大数据时代作文,数据时代怎么样

大数据时代真的好吗？

谢谢邀请！首先，答案是肯定的，大数据时代将给整个社会带来更多积极的改变。大数据是物联网和云计算发展到一定阶段的产物，或者说大数据是互联网发展的产物，互联网进入大数据时代是科技发展的一种必然。大数据将为现代社会带来以下几个好处：第一：大数据助推科技发展。随着大数据的发展，大数据已经成为整个科技领域发展的助推剂，大数据在军事、制造业、金融、教育、医疗、出行、娱乐等领域逐渐发挥出越来越重要的作用，促进了这些领域的技术发展和进步。

第二：大数据助推产业互联网发展。产业互联网发展关系到传统行业的结构性升级，关系到互联网能否为传统行业赋能，关系到传统行业能否提升创新能力，所以产业互联网的发展对于传统行业来说是非常重要的。而大数据是产业互联网赋能传统行业的利器，产业互联网会综合利用物联网、云计算和大数据等技术构建一个全新的生态体系。第三：大数据是智能化社会的基础。

在大数据时代，人工智能得到了前所未有的发展机会，大数据是人工智能的重要基础，因为无论是机器学习、自然语言处理还是计算机视觉，都需要数据的支撑，所以大数据时代必然会促进智能化时代的到来。总之在我看来，大数据时代是一个承前启后的时代，大数据的发展奠定了产业互联网的发展，为未来传统产业的发展奠定了扎实的基础，另外大数据的发展也奠定了人工智能的发展，为未来全面进入智能化社会提供了土壤。

任何时代的发展都具有两面性，一方面大数据提供了很多方便，另一方面由于大数据让数据产生了源源不断的价值，所以必然会带来数据安全问题，而这些数据可能会涉及到个人隐私，这也是大数据时代带来的负面效应。随着大数据安全的不断发展和探索，未来大数据的安全将逐步得到保障，因为没有安全的大数据一定走不远。作者简介：中国科学院大学计算机专业研究生导师，从事IT行业多年，研究方向包括动态软件体系结构、大数据、人工智能相关领域，有多年的一线研发经验。

大数据时代如何进行数据分析？

在如今的大数据时代，数据对于任何一个面向客户的企业来说都是必不可少的，例如在淘宝或短视频平台进行用户的偏好推荐等都是依靠大数据支撑。在企业中，企业的运营和决策也是离不开大数据的分析。一个好的企业对于数据的分析，根据数据的流动推演出未来的方案的实施是必不可少的。我认为在数据分析过程中主要是分为六步，识别信息需求、收集数据、分析数据、数据分析的过程中进行改进、初步得出数据的分析结果、多次验证数据分析、降低误差。

1. 识别信息需求：在收集大数据的过程中首先就是要明确哪些是企业需要进行收集的数据，哪些是有用的，哪些是无用的，对于数据进行甄别和筛选是数据分析的基础也是最重要的一步。2. 收集数据：在明确了信息的需求后就要进行数据的收集，可以根据指定用户的多次阅览，或对公司下客户的产品使用情况进行数据采集和整理，这种数据越多越好，越详细越好，只有更加的细致才会在分析的过程中减少误差。

3. 分析数据：在采集完数据后，需要找到公司内相关的专业人士，对实际进行分析和交流，明确数据反映出来的实际情况和未来的数据走向。4. 数据分析的过程中进行改进：在分析的过程中，并不会一次性得出结论，需要在多次的会议中收集每个人的相关意见，进行归纳整理，并根据意见对分析结果进行调整和改进。5. 初步得出数据的分析结果：在分析结束后，对于本次得出的结果并不会用于完全的使用，还需要对初步得出的结果数据进行实践操作，根据实际反映的情况对数据分析的结论进行调整和优化。

6. 多次验证数据分析、降低误差：初步分析结果出来后，并进行多次验证后，最终将完整并准确的数据结论进行整理，并根据结果反馈给用户。在大数据时代，进行数据分析有助于实时准确地监控、追踪竞争对手动态，是企业获取竞争情报的利器；有助于及时获取竞争对手的公开信息以便研究同行业的发展与市场需求，有助于为企业决策部门和管理层提供便捷、多途径的企业战略决策工具。

大数据时代，如何理解“大数据”？

目前阶段大数据技术及体系已经逐渐趋于成熟，不再是以概念贯穿的模式，大数据越来越多的被使用，伴随互联网化的发展更多的企业信息化已经由IT时代转变为DT时代，以数据为核心，用数据进行决策，基于数据驱动企业的创新与发展，相信在将来大数据也会有更广泛的应用空间，对于大数据的理解主要分为以下几个层面。1.数据来源：对于大数据时代而言更多强调基于业务数据的沉淀，在一定规模的数据上进行进一步的分析、处理、转换，更大的挖掘数据本身的价值，发挥数据的意义，当然就企业自身沉淀发展的数据而言很难达到“大”的定义，“大数据”目前更多依然是政府、行业、产业互联等形式获取数据，通过企业内部数据与行业数据的标杆对比实现适合企业自身的发展定位，促进企业自身的发展及业务模式的创新。

2.数据价值：通过产业数据、行业数据的获取、汇聚、处理、分析、归纳，通过一系列技术实现海量数据的快速计算、呈现，将结构化、半结构化的数据进行有效存储，对大量、动态、能持续的数据，通过运用新技术、新模型、新工具进行处理，从而获得具有洞察力和新的价值。更为科学、直观、准确的发挥数据价值，实现以数据为中心的大运营、大整合、大管控的模式支撑。

3.应用方式：目前就大环境而言，大数据更多应用于产业互联、行业分析、政务服务等环节，同时也在不同层面的进入人民的生活中，比如根据个人的兴趣爱好为其推送相关的文档链接，物品模式等。大数据拥有广泛的应用空间，结合大数据的应用进一步为企业、政府、人民生活提供更有针对性、有特色的服务。以数据为支撑作为企业战略的决策的支撑，提高数据汇总的及时性，从而进一步的提升企业的核心竞争力。

大数据时代，如何做到有效提取数据价值？

谢谢邀请！大数据是物联网和云计算发展的必然结果，所以大数据时代也必然是物联网时代和云计算时代，大数据的价值体现也一定与物联网和云计算密不可分。大数据时代的特点就是数据价值化，所以如何对数据进行价值化提取是大数据相关技术的重点，有效提取数据价值需要注意以下几个方面：第一：提升数据采集能力。数据采集是大数据的基础，数据采集的质量也关系到数据的自身价值，所以在提取数据价值之前，首先要做的是如何采集数据。

采集数据要注意数据的全流程采集以及数据自身的维度，简单的说，数据维度越高价值就越大。第二：建立数据分析模型。数据分析模型的建立需要围绕具体的业务进行展开，数据分析模型可以根据具体的业务进行静态模型分析和动态模型分析，静态数据模型分析往往以具体的工具来进行实施，一般情况下做初步的数据价值提取。而动态数据模型往往基于机器学习的方式进行建立，这种方式往往是进行细粒度的数据价值挖掘。

第三：对数据进行分类。数据分类是进行有效数据价值提取的重要环节，不同分类的数据在价值提取方面有非常大的区别。比如个人消费数据的分类提取和个人出行的数据分类提取就存在较大的区别，所以在进行数据价值提取之前应该先做分类。第四：行业大数据要与行业相结合。随着产业互联网的发展，未来大数据在传统产业领域将发挥巨大的作用，传统行业也需要大数据技术赋能。

对于传统行业的数据分析来说，一定要结合行业的特点进行，这个过程也需要产业专家和大数据专家的密切合作，与具体行业的结合是大数据落地应用的重要环节。作者简介：中国科学院大学计算机专业研究生导师，从事IT行业多年，研究方向包括动态软件体系结构、大数据、人工智能相关领域，有多年的一线研发经验。欢迎关注作者，欢迎咨询计算机相关问题。

在大数据时代，你认为什么行业最具有发展前景？

随着互联网“智能化”产业的崛起以智能产品为基础行业且为支撑的产业格局已基本形成，以“智能化”为代表的基础产业龙头企业巳初见成效。伴随“世界经济箫条且竞争加剧的大环境”毫无疑问以“人工智能”为方向以大数据(物联网)′为支撑的“未来经济走势”更趋明现且基本确立。因为未来经济巳不是单纯的经济实力的比对与竞争而是函盖了乞今人类所触极的各个学课和成果，更为窘迫的是强国间军事斗争准备和对抗更趋向于高科技武器的出现以求制衡和自保。

大数据时代，数据是不是都是宝？数据如何成为宝？

这是一个非常好的问题，作为一名大数据领域的从业者，我来回答一下。首先，在大数据时代，数据的价值将得到全面体现，数据价值化也是大数据技术体系的重要目的之一，所以从这个角度来看，在大数据时代，数据本身就是一个重要的价值载体。从技术体系来看，要想让数据体现出价值，通常需要经过三个大的阶段，其一是数据采集阶段；其二是数据分析阶段；其三是数据应用阶段。

虽然最终的数据应用是体现数据价值的出口，但是数据采集往往是整个数据价值化过程的起点，数据采集对于数据的价值密度也有非常直接的影响，所以当前在大数据领域当中，也有一部分企业会专注于数据采集工作。数据采集本身有很多渠道，常见的数据渠道包括互联网、物联网、传统信息系统等，另外数据采集也可以在线下完成，线下的数据采集往往会采集到很多价值密度比较高的商业数据。

数据采集本身是有边界要求的，随着一系列法律法规的落地，未来数据采集将逐渐规范化，一些涉及到个人隐私的数据将受到重点保护。从大的行业发展趋势来看，目前数据采集依然处在“红利期”，创业者依然可以专注于数据采集领域，但是数据采集门槛正在不断提升。数据分析是数据价值化的核心步骤，也是技术含量比较高的步骤，当前的数据分析有两种常见的方式，其一是采用机器学习的方式，其二是采用统计学的方式。

数据分析过程对于从业者的技术要求是比较高的，比如需要具有一个扎实的数学基础、统计学基础和计算机技术基础等等，而且通常需要一个技术团队来完成这个数据价值化的过程。在产业互联网时代，数据分析要全面垂直到行业领域，行业领域的数据分析不仅需要有数据分析技术，同时还需要有行业背景知识，行业背景知识往往能够决定数据分析的走向，所以对于数据分析的从业者来说，深耕行业领域还是非常重要的，这是提升自身岗位价值的重要方式。

数据应用是体现数据价值的重要出口，可以说数据应用价值在很大程度上决定了数据价值。从技术体系结构来看，数据的应用出口有两大类，一类是人，另一类是智能体。对于行业领域的数据应用出口，当前重点还是人力岗位，这个过程往往就是一个通过数据完成价值化连接的过程，这个过程的价值增量还是比较明显的。大数据应用的另一个出口则是智能体，而随着人工智能技术的不断发展，未来智能体将成为数据价值体现的主要出口，而这个过程也会全面体现出大数据自身的价值。

做一个不太恰当的比喻，如果把智能体看成是一个厨师的话，那么大数据就是各种食材，食材对于厨师的重要性与数据对于智能体的重要性有一定的相似性，简单的说，数据是智能的重要基础之一。从这个角度来看，在智能化时代，数据的价值会形成一个稳定的基础，数据也可以看成是一种新型的“能源”，这个能源的价值就在于能够驱动各种智能体。

大数据时代，大数据到底有多可怕？你真的会保护个人隐私吗？

大数据可怕吗？不可怕。身正不怕影子斜，就个人隐私而言，只要自己行得端，坐得正，没有必要需要保护。随着新冠病毒变异，大数据时代应用提速。重点针对个人的行动轨迹，穿越的区域来锁定。一直生活居住在低风险区域，没有过往点击风险区。大数据监测直接忽视，完全不会受到数据监测的惠顾，没什么可怕的。再说，即使大数据监测锁定个人行动隐私，也是直接向相关专门管理机构提供。

问人不知，更不存在泄露隐私，例行公事，面对这种现状，压根就不存在隐私，不需要保护。此外，我们平时应用的微信，QQ信息传播，只要遵纪守法，不违规管理条例，在微信上传谣造谣，无事生非，扰乱社会秩序，大数据网格系统，是不会主动对号入座，找上门清查。不违规，不违法。就不存在有任何隐私出现，自我恐慌，产生隐私，需要保护。