围绕数据处理为主题论文

事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。（如能帮到你，望您采纳！！谢谢！！）

伴随着信息化技术飞速发展的同时，作为重要业务的支撑基础，IT基础设施规模亦日益强大.我整理了it热门技术论文，有兴趣的亲可以来阅读一下!

IT设备数据处理技术

摘 要：伴随着信息化技术飞速发展的同时，作为重要业务的支撑基础，IT基础设施规模亦日益强大与复杂，这给信息系统的安全、故障定位、信息监控带来了新的挑战，增加了运维管理的难度。本论文对IT设备数据处理技术介绍以及IT服务设备数据处理设计和系统的测试与分析做了描述并进行了总结与展望。

关键词：运维;监控;数据处理

中图分类号：TP315

1 绪论

课题的来源及研究背景

伴随着信息化技术飞速发展的同时，作为重要业务的支撑基础，IT基础设施规模亦日益强大与复杂，这给信息系统的安全、故障定位、信息监控带来了新的挑战，增加了运维管理的难度。经过近几年的IT管理发展，目前市场上已初步具备对主机、网络设备、数据库和业务系统进行监视管理的能力。但由于监控工具众多而分散，缺乏统一的监控数据展示及集中管理平台，导致目前的监控手段并没有很好地在运维流程中发挥更大的作用。同时对于不同的IT服务设备产生的告警和性能信息的处理也进一步出现在运维管理工作的议程上，IT服务设备数据的复杂性和多样性为企业IT运维管理工作的提出了新的难题，鉴于此，策划并启动了本研究课题，提高对IT服务设备数据处理能力的突破，以切实有效地提高IT管理及业务服务能力，确保信息系统的安全稳定运行，最终得以有力支撑企业管理模式改革和创先需求。

国内外研究现状

目前，在国内外，根据各企业的IT服务设备数据特点和技术难点，各个行业都已经开始着手于IT服务设备数据处理技术的研究，以解决IT服务设备故障定位问题。但是，较为成熟的IT服务设备数据处理模型还没有完全定型。

课题研究意义和研究内容

通过对课题的研究背景的研究，IT服务设备数据主要包含这些设备的性能数据和告警数据，将这些复杂的告警数据通过数据处理规则和模型进行规范化处理，对设备问题的定位能起到快速、准确的目的。为信息系统的安全运行，运维管理水平的提高，起到决定性的作用。本文正是以这样的目的为初衷，研究将IT服务设备数据处理技术与系统建设结合起来，通过分析IT服务设备数据的特点，提出将复杂的IT服务设备数据处理技术应用到企业业务系统中，对企业的运维管理进行辅助处理，提高企业IT设备故障处理的效率，以及降低企业运维管理的难度。

本文分析了某公司IT设备数据处理技术的模型和规则，阐述了IT服务设备数据在企业运维管理中问题定位能力所起到的作用，同时阐述了数据在系统中的效果。通过对IT服务设备数据的分析处理，能够及时获取最准确的故障定位信息。

论文组织结构

本论文围绕IT服务设备数据处理技术进行研究分析，目的在于对复杂的IT服务设备性能和告警数据进行处理分析，以提高IT设备故障定位的能力，起到提高整个IT运维服务水平的作用。论文一共分为五章，各章节的内容安排大致如下：

第一章：对课题的背景和国内外研究现状进行调研分析，结合相应的环境背景提出课题并分析课题研究的意义，在第一章中，我们还对论文的整个架构进行一个简单的介绍。

第二章：在第二章中，主要是对IT服务设备数据处理技术相关的一些概念的进行简单的介绍说明。

第三章：详细介绍IT服务设备数据处理设计架构，模块设计，业务处理规则设计思路等内容。

第四章：对系统进行测试和性能分析，并对测试结果进行了分析和总结。

第五章：对整篇论文和实验进行总结，提出论文中存在的不足，提出课题研究中还存在的问题等。

本章小结

本章中主要是对本文要进行研究的课题IT服务设备数据处理技术进行一些预先的调研工作，比如对课题的来源，课题研究背景，国内外对复杂事件处理技术的研究状况等。

2 IT设备数据处理技术介绍

IT服务设备

本论文中提到的IT服务设备数据主要是指：

(1)主机设备，包含小型机、PC服务器、VM、LPAR等;

(2)软件实例，包含操作系统类、数据库类、中间件类、用软件类等;

(3)网络安全设备，包含交换机设备、路由器设备、漏洞扫描设备、审计设备、入侵检测设备、、防火墙设备、负载均衡等;

(4)存储设备，包含磁盘阵列、带库、光纤交换机等;

(5)环境设备，包含UPS、空调、机柜、配电柜等;

(6)业务服务类，包含基础的业务系统等。

IT服务设备数据

本论文中提到的IT服务设备数据主要是章节中所提到的设备在运行状态中的性能数据和告警数据，这些数据是通过不同的监控工具获取，各自独立的存在，数据之间没有进行有效关联，对IT服务设备的故障排查、问题定位。

IT服务设备数据处理所涉及技术

列表法

列表法是记录和处理实验数据的基本方法，也是其它实验数据处理方法的基础。将实验数据列成适当的表格，可以清楚地反映出有关物理量之间的一一对应关系，既有助于及时发现和检查实验中存在的问题，判断测量结果的合理性;又有助于分析实验结果，找出有关物理量之间存在的规律性。一个好的数据表可以提高数据处理的效率，减少或避免错误，所以一定要养成列表记录和处理数据的习惯。

作图法

利用实验数据，将实验中物理量之间的函数关系用几何图线表示出来，这种方法称为作图法。作图法是一种被广泛用来处理实验数据的方法，它不仅能简明、直观、形象地显示物理量之间的关系，而且有助于我们研究物理量之间的变化规律，找出定量的函数关系或得到所求的参量。同时，所作的图线对测量数据起到取平均的作用，从而减小随机误差的影响。此外，还可以作出仪器的校正曲线，帮助发现实验中的某些测量错误等。因此，作图法不仅是一个数据处理方法，而且是实验方法中不可分割的部分。 逐乘法

逐差法是物理实验中处理数据常用的一种方法。凡是自变量作等量变化，而引起应变量也作等量变化时，便可采用逐差法求出应变量的平均变化值。逐差法计算简便，特别是在检查数据时，可随测随检，及时发现差错和数据规律。更重要的是可充分地利用已测到的所有数据，并具有对数据取平均的效果。还可绕过一些具有定值的求知量，而求出所需要的实验结果，可减小系统误差和扩大测量范围。

最下二乘法

把实验的结果画成图表固然可以表示出物理规律，但是图表的表示往往不如用函数表示来得明确和方便，所以我们希望从实验的数据求经验方程，也称为方程的回归问题，变量之间的相关函数关系称为回归方程。

本章小结

在第二章中，主要是对IT服务设备数据处理技术相关的一些概念的进行简单的介绍说明。

3 IT服务设备数据处理设计

IT服务设备性能数据处理设计

IT服务设备性能数据处理架构设计

IT服务设备性能数据处理规则

(1)性能数据-轮询采集

IT服务设备告警数据处理规则

(1)告警数据-级别映射

1)监控管理系统分四个级别：严重、重要、一般、提醒;

2)分别收集整理底层监控工具的告警级别;

3)在系统的告警级别映射模块中，搭建系统与底层工具的级别映射关系;

4)此环节为获取原始告警信息后的第一个业务处理环节。

(2)告警数据-过滤

1)系统支持对对象或对象组的过滤，比如单独针对小型机或针对小型机、pc机一起定制过滤;

2)支持对IP、周期、级别、类型、业务系统、采集工具等的过滤;

3)支持对关键字的过滤;

4)支持对不同维度的交集或并集的联合过滤;

(3)告警数据-次数过滤

1)鉴于底层采集工具中，次数过滤的算法参差不齐，初步确定在本系统中搭建一层次数过滤机制。原工具自身包含算法的，设定为不启用。

2)系统提供告警次数过滤的配置功能，一旦设定了次数，需要同类型的告警连续达到此数字，才将告警抛出，否则将丢弃。

(4)告警数据-压缩

(5)告警数据-关联

策略1：对象指标关联

系统提供源指标和目标指标的配置功能，如在某时间段内，A对象的A1指标和B对象的B1指标均产生告警信息，而两指标又存在关联关系，则报出A1指标告警，同时在告警内容中反映B1指标受关联的提示。

策略2：类型指标关联

在对象指标关联的基础上，提供根据主机或业务系统泛化功能，即：A对象所属类型中的A1指标对同属一台主机或同属一个业务系统内的B对象所属类型中B1指标存在关联关系。

(6)告警数据-处理

本章小结

本章详细介绍IT服务设备数据处理设计架构，模块设计，业务处理规则设计思路等内容，主要包括以下内容：(1)性能数据-轮询采集处理;(2)性能数据-数据量折算;(3)性能数据-归档存储方案处理;(4)告警数据-级别映射;(5)告警数据-过滤、压缩;(6)告警数据-关联;(7)告警数据-处理与清除。

通过上述的方法和步骤，对IT服务设备的性能数据与告警数据的从收集到分析处理建立了一套行之有效的规则，保证了IT服务设备数据的及时性和准确性，为企业IT运维管理的有效开展提供了强有力的数据支持。

4 基于系统的测试与分析

系统测试分析

通过对性能和告警数据的处理分析，能够快速定位IT服务设备的告警信息，在业务拓扑图上也能明细定位设备问题。

本章小结

本章主要介绍了IT服务设备数据处理技术在系统建设实现中的应用，通过业务关联分析，能够快速定位IT服务设备故障，提高运维工作效率，提升整个运维管理水平。

5 总结与展望

经过系统的运行和测试，使用IT服务设备数据处理技术在IT运维管理上对问题定位起到决定性作用，同时提高了整个运维工作效率，提升了运维管理水平，为企业的信息化管理水平起到了促进的作用。

但是由于IT服务设备的复杂性，底层监控工具的多样性，目前IT服务设备数据处理技术的公用性和通用性还存在着一定的缺陷，该技术需要进一步的提升和优化。

展望，本文主要分析和论述了IT服务设备的性能数据和告警数据的处理，后续也可以考虑对IT服务设备的属性数据进行管理和分析，充分考虑数据与性能数据、告警数据的技术处理，为IT运维管理水平的提高起到积极的促进作用。

参考文献：

[1]薛尤贵.基于PCIM的告警分析处理方法[J].电信工程技术与标准化，2011(7).

作者简介：赵旭()，女，黑龙江人，研究方向：软件开发与运维。

作者单位：广州供电局有限公司，广州 510000

IT技术的日常生活化

【摘 要】互联网从最初崛起时作为最具震撼力的社会事件发展到如今近乎家喻户晓，期间伴随兴起的IT行业，催生出一批拥有专有技术知识的群体，他们借助网络平台共享技术知识。IT知识日益被民众所接受，拥有专业技术知识的人员是如何将自己拥有的知识社会化，普通大众又是如何内在化这些知识?IT专业知识融入后对日常生活产生了怎样的影响?文章拟在借鉴前人研究成果的基础上，通过文献资料的搜集与解读，就IT技术的“自然化”与日常生活化做一分析。

【关键词】IT技术的“日常生活化”;自然化;影响

一、IT的引入与虚拟社区的建立

从上个世纪80年代中国IT业起步至今已经过了30多年的风风雨雨，伴随中国经济社会的快速发展，IT行业的发展速度和技术更新的周期也越来越快，IT技术如何从最开始令人震惊的社会事件发现到被人们的日常生活所熨平，这一自然化的过程源起于IT专业技术知识人才的出现，这支队伍人数伴随IT行业在日益壮大 ，由于他们在日常生活中专业实践内容的日益丰富，一个依附互联网形成的为有着相同爱好、经历或与IT相关业务的网络用户服务的虚拟社区产生了，在这里他们可以相互交流和分享经验。

二、IT技术的日常生活化

(一)IT技术初入日常生活产生文化震惊

互联网起源于美国国防部先进研究计划局为军事目的而采用的一项工作，经过20世纪后30年的发展才逐渐进入人们的日常生活，最初IT技术的产生带来一场信息技术革命，技术神秘性对具有惯习的日常生活产生冲击，产生文化震惊，人们对这个知道的比自己多的多的并且运算速度超过人脑的庞然大物感到惊奇和震惊，那个时候的计算机还不为多数人所熟悉和使用，使用计算机还只是少数专业人员的事情。

在中国曾掀起三次计算机的普及高潮，普及的对象已经涉及一切有文化的人，可以想象对IT技术的震惊和好奇会随着IT技术的快速发展和人们不断接受的教育而消减。随即进入IT技术融入日常生活的第二个阶段，IT技术逐渐被人们接受并为日常生活服务。

(二)快速更新换代的IT技术抚平产生的文化震惊

日常生活的经济适用性和重复性特征习惯简单重复旧有的行为。然而，由于IT技术更新换代速度快，当新的IT技术出现的时候，人们已经在一定程度上被已有的IT技术所包围，因而新技术产生的社会震惊要小于最初进入民众日常生活。这个过程的实现是专业IT知识群体专业知识社会化和普通民众IT知识内在化两个过程结合实现的。

1. IT技术人员的专业知识客观化。(1)IT技术人员专业知识制度化的过程。人们的所有行为都会倾向于习惯化，在习惯化的过程中，偶然性行为逐渐采取有规则的形式变为可以预见的行为。行为的规则在行动者行为中保留、传递和发展的过程就是沉淀化。IT精英群体借助网络语言把习惯化的行为超出特定的行动情境而传递下来，这样用语言文字把行动规则巩固下来就产生了制度。进一步，行动的规则和制度经过长时间的执行和巩固，逐渐被互动网络中成员接受为一种传统。(2)IT专业知识合法化的过程。合法化的功能是使已经制度化的“初级秩序”客观化，在客观上可以得到，在主观上听起来可信。IT专业技术人员拥有的专业知识通过“类化”、“定型化”后在网络虚拟社区形成一种彼此共享认同的行为规则，这种规则或制度得以被执行和传递需要“合法化”的保证，它向人们解释和证明制度化的行为何以如此。

2. 非IT专业人员专业知识内在化。这个过程是通过行动者个人的社会化而实现的，包括初级社会化和次级社会化。(1)初级社会化是个体在孩童时期经历的最早的社会化，初级社会化的关键是“概化他人”在意识中的形成，当概化他人的概念在意识中晶化时，客观现实与主观现实之间的一种对称关系便确立下来。在这一内化过程中，个体对客观知识的学习主要来自父母。(2)次级社会化是制度或是以制度为基础的“亚社会”的内在化，一定程度上可以说，次级社会化是获取专门知识的过程，这些知识直接或间接地扎根于劳动分工，爱好信息技术或从事IT工作的人们最先获得这方面的专业知识。在多数次级社会化中，不需要个体对重要他人的情感认同，只需人与人之间进行沟通的相互认可即可，这时人们在与他人的沟通交流中内化各种IT知识。

IT群体的专业知识不断外化、客观化为客观知识，非专有知识群体又不断通过社会化来内化各种专业知识，共同构成技术的“自然化”循环往复的过程。渗透到日常生活中的专业知识又对民众的日常产生了怎么样的影响呢?

三、IT专业知识融入日常生活产生的影响

IT知识主观化使IT知识内化为普通大众的认知结构，从而提高他们的知识水平，对人类发展和社会发展都具有重大的理论意义和实践意义。

(一)加速社会知识的生产和进步

主观知识不断地转化为客观知识的过程就是社会知识加速生产的过程。IT专业技术人员通过社会实践等途径所获得的各种新的IT知识、新发现源源不断地从他们那里客观化到社会共有知识体系中，个体通过初级社会化和次级社会化等过程而内化那些贮藏在各种载体上具有创新性的客观知识，从而提高自身的知识拥有水平。

(二)有利于促进IT行业的更快发展

社会知识因主观知识不断地转化而提高质量，有利于促进了科学研究和科技教育事业的发展，并通过应用其科研成果推动了科学技术的发展与进步。随着社会知识质量的提高和数量的增长，人们通过交流和学习社会知识提高了素质，产生出新的消费需求，刺激新一轮的技术创新，普通大众新的消费需求将促使IT行业的更进一步发展。

伴随IT行业出现的IT群体，他们拥有的专业知识不断客观化以及普通大众将IT知识内在化这两个过程相互渗透、循环往复实现技术的日常生活化。与此同时融入日常生活后的IT技术在对社会各个方面带来各种影响，如何趋利避害，合理引导IT技术融入日常生活，需要每个人的努力。

参考文献

[1] 彼得・伯格，托马斯・卢克曼.现实的社会构建[M].北京：北京大学出版社，2009.

[2] 马恒通.主观知识客观化论纲[J].中国图书馆学报，2004， 30(5).

作者简介：潘广芝(1989- )，女，山东日照人，辽宁大学文学院研究生，研究方向：民俗学。

写作点拨：

一、 开题报告封面

论文题目、系别、专业、年级、姓名、导师

二、 论文的背景、目的和意义(目的要明确，充分阐明该课题的重要性)：

论文的背景、理论意义、现实意义

三、国内外研究概况(应结合毕业设计题目，与参考文献相联系，是参考文献的概括)：

理论的渊源及演进过程、国内有关研究的综述、国外有关研究的综述

四、论文的理论依据、研究方法、研究内容(思想明确、清晰，方法正确、到位，应结合所要研究内容，有针对性)

五、研究条件和可能存在的问题

六、预期的结果

七、论文拟撰写的主要内容 (论文提纲)

八、论文工作进度安排(内容要丰富，不要写得太简单，要充实，按每周填写，可2-3周，但至少很5个时间段，任务要具体，能充分反映研究内容)

开题报告的内容一般包括：题目、理论依据(毕业论文选题的目的与意义、国内外研究现状)、研究方案(研究目标、研究内容、研究方法、研究过程、拟解决的关键问题及创新点)、条件分析(仪器设备、协作单位及分工、人员配置)、课题负责人、起止时间、报告提纲等。

综述开题报告的综述部分应首先提出选题，并简明扼要地说明该选题的目的、相关课题研究情况、理论适用、研究方法。  提纲 开题报告包含的论文提纲可以是粗线条的，是一个研究构想的基本框架。

可采用整句式或整段式提纲形式。在开题阶段，提纲的目的是让人清楚论文的基本框架，没有必要像论文目录那样详细。

世界包含的多得难以想象的数字化信息变得更多更快……从商业到科学，从政府到艺术，这种影响无处不在。科学家和计算机工程师们给这种现象创造了一个新名词：“大数据”。大数据时代什么意思？大数据概念什么意思？大数据分析什么意思？所谓大数据，那到底什么是大数据，他的来源在哪里，定义究竟是什么呢？

一：大数据的定义。

1、大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。

2、大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。

3、大数据应用，是 指对特定的大数据集合，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于其业务需求、数据集合和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展，才能充分实现大数据的价值。当你的技术达到极限时，也就是数据的极限”。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。

二：大数据的类型和价值挖掘方法

1、大数据的类型大致可分为三类：1)传统企业数据(Traditionalenterprisedata)：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。2)机器和传感器数据(Machine-generated/sensor data)：包括呼叫记(CallDetailRecords)，智能仪表，工业设备传感器，设备日志(通常是Digital exhaust)，交易数据等。3)社交数据(Socialdata)：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：1)客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。2)模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。3)加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。4)降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。

三：大数据的特点

业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。具体来说，大数据具有4个基本特征：1、是数据体量巨大数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量;百度资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过(1PB=1024TB)，这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。2、是数据类别大和类型多样数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化 数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。3、是处理速度快在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。4、是价值真实性高和密度低数据真实性(Veracity)高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。

四：大数据的作用

1、对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya Krishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。2、大数据是信息产业持续高速增长的新引擎面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。3、大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对;可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持;可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务;在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性;在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。4、大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变

例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。

五：大数据的商业价值

1、对顾客群体细分“大数据”可以对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。云存储的海量数据和“大数据”的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。2、模拟实境运用“大数据”模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率。现在越来越多的产品中都装有传感器，汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交网络也在产生着海量的数据。云计算和“大数据”分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下，实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。交易过程、产品使用和人类行为都可以数据化。“大数据”技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘，从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案投入回报最高。3、提高投入回报率提高“大数据”成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。“大数据”能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把”大数据”成果和“大数据”能力比较薄弱的部门分享，帮助他们利用“大数据”创造商业价值。4、数据存储空间出租企业和个人有着海量信息存储的需求，只有将数据妥善存储，才有可能进一步挖掘其潜在价值。具体而言，这块业务模式又可以细分为针对个人文件存储和针对企业用户两大类。主要是通过易于使用的API，用户可以方便地将各种数据对象放在云端，然后再像使用水、电一样按用量收费。目前已有多个公司推出相应服务，如亚马逊、网易、诺基亚等。运营商也推出了相应的服务，如中国移动的彩云业务。5、管理客户关系客户管理应用的目的是根据客户的属性(包括自然属性和行为属性)，从不同角度深层次分析客户、了解客户，以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失率、提高客户消费等。对中小客户来说，专门的CRM显然大而贵。不少中小商家将飞信作为初级CRM来使用。比如把老客户加到飞信群里，在群朋友圈里发布新产品预告、特价销售通知，完成售前售后服务等。6、个性化精准推荐在运营商内部，根据用户喜好推荐各类业务或应用是常见的，比如应用商店软件推荐、IPTV视频节目推荐等，而通过关联算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析算法后，可以将之延伸到商用化服务，利用数据挖掘技术帮助客户进行精准营销，今后盈利可以来自于客户增值部分的分成。以日常的“垃圾短信”为例，信息并不都是“垃圾”，因为收到的人并不需要而被视为垃圾。通过用户行为数据进行分析后，可以给需要的人发送需要的信息，这样“垃圾短信”就成了有价值的信息。在日本的麦当劳，用户在手机上下载优惠券，再去餐厅用运营商DoCoMo的手机钱包优惠支付。运营商和麦当劳搜集相关消费信息，例如经常买什么汉堡，去哪个店消费，消费频次多少，然后精准推送优惠券给用户。7、数据搜索数据搜索是一个并不新鲜的应用，随着“大数据”时代的到来，实时性、全范围搜索的需求也就变得越来越强烈。我们需要能搜索各种社交网络、用户行为等数据。其商业应用价值是将实时的数据处理与分析和广告联系起来，即实时广告业务和应用内移动广告的社交服务。运营商掌握的用户网上行为信息，使得所获取的数据“具备更全面维度”，更具商业价值。典

六：大数据对经济社会的重要影响

1、能够推动实现巨大经济效益比如对中国零售业净利润增长的贡献，降低制造业产品开发、组装成本等。预计2013年全球大数据直接和间接拉动信息技术支出将达1200亿美元。2、能够推动增强社会管理水平大数据在公共服务领域的应用，可有效推动相关工作开展，提高相关部门的决策水平、服务效率和社会管理水平，产生巨大社会价值。欧洲多个城市通过分析实时采集的交通流量数据，指导驾车出行者选择最佳路径，从而改善城市交通状况。3、如果没有高性能的分析工具，大数据的价值就得不到释放对大数据应用必须保持清醒认识，既不能迷信其分析结果，也不能因为其不完全准确而否定其重要作用。1)由于各种原因，所分析处理的数据对象中不可避免地会包括各种错误数据、无用数据，加之作为大数据技术核心的数据分析、人工智能等技术尚未完全成熟，所以对计算机完成的大数据分析处理的结果，无法要求其完全准确。例如，谷歌通过分析亿万用户搜索内容能够比专业机构更快地预测流感暴发，但由于微博上无用信息的干扰，这种预测也曾多次出现不准确的情况。2)必须清楚定位的是，大数据作用与价值的重点在于能够引导和启发大数据应用者的创新思维，辅助决策。简单而言，若是处理一个问题，通常人能够想到一种方法，而大数据能够提供十种参考方法，哪怕其中只有三种可行，也将解决问题的思路拓展了三倍。所以，客观认识和发挥大数据的作用，不夸大、不缩小，是准确认知和应用大数据的前提。

七：最后北京开运联合给您总结一下

不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。1、从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：1)手握大数据，但是没有利用好;比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。2)没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它;比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，开运联合等。3)既有数据，又有大数据思维;比较典型的是Google，Amazon，Mastercard等。2、未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：

事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。