大数据开启智能化新纪元

【大数据新解】

大数据（big data），指的是传统软件工具难以在规定时间内进行有效捕捉、管理和处理的海量、高速增长和多样化的信息资产。这一概念强调的是通过新的处理模式，赋予数据更强大的决策力、洞察能力和流程优化能力。

【大数据时代新篇章】

早在20世纪90年代，大数据一词便被数据仓库之父Bill Inmon频繁提及。2011年，EMC World 2011会议上，EMC首次明确提出大数据概念。伴随计算机技术的全面普及，信息爆炸使得世界充斥着前所未有的信息量，且增长速度不断加快。互联网、移动互联网、物联网、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融、电信等领域都在迅速产生海量数据。

【大数据特征新视角】

体量（Volume）：非结构化数据的规模巨大，占总数据量的80%至90%，远超结构化数据。

多样性（Variety）：大数据包含多种异构和不同形式的数据，如文本、图像、视频、机器数据等。

价值密度（Value）：大数据中蕴含的信息价值较低，但通过深度分析可以挖掘出对未来趋势的预测。

速度（Velocity）：大数据分析强调实时性，而非传统的批量处理。

可变性（Variability）：数据的波动和变化给处理和有效管理带来挑战。

真实性（Veracity）：数据的质量直接影响分析结果的准确性。

复杂性（Complexity）：数据来源多元，增加了处理的难度。

【大数据应用新思路】

大数据分析不仅引领了数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等领域的变革，更成为企业和社会争夺的新焦点。与云计算的结合、科学理论的突破、数据科学和数据联盟的成立，都标志着大数据时代的到来。

【大数据价值新发现】

大数据的价值在于其能够帮助企业精准营销、服务转型、应对互联网挑战，降低成本、提高效率、开发新产品，并做出更明智的业务决策。

【大数据挑战新应对】

在享受大数据带来的便利的同时，隐私和安全性问题成为新的挑战。企业需要从新的角度确保数据安全，将数据管理作为核心竞争力。

【大数据分析新策略】

理解大数据，需要从理论、技术、实践三个层面全面深入。通过数据分析工具和运营规划，绩效分析与投资决策分析，企业可以更好地利用大数据创造价值。

【大数据分析新工具】

国内外众多数据分析工具如Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos、BDP等，为大数据分析提供了丰富的技术支持。

【大数据分析新方法】

通过基本数据分析与挖掘，如比较分析、趋势分析、因素分析等，以及复杂数据挖掘方法，如神经网络分析法，可以更深入地挖掘数据价值。

【实操演示新途径】

利用百度站长平台、百度网站统计、百度移动统计等工具，企业可以轻松获取并分析数据，优化业务决策。