小木船一号
大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是关于各行各业，不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，在此申明，以下案例均来源于网络，本文仅作引用，并在此基础上作简单的梳理和分类。大数据应用案例之：医疗行业Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。大数据应用案例之：能源行业智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。维斯塔斯风力系统，依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，然后对气象数据进行分析，找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据，以往需要数周的分析工作，现在仅需要不足1小时便可完成。大数据应用案例之：通信行业XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取措施，保留客户。此外，IBM新的Netezza网络分析加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助通信企业制定更科学、合理决策。电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。中国移动通过大数据分析，对企业运营的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。NTT docomo把手机位置信息和互联网上的信息结合起来，为顾客提供附近的餐饮店信息，接近末班车时间时，提供末班车信息服务。大数据应用案例之：零售业"我们的某个客户，是一家领先的专业时装零售商，通过当地的百货商店、网络及其邮购目录业务为客户提供服务。公司希望向客户提供差异化服务，如何定位公司的差异化，他们通过从 Twitter 和 Facebook 上收集社交信息，更深入的理解化妆品的营销模式，随后他们认识到必须保留两类有价值的客户：高消费者和高影响者。希望通过接受免费化妆服务，让用户进行口碑宣传，这是交易数据与交互数据的完美结合，为业务挑战提供了解决方案。"Informatica的技术帮助这家零售商用社交平台上的数据充实了客户主数据，使他的业务服务更具有目标性。零售企业也监控客户的店内走动情况以及与商品的互动。它们将这些数据与交易记录相结合来展开分析，从而在销售哪些商品、如何摆放货品以及何时调整售价上给出意见，此类方法已经帮助某领先零售企业减少了17%的存货，同时在保持市场份额的前提下，增加了高利润率自有品牌商品的比例。 
学术堂整理了十五个和大数据有关的毕业论文题目，供大家进行参考： 1、大数据对商业模式影响 2、大数据下地质项目资金内部控制风险 3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进 4、大数据时代下线上餐饮变革 5、基于大数据小微金融 6、大数据时代下对财务管理带来机遇和挑战 7、大数据背景下银行外汇业务管理分析 8、大数据在互联网金融领域应用 9、大数据背景下企业财务管理面临问题解决措施 10、大数据公司内部控制构建问题 11、大数据征信机构运作模式监管 12、基于大数据视角下我国医院财务管理分析 13、大数据背景下宏观经济对微观企业行为影响 14、大数据时代建筑企业绩效考核和评价体系 15、大数据助力普惠金融
大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
大数据技术及应用半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度。21世纪是数据信息大发展的时代，移动互联、社交网络、电子商务等极大拓展了互联网的边界和应用范围，各种数据正在迅速膨胀并变大。互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、物联网（传感器，智慧地球）、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融（银行、股市、保险）、电信（通话、短信）都在疯狂产生着数据。2011年5 月，在“云计算相遇大数据” 为主题的EMC World 2011 会议中，EMC 抛出了Big Data概念。正如《纽约时报》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。哈佛大学社会学教授加里？金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。” 二、什么是大数据 大数据（Big Data）是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据。它的数据规模和转输速度要求很高，或者其结构不适合原本的数据库系统。为了获取大数据中的价值，我们必须选择另一种方式来处理它。数据中隐藏着有价值的模式和信息，在以往需要相当的时间和成本才能提取这些信息。如沃尔玛或谷歌这类领先企业都要付高昂的代价才能从大数据中挖掘信息。而当今的各种资源，如硬件、云架构和开源软件使得大数据的处理更为方便和廉价。即使是在车库中创业的公司也可以用较低的价格租用云服务时间了。对于企业组织来讲，大数据的价值体现在两个方面：分析使用和二次开发。对大数据进行分析能揭示隐藏其中的信息。例如零售业中对门店销售、地理和社会信息的分析能提升对客户的理解。对大数据的二次开发则是那些成功的网络公司的长项。例如Facebook通过结合大量用户信息，定制出高度个性化的用户体验，并创造出一种新的广告模式。这种通过大数据创造出新产品和服务的商业行为并非巧合，谷歌、雅虎、亚马逊和Facebook它们都是大数据时代的创新者。 （一）大数据的4V特征 大量化（Volume）：企业面临着数据量的大规模增长。例如，IDC最近的报告预测称，到2020年，全球数据量将扩大50倍。目前，大数据的规模尚是一个不断变化的指标，单一数据集的规模范围从几十TB到数PB不等。简而言之，存储1PB数据将需要两万台配备50GB硬盘的个人电脑。此外，各种意想不到的来源都能产生数据。 多样化（Variety）：一个普遍观点认为，人们使用互联网搜索是形成数据多样性的主要原因，这一看法部分正确。然而，数据多样性的增加主要是由于新型多结构数据，以及包括网络日志、社交媒体、互联网搜索、手机通话记录及传感器网络等数据类型造成。其中，部分传感器安装在火车、汽车和飞机上，每个传感器都增加了数据的多样性。 快速化（Velocity）：高速描述的是数据被创建和移动的速度。在高速网络时代，通过基于实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器，创建实时数据流已成为流行趋势。企业不仅需要了解如何快速创建数据，还必须知道如何快速处理、分析并返回给用户，以满足他们的实时需求。根据IMS Research关于数据创建速度的调查，据预测，到2020年全球将拥有220亿部互联网连接设备。 价值（Value）：大量的不相关信息，浪里淘沙却又弥足珍贵。对未来趋势与模式的可预测分析，深度复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智能（咨询、报告等） 三、大数据时代对生活、工作的影响 大数据，其影响除了经济方面的，它同时也能在政治、文化等方面产生深远的影响，大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式，也是我们当下“大社会”的集中体现，三分技术，七分数据，得数据者得天下。 “大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求。事实上，大数据的影响并不仅仅限于信息通信产业，而是正在“吞噬”和重构很多传统行业，广泛运用数据分析手段管理和优化运营的公司其实质都是一个数据公司。麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位置都是建立在数据分析基础之上的精准选址。而在零售业中，数据分析的技术与手段更是得到广泛的应用，传统企业如沃尔玛通过数据挖掘重塑并优化供应链，新崛起的电商如卓越亚马逊、淘宝等则通过对海量数据的掌握和分析，为用户提供更加专业化和个性化的服务。 大数据在个人隐私的方面，大量数据经常含有一些详细的潜在的能够展示有关我们的信息，逐渐引起了我们对个人隐私的担忧。一些处理大数据公司需要认真的对待这个问题。例如美国天睿资讯给人留下比较深刻印象的是他的一个科学家提出，我们不应该简单地服从法律方面的隐私保护问题，这些远远不够的，公司都应该遵从谷歌不作恶的原则，甚至更应该做出更积极的努力。 四、大数据时代的发展方向、趋势 根据ESM国际电子商情针对2013年大数据应用现状和趋势的调查显示：被调查者最关注的大数据技术中，排在前五位的分别是大数据分析（91%）、云数据库（82%）、Hadoop（73%）、内存数据库（64%）以及数据安全（21%）。Hadoop已不再是人们心目中仅有的大数据技术，而大数据分析成为最被关注的技术。从中可以看出，人们对大数据的了解已经逐渐深入，关注的技术点也越来越多。既然大数据分析是最被关注的技术趋势，那么大数据分析中的哪项功能是最重要的呢？从下图可以看出，排在前三位的功能分别是实时分析（32%）、丰富的挖掘模型（97%）和可视化界面（91%）。2012年也曾做过类似的调查，当时选择丰富的挖掘模型（22%）比实时分析（88%）多34%。短短一年时间内，企业对实时分析的需求激增，成就了很多以实时分析为创新技术的大数据厂商。从调查结果可以看出：企业在未来一两年中有迫切部署大数据的需求，并且已经从一开始的基础设施建设，逐渐发展为对大数据分析和整体大数据解决方案的需求。与此同时，大数据还面临人才的缺乏的挑战，需要企业和高校联合起来，培养数据领域的复合型人才，帮助企业打赢这场“数据战”。 五、大数据的应用 （一）行业拓展者，打造大数据行业基石 IBM：IBM大数据提供的服务包括数据分析，文本分析，蓝色云杉（混搭供电合作的网络平台）；业务事件处理；IBM Mashup Center的计量，监测，和商业化服务（MMMS）。 IBM的大数据产品组合中的最新系列产品的InfoSphere bigInsights，基于Apache Hadoop。 该产品组合包括：打包的Apache Hadoop的软件和服务，代号是bigInsights核心，用于开始大数据分析。软件被称为bigsheet，软件目的是帮助从大量数据中轻松、简单、直观的提取、批注相关信息为金融，风险管理，媒体和娱乐等行业量身定做的行业解决方案。 微软：2011年1月与惠普（具体而言是HP数据库综合应用部门） 合作目标是开发了一系列能够提升生产力和提高决策速度的设备。 EMC：EMC 斩获了纽交所和Nasdaq；大数据解决方案已包括40多个产品。 Oracle：Oracle大数据机与Oracle Exalogic中间件云服务器、Oracle Exadata数据库云服务器以及Oracle Exalytics商务智能云服务器一起组成了甲骨文最广泛、高度集成化系统产品组合。 （二）大数据促进了政府职能变革 重视应用大数据技术，盘活各地云计算中心资产：把原来大规模投资产业园、物联网产业园从政绩工程，改造成智慧工程；在安防领域，应用大数据技术，提高应急处置能力和安全防范能力；在民生领域，应用大数据技术，提升服务能力和运作效率，以及个性化的服务，比如医疗、卫生、教育等部门；解决在金融，电信领域等中数据分析的问题：一直得到得极大的重视，但受困于存储能力和计算能力的限制，只局限在交易数型数据的统计分析。一方面大数据的应用促进了政府职能变革，另一方面政府投入将形成示范效应，大大推动大数据的发展。 （三）打造“智慧城市” 美国奥巴马政府在白宫网站发布《大数据研究和发展倡议》，提出“通过收集、处理庞大而复杂的数据信息，从中获得知识和洞见，提升能力，加快科学、工程领域的创新步伐，强化美国国土安全，转变教育和学习模式” ；中国工程院院士邬贺铨说道，“智慧城市是使用智能计算技术使得城市的关键基础设施的组成和服务更智能、互联和有效，随着智慧城市的建设，社会将步入“大数据”时代。” （四）未来，改变一切 未来，企业会依靠洞悉数据中的信息更加了解自己，也更加了解客户。 数据的再利用：由于在信息价值链中的特殊位置，有些公司可能会收集到大量的数据，但他们并不急需使用也不擅长再次利用这些数据。例如，移动电话运营商手机用户的位置信息来传输电话信号，这对以他们来说，数据只有狭窄的技术用途。但当它被一些发布个性化位置广告服务和促销活动的公司再次利用时，则变得更有价值。 六、机遇和挑战 大数据赋予了我们洞察未来的能力，但同时诸多领域的问题亟待解决，最重要的是每个人的信息都被互联网所记录和保留了下来，并且进行加工和利用，为人所用，而这正是我们所担忧的信息安全隐患！更多的隐私、安全性问题：我们的隐私被二次利用了。多少密码和账号是因为“社交网络”流出去的？ 眼下中国互联网热门的话题之一就是互联网实名制问题，我愿意相信这是个好事。毕竟我们如果明着亮出自己的身份，互联网才能对我们的隐私给予更好保护
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。
