大數據分析是指的什么？

大數據到底是什么？還有什么用呢？下面是15條關于大數據的解讀，將一一為您解答。

1.馬云創造了大數據時代“DT”一詞，他說未來的社會不是 IT時代，而是 DT時代，阿里巴巴的戰略定位是成為 DT時代的基礎設施。就像微軟在 IT時代，像蘋果在移動互聯網時代一樣。在過去的30年里，馬云在云棲大會上提出了“五個新”，即“新零售、新制造、新金融、新技術、新能源”，其中“新能源”就是大數據，其討論相對較少，似乎公眾只關心公民數據安全，對于產業方面的大數據感覺更抽象，而事實上，真正的“大數據”與阿里的戰略更接近。

2.首次將大數據應用到商業領域的是亞馬遜，根據用戶的閱讀興趣，直接推薦與其相關的書籍，人家在 PC時代就這樣做了，《大數據時代：生活、工作和思考的大變革》一書中有經典案例；而在無線互聯網時代，今日頭條根據用戶的閱讀點擊行為形成個性化標簽的“千人千面”，成為應用用戶大數據的新范本；這兩者之間有什么相似之處？

3.移動電話正在將所有東西數據化，除了機身一體化之外，目前國產手機的電池已經不能拆開，手機關機時，既可定位，這一功能給軍事、刑偵帶來方便，如以前孩子走失找回機率很小，如今有了跟蹤功能，大家看支付寶、滴滴出行、今日頭條等，將大大提高這一方面的消息成功率，對犯罪分子有著很強的威懾力，許多崗位由于數據的力量實際上更加“實用化”，在這種情況下，做個好人會更有回報，而做個壞人會得到更大的懲罰，這是社會昌明的前兆。

4.移動電話上的數據可以實時上傳到“云”上，如果數據沒有“在線”，就不是所謂的大數據，而大數據和“云服務”是孿生兄弟，數據需要存儲、訪問、下載，而以往的數據存儲則是追求存儲空間大，就像手機的內存、電腦的硬盤、機房的服務器一樣，當一切都數據化后，盲目追求物理存儲顯然是不可行的，于是改為“云”，也就是說，在網上，(聽說過“馬云”這個名字)。要想從“網上”的想法中獲得大量的數據，而不是停留在直覺上。

5.云計算也是亞馬遜的 AWS首次采用公有云， IT公司不必再自建機房，而是利用亞馬遜的云服務，相當于亞馬遜為每個人搭建了一個云服務平臺，這也從 IaaS (基礎服務)變成 PaaS (應用服務)。經過亞馬遜的云服務后，阿里也做了阿里云，比如我所知道的智能鎖品牌果加+、曼申、小嘀等，都是利用阿里云的服務，很多 SaaS軟件也是阿里云買的，阿里云現在正穩定地坐在企業級服務市場上，形成交椅效應。

6.SaaS (Enterprise Services軟件)也與云服務有關，因為它可以在移動終端上直接下載 App軟件，有些甚至沒有 PC端系統， SaaS和 ERP的區別在于， SaaS是云端化的下載、重裝，產品也更標準化；而 ERP則是固定設備。如今， SaaS變得更多了，似乎每一個功能都有相反的 SaaS來幫助創業者提高效率。不利的一點是， SaaS系統太多了，有些碎片化，像微信一樣會出現“一型統一型企業軟件”，成了企業管理的“瑞士軍刀”，看在阿里是一家 to B公司的基因上，我大膽預測是阿里釘釘。

7.每件事都有可能被數據化，但這并不意味著所有的數據都有用，比如百度積累了多年的搜索數據，需要經過“結構化”后才能定向發布；百度糯米目前的O2O數據商業價值，還沒有完全釋放出來，還需要“云計算”能力跟上。應用 Push的幾乎所有信息都讓人感到厭倦，這表明大數據的場景化還很不成熟。

8.除收集數據外，互聯網巨頭們正在瘋狂地購買或合并數據，目前數據的流通和交換仍處于比較早期的階段。與實物相比，數據使用后不會發生折舊損失，還可繼續使用，其數據結構更強，反而增加了價值。現在市場上的數據很多還是在咨詢公司或者互聯網公司手中，沒有充分發揮數據共享的作用，從整體來看，數據仍然存在著巨大的壁壘和鴻溝。

9.要先解決數據開放的問題，指望網絡公司開放似乎不太現實，人家積累的數據好，都是血汗錢，都是資本。可以實現的是，政府將自己的大數據公開，比如，啟信寶就是一種將工商稅務數據進行結構化分類的工具，而產品體驗就是一種非常實用的 App；當然，政府的數據也有些涉及，因此，要想推高這次兩會后是否有指導文件。在醫療、交通安全、能源化工等大型數據公布后，其含金量將超過互聯網數據，盡管目前尚處于“原始礦藏”階段，還需要專業化隊伍進行開發，例如，浪潮集團與許多地方政府開展政務云合作，以開發政府大數據的巨大潛力。

10.數據要起作用，數據就是前提，核心還是「云計算」的能力，最關鍵的是要看申請的情形；或許這些數據放在這里沒用，但在別的地方就是寶貝，因此應該出現一個C2C類似淘寶式的數據交易平臺，我有需要的數據就去找，找不到的就去買；有數據我正好需要；而數據之間的流通，可以在移動端直接付款，反正金錢本身也是數字。這類大型數據平臺或許是一種全新的電商(在線交易)平臺，今年的兩會上，孫丕恕的代表們提到了發展“數商”的重要性。

11.大數據正日益成為 TMT行業的一個新起點，如果創業者掌握了沒有數據就無法照亮消費者，也無法回溯到產品端進行C2B (定制生產)；此時，數據開始重新審視營銷(Marketing)的本質，滿足用戶需求，因此，大數據最早爆發的領域是在精準營銷或數字營銷方面；直接服務互聯網企業的廣告銷售；特別是當前企業的流量成本越來越高，廣告投放精準化需要有程序化平臺做專業投放；目前，百度做人工智能就是主要的方向。

12.AI是一種與“移動互聯網”、“因特網+”相提并論的大風口，但人工智能必須要有大的數據作為訓練依據，機器學習、深度學習才能具備大數據來提升其機器人的學習能力。比方說，如果沒有大數據消費場景，就不可能有商業智能；如果沒有大數據醫療，就不可能有智慧醫生。考慮到現在的大數據產業本身還不夠發達，阿星認為 AI不會在最近幾年迅速興起，還處于起步階段。但 AI概念的火熱、大量資金涌入，給大數據交易平臺的出現和數據購買帶來了可觀的收益，反而推動了大數據行業開始受到關注。

13.大數據將人都“貼上”了“標簽”，以前，互聯網公司的數據對立統一是 ID (帳號)數據，但很難接近真實數據，如今，最能真實反映人的數據還是阿里和騰訊，讓以前無數、散亂、雜亂無章的數據越來越集中，越來越接近真人；而用戶也可以跳出物理范疇，在網絡上延伸，人與人之間的信任成本降低，陌生人之間的網上交易形成了一個相對完善的契約基礎，這是大數據給我們的第一波紅利。

14。不出所料，國內大數據產業將完全不同于歐美，國外注重個人隱私，有嚴格的反隱私法規定；而東亞文化圈對上網“隱私”的容忍程度非常高，相關的法律機制也不健全，還給一些大數據公司和互聯網用數據牟利帶來了“空間”，這有點像是互聯網行業初期發展中的一種與國內知識產權相對寬松氛圍有關的情況，整個行業抄底抄底，網民無版權意識用免費內容進行使用。但是，如果在互聯網產業已經成熟的今天，仍在吃法律不健全的紅利，顯然就更可笑了。

15.大數據是把雙刃劍，公民的數據信息必須依法受到監管，一旦發生商業數據泄露事件，將會給新的相關產業帶來危機；如智能家庭數據泄露事件，將會給個人財產安全帶來隱患；如在3月10日曝出一起網絡公司雇員盜取50億條公民數據的事件；這就是 DT崛起前最大的一次絆腳石；也證明了大數據產業所處的原始混亂狀態。

關注DataFocus,了解更多數據分析知識！