未来智库 > 大数据论文 > 【数据人时代大数据的应用研究】
    [关键词]数据人;大数据;数据失控
    doi:10.3969/j.issn.1673 - 0194.2018.08.059
    [中图分类号]TP391 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194(2018)08-0-02
    1 大数据与数据人时代
    1.1 大数据概念的提出
    “大数据”是2008年维克托提出的一个用来描述互联网集成发展到现在的表象和特征的概念:大数据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。麦肯锡给出的定义是:一种在获取、存储、管理和分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合。
    1.2 “数据人”的出现
    互联网的发展催生了“互联网+”和大数据,它重新定义了人类社会中“人”的角色,变成了数据时代的“数据人”。所谓“数据人”,是指在互联网、自媒体、人工智能与大数据时代,以现代化智能终端设备为传输接收平台,在日常生产、生活、工作中主动或被动、自觉或不自觉地产生、传输、接收、发散信息和数据资料,从而发生数据交互行为的人。
    1.3 数据人时代面临的挑战
    大数据是把双刃剑,它在带给我们无限机遇的同时,也使我们面临着一些挑战。归纳起来为以下几类。
    (1)侵犯隐私权。隐私权是指自然人享有的私人生活与私人信息依法受到保护,不被他人非法侵扰、知悉、收集、利用和公开的一种人格权,我国法律保护公民的隐私权。数据人时代,各种网络诈骗兴起,个人信息数据频繁出现泄露,严重侵犯了公民的隐私权。
    (2)国家的信息管理难度加大。随着数据人时代的到来,由于国家掌握了社会上80%的信息,各国的谍报人员,采取各种非法手段获取各国国家机密,严重危害国家安全,从而增加了信息管理的难度。斯诺登事件的曝光,举世震惊。
    (3)商业机密数据遭泄露。商业机密数据是核心资料,受到企业严密保护。数据人时代的到来,增加了商业数据泄露的风险。
    2 大数据的应用
    2.1 大数据在互联网领域的应用
    2.1.1 数据理论建设
    大数据的核心不是有无限数据量,而是有限数据的有效使用,实现数据的增值和再生,把握住数据的收集采购、加工整理、处理分析、评估�A测、控制管理、数据更新、数据再生和数据维护等环节,从而实现数据新常态。数据理论建设方面的应用主要表现在以下5个方面。①收集和采购有效、有用的数据。数据人根据自身需求在数据平台上收集和采购高价值、高时效、高能效的数据,并存储在设备上。②进行初步加工整理。对数据进行粗加工,归类数据;建立检索目录。③细致处理分析。融合传统和现代数据处理分析思路,在把握数据5V特征的基础上,建立有效的数据处理模式、评估架构、分析机制。
    ④应用数据对决策行为进行评估和预测。摒弃传统以经验为判断依据的思路,运用现代数据思维、技术、模型和架构在理清数据、信息之间逻辑关系的情况下,做出科学的、理性的、系统的决策。⑤对数据的控制和管理。数据结构类型多样,注重结构化数据,不忽视非结构化数据和半结构化数据,合理筛选、甄别,全面把握数据的关键点。
    2.1.2 数据思维转变
    (1)消除数据孤岛、摈弃数据割据。由于存在数据孤岛和割据,加大了数据交流、变现和增值的难度,降低了数据质量。数据割据是指因为制度、部门保护主义、团体利益等主观因素造成的数据分散、保守现象。数据孤岛是指由于技术、平台等硬件设施条件的匮乏和缺失,造成的数据无法集成、共联的现象。大数据通过做好数据之间的交互和数据更新,能够有效消除孤岛、摈弃割据,以保证数据的真实性、完整性和一致性,从而能够提高数据质量和破解民生难题,已成为推动经济社会发展的重要力量。
    (2)告别小数据思维。传统的小数据思维在对问题处理和情景预测上,由于主观思维的缺陷以及客观条件的限制,偏重由个体化、单一化、样本化数据来有限分析就得出结论,靠直觉和经验作出判断。大数据真正体现了百花齐放的多样性,而不是小数据时代的单调乏味,使思维方向从样本性、精确性、因果性思维转向整体性、容错性、相关性思维。
    2.2 大数据在企业领域的应用
    2.2.1 大数据在企业领域的应用背景
    (1)帮助企业了解客户。企业通过利用大数据进行相关性分析,能够将客户、用户、产品进行有机串联,对用户的产品偏好、客户的关系偏好进行个性化定位,从而生产出用户驱动型的产品,为客户提供导向性的服务。
    (2)实时准确地监控、追踪竞争对手的动态,是企业获取竞争情报的利器。
    数据竞争已经成为企业提升核心竞争力的利器。大数据技术能够将来自各个方面零碎的庞大数据融合在一起,进而可以构建出企业竞争的全景图,洞察竞争环境和竞争对手的细微变化,从而快速响应,制定有效的竞争策略。大数据收集的数据更具有统计意义,能为各种预测模型提供支持,从而能够预测未来的发展趋势,帮助企业获得先机。相关的数据整合在一起,能不断产生新的信息和知识,有助于提高生产率、降低经营成本。此外,大数据技术还能大幅度地提高企业获取、利用情报的效率,从而能够节省情报信息收集、存储、挖掘的相关费用,是提高企业核心竞争力的关键。
    (3)帮助企业在知识竞争中取得胜利。企业的竞争不再只是劳动生产率的竞争,而是知识生产率的竞争。数据是信息的载体,是知识的源泉,是企业创造价值和利润的原材料,因此,大数据能够让企业在知识竞争中取得胜利。
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