查询引擎我们都在积极寻找合作伙伴来加快易观整体的产品技术的研发进程。如罗胖的跨年演讲中提到，适合的分工协作，从小讲为企业和个人节约时间，从大讲为整个人类节约时间。我持有不要重复造轮子的理念，让企业内专业的技术人员可以更多的分配到更适合的工作上去。&&&&&&&大数据将走向何方？&&&&&&&在2016年，我一直思考这个问题。过去在我的概念里，把(大)数据，分为1.0，2.0，3.0几个阶段：&&&&&&&1.0阶段是企业/CRM时代，主要面对的是企业内部的结构化数据，使用者主要是公司管理层，大部分数据解决方案是BI、A-CRM一类的解决方案;&&&&&&&2.0阶段是互联网的大数据时代，主要以用户网络行为非结构化的log为主，使用者不仅仅是公司管理者，也包括了线上的用户，数据解决方案包括推荐引擎、个性化营销、欺诈识别等;&&&&&&&3.0阶段是IoT/O2O阶段，通过智能的采集设备，将用户线下的行为轨迹，生理健康特征等采集起来，解决方案包括线上线下结合的客群画像分析、网点/交通/城市规划、定向营销等。&&&&&&&下一个数据应该走向何方呢?我在2016初步有一个结论，从1.0的交易流到2.0的线上行为轨迹流，到3.0的线下行为轨迹流，数据距离消费者距离越来越近，对业务的影响也越来越大。从种种迹象表明，未来数据4.0时代将会是用户意识流的数据分析。&&&&&&&随着大数据和AI的发展，计算机可以采集到越来越多的人们线上线下的行为，通过AI的算法先从用户的所在的场景分析入手，开始建立场景引擎，分析给出用户此时此刻此地的需求。再从用户日常行为与习惯结合用户的生理特征分析用户所处的情感状态，赋予合适的心情诱导与抚慰。最终分析用户的心理需求与诉求，建立心境引擎将用户的意识与潜意识构建模型，帮助用户解决心理问题、给出或诱导用户得到符合用户心理预期的服务。我想，达到这一步的时候，大数据才会完美的和AI结合在一起，AI才会由“人工智能”变为易观CEO于揚先生提的“拟人智能”时代。&&&&&&&最后，根据自己在易观的创业经历，给大数据创业者的几个建议/忠告：&&&&&&&易观的市场VP李智在2016年新年的时候，送给了我一本书《缤纷的海洋》，读过之后非常有感触。每一个海洋物种都有它天然抵抗海浪以及天敌的特性，也和其它物种一起产生某种协同，从而生长出如此缤纷美丽的海洋世界。&&&&&&&仔细想过之后，这些海洋生物不就是现在创业大潮当中的创业者么?在复杂的社会变革环境里，大家各怀绝技，创造出纷繁复杂的企业生态，无论生存或死亡都给这个社会的大海留下美丽的创业生态群落。作为一个10多年数据的从业者加盟到创业环境当中摸爬滚打1年了，对于大数据的创业者有几个心得想分享给大家：&&&&&&&1.勇于调整和决策&&&&&&&创业者面临的环境远非大企业的环境所比，无论资金上和团队上都会有极大的挑战，就像是打德州的锦标赛，筹码本不多，一个极小的错过或失误都可能导致整体的牌局的失败。回顾2016年，无论是从公用云迁移到自建的混合云，还是将研发团队中心调整到长沙，又或是产品方向的调整，这在过去大型企业里看来都是一件不可能完成的事情(需保证公司每日过百亿数据量几千万日活的数据分析业务)，但是回顾当时如果没有管理团队的果断决策，恐怕也不会有后面顺利的融资，这里非常感谢易观CEO于揚先生给我的指导，受益颇多。每个创业者其实都是穷其所能在关键时期将过去的不可能事情成为可能，才可以在复杂的商业环境中脱颖而出。&&&&&&&2.要组团而不是单干&&&&&&&大数据最近非常火爆，投资也源源不断。在做大数据创业的时候，无论公司是小是大往往有一个误区，认为花时间找到团队可以做到大数据端到端的解决方案，一个公司独立完成对一个客户的所有需求的交付。这是一个误区，哪怕强大如当年IBM，Teradata，HP这样的公司，也无法完成这样的宏愿。&&&&&&&目前国内的大数据创业公司也应该根据自己的特点选择一个专注点直接击穿，其他选择合适别家公司的生态组合，最终满足市场的的需求。&&&&&&&个人也是如此，我见识过太多的小伙伴或者小团队抱着满腔热情准备创业，大部分都会铩羽而归，不是技术不好或者商务不好，需要的是个人之间的组团和企业之间的组团才可以在大数据热潮当中立于不败之地。&&&&&&&3.要忽悠更要实操&&&&&&&大数据最近过于火爆，出现了很多能说不能做的公司，最终使得大数据很多时候和“大忽悠”画上了等号。作为一个多年数据业务的我来讲，有时候也觉得挺悲哀。一方面，国内很多企业认知数据价值和数据分析价值时，需要市场培育的时间，“忽悠”在某种程度上是必要的，这样才可以让企业管理者反思自己的需求，投入资金不断尝试。而忽悠过后的落地和实施更加重要，只有让企业实现业务价值才可以让数据分析成为一个可持续的生意，而不是一场“大数据运动”。只有技术或者只有业务方案都不能成为一个完整的大数据解决方案，需要对业务本身的深刻理解加上过硬的技术和落地实施能力才可以帮助企业通过数据提效避险。&&&&&&&2016年已经过去，2017年已经到来，新的一年，我会依然坚定不移的走在追求“数据灵魂”的道路上。我不知道人类“意识大数据”的时代何时可以到来，但是我相信随着人类生活的数字化，AI算法的不断精进，总有一天人类无法看清自己的事情会让数据和AI算法看清，在那时，苏格拉底的那句名言“认识你自己”将会是大数据辅助你来完成。
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中新网北京12月18日电(吴涛)由中国人工智能学会、中国工程院战略咨询中心主办，今日头条、IEEE《计算科学评论》协办的2016机器智能前沿论坛17日在中国工程院举行。本次论坛除介绍机器学习的重大进展和应用外，还着重讨论了机器学习技术在媒体数据上的应用，尤其是近两年流行起来的深度问答和个性化推荐。何为深度问答？以头条问答为例，它是今日头条新上线的一个移动社交问答平台，相比传统的问答社区，其更关注算法在问题分发中的作用。中科院自动化所副研究员刘康认为，“我们现在面临的深度问答，正从传统的检索匹配向深度语义理解而变化。传统检索式问答，数据冗余性就可以解决问题；而现在深度问答，是需要对文本内容精准的理解，推理越来越重要。“这种情况下，问答的过程就需要大数据知识库的支撑，特别是常识性知识。” 刘康说。中国工程院《Engeering》执行副总编吴向也认为，“人类已进入大数据时代，大数据是财富和资源，机器智能正是大数据科学最关键的环节之一。”今日头条技术副总裁杨震原在论坛现场表示，今日头条目前已经积累了超6亿用户，其中包括39万头条号作者，其大规模机器学习系统每天为这些用户推荐个性化的新闻，图集和视频内容。“我们希望通过算法解决问与答的匹配效率问题，这个问题即使是小幅改进，也会影响到数百万的用户。”(完)
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