大数据时代的微版权战略

Ⅰ 解决大数据时代信息安全的策略有哪些

现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。 阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是Data Technology数据科技，显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。
互联网是个神奇的大网，大数据也是一种模式，你如果真想了解，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，除非你想做这方面的内容，如果只是来胡闹的话，就不要来了。
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。

Ⅱ 大数据时代还需要数据治理吗

产品设计和优化基于数据而高于数据。数据是反映产品效果的一种有力辅助手段，因此，在设计产品、迭代功能前，最好都提前规划好本次“更新换代”的数据统计分析体系，并在上线后不断观察，根据数据反馈指导进一步的产品优化。然而，面对繁杂的数据指标和功能流程，该如何快速而清晰搭建起合适的数据衡量体系，是一个很重要的问题。

Ⅲ 现在都在说大数据战略，在大数据时代，企业大数据怎么才能做好网络信息采集呢

以乐思网络信息采集系统为例，主要功能为：根据用户自定义的任务配置，批量而精确地抽取因特网目标网页中的半结构化与非结构化数据，转化为结构化的记录，保存在本地数据库中，用于内部使用或外网发布，快速实现外部信息的获取。乐思网络信息采集系统可用于：门户网站新闻采集，行业资讯采集，竞争情报获取，数据库营销等领域。

信息采集软件可对原始信息加以收集汇总，利用一定算法进行处理，最后提供增值的信息服务。那么在当今资讯发达的网络时代，如何才能合理利用软件快速、全面、准确的收集到对工作有参考价值的信息资料呢？

首先，理顺信息收集目的。
要弄清楚：收集信息资料是为了达成什么目的？要从这些信息资料得到什么结论？大概需要哪几个方面的信息资料？需要多长时间来收集？在收集各类信息时，要有严谨认真的态度。信息收集也要讲求“轻重缓急”，没有完成目的的意识，收集的信息就不具有任何意义。

其次，明确资料收集方向。
这样做的好处，就是收集到的信息资料更全面、系统，有利于整合。就比如，我们在服务某一客户时，往往需要收集行业趋势、市场环境、客户背景、客户竞争对手的信息资料等等。

第三、明确信息收集途径。
想清楚了自己需要什么，接下来就是清楚自己在哪能得到这些信息。如各种搜索引擎、行业网站、行业论坛、客户和竞争对手网站等等。

第四、及时调整收集任务。
信息的收集往往难以一次性完成，要善于发现和获取那些先兆性强、信息量大的信息资料；及时调整工作任务，在需要时进行补充性收集和追踪收集，以保证信息加工的需要，提高信息的质量。

第五、整合分析信息资料。
这一阶段主要是将收集来的信息资料及时汇总、分类、梳理，如调查报告，资料摘编、统计报表、情况反映等，送交信息加工部门。面对纷繁复杂的信息和事务，最需要的就是如何运用适当的思维方法和思维技巧对这些信息进行分析、归纳、判断和运用。未来的竞争完全可以理解为信息收集、运用、处理能力的竞争。

信息的收集不是一日之功，日积月累、坚持不懈才会有最终的收获。在当前经济社会中，信息具有极高的价值，越多地掌握信息就越能准确地预判出事物发展的趋势与结果，做出抉择时面临的风险也会降到最低。

Ⅳ 运用 的知识，谈谈为什么要树立大数据战略

①物质决定意识，要坚持主观符合客观。大数据时代已经到来，树立大数据战略是客观形势的要求。
②事物运动是有规律的，要按规律办事，将尊重客观规律和发挥主观能动性相结合。大数据战略符合时代发展规律，只有按照时代发展的客观规律，充分挖掘和利用大数据价值，才能在实践中获得巨大成功。
③意识具有能动的反作用，正确意识对改造客观世界具有促进作用，要发挥意识的能动作用。树立大数据战略可以有效指导实践，以发挥大数据对社会发展的重大作用，提高竞争力。

Ⅳ 大数据时代，数据是如何激发设计创造力的

1、许多竞争因抄素会启袭示产品的设计决策，共有有六种因素：定量数据，定性数据，战略利益，用户利益，网络利益，商业利益。

2、数据可以帮助设计者优化工具。

3、数据可以决定一项内容的变革。

用户反馈数据不仅可以获得后台数据库无法获取到的用户行为数据，也可以了解用户的主观态度、用户观点，将主观感受应用到产品设计中助力产品设计。

(5)大数据时代的微版权战略扩展阅读：

在现今的社会，大数据的应用越来越彰显他的优势，它占领的领域也越来越大，电子商务、O2O、物流配送等，各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。有了大数据这个概念，对于消费者行为的判断，产品销售量的预测，精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。

Ⅵ 大数据时代怎么发展

2016年以来，国家政策持续推动大数据产业发展。2016年“十三五规划”中明确提出实施大数据战略，把大数据作为基础性战略资源，全面实施促进大数据发展行动，加快推动数据资源共享开放和开发应用，助力产业转型升级和社会治理创新。发改委、工信部及农业部、运输部等部委先后颁布相关后续政策，推动大数据产业发展。随着大数据产业的进一步落地，预计未来将有更多部门出台具体政策，推动大数据行业的发展。
未来大数据产业发展的趋势之一：与云计算、人工智能等前沿创新技术深度融合。大数据、云计算、人工智能等前沿技术的产生和发展均来自社会生产方式的进步和信息技术产业的发展。而前沿技术的彼此融合将能实现超大规模计算、智能化自动化和海量数据的分析，在短时间内完成复杂度较高、精密度较高的信息处理。
来大数据行业发展趋势之二：针对制造业的大数据解决方案不断升级，助力智能制造。制造业产品的全生命周期从市场规划、设计、制造、销售、维护等过程都会产生大量的结构化和非结构化数据，形成了制造业大数据。除此以外，制造业大数据还具多源异构、多尺度、不确定、高噪声等特征。在《智能制造发展规划2016-2020》中，明确提出2025年前，推进智能制造实施“两步走”战略：“第一步，到2020年，智能制造发展基础和支撑能力明显增强，传统制造业重点领域基本实现数字化制造，有条件、有基础的重点产业智能转型取得明显进展；第二步，到2025年，智能制造支撑体系基本建立，重点产业初步实现智能转型”。而在大数据细分市场中行业解决方案占比最高达34.3%，将在智能制造产业发展中起到重要作用。

Ⅶ 大数据时代，为什么要使用大数据

大数据是什么?是一种运营模式，是一种能力，还是一种技术，或是一种数据集合的统称?今天我们所说的“大数据”和过去传统意义上的“数据”的区别又在哪里?大数据的来源又有哪些?等等。当然，我不是专家学者，我无法给出一个权威的，让所有人信服的定义，以下所谈只是我根据自己的理解进行小结归纳，只求表达出我个人的理解，并不求全面权威。先从“大数据”与“数据”的区别说起吧，过去我们说的“数据”很大程度上是指“数字”，如我们所说的客户量，业务量，营业收入额，利润额等等，都是一个个数字或者是可以进行编码的简单文本，这些数据分析起来相对简单，过去传统的数据解决方案(如数据库或商业智能技术)就能轻松应对;而今天我们所说的“大数据”则不单纯指“数字”，可能还包括“文本，图片，音频，视频……”等多种格式，其涵括的内容十分丰富，如我们的博客，微博，轻博客，我们的音频视频分享，我们的通话录音，我们位置信息，我们的点评信息，我们的交易信息，互动信息等等，包罗万象。用正规的语句来概括就是，“数据”是结构化的，而“大数据”则包括了“结构化数据”“半结构化数据”和“非结构化数据”。关于“结构化”“半结构化”“非结构化”可能从字面上比较难理解，在此我试着用我的语言看能否形象点地表达出来:由于数据是结构化的，数据分析可以遵循一定现有规律的，如通过简单的线性相关，数据分析可以大致预测下个月的营业收入额;而大数据是半结构化和非结构化的，其在分析过程中遵循的规律则是未知的，它通过综合方方面面的信息进行模拟，它以分析形式评估证据，假设应答结果，并计算每种可能性的可信度，通过大数据分析我们可以准确找到下一个市场热点。 基于此，或许我们可以给“大数据”这样一个定义，“大数据”指的是收集和分析大量信息的能力，而这些信息涉及到人类生活的方方面面，目的在于从复杂的数据里找到过去不容易昭示的规律。相比“数据”，“大数据”有两个明显的特征:第一，上文已经提到，数据的属性是包括结构化、非结构化和半结构化数据;第二，数据之间频繁产生交互，大规模进行数据分析，并实时与业务结合进行数据挖掘。解决了大数据是什么，接下来还有一个问题，大数据的来源有哪些?或者这个问题这样来表达会更清晰“大数据的数据来源有哪些?”对于企业而言，大数据的数据来源主要有两部分，一部分来自于企业内部自身的信息系统中产生的运营数据，这些数据大多是标准化、结构化的。(若继续细化，企业内部信息系统又可分两类，一类是“基干类系统”，用来提高人事、财会处理、接发订单等日常业务的效率;另一类是“信息类系统”，用于支持经营战略、开展市场分析、开拓客户等。)传统的商业智能系统中所用到的数据基本上数据该部分。而另外一部分则来自于外部，包括广泛存在于社交网络、物联网、电子商务等之中的非结构化数据。这些非结构化数据由源于 Facebook、Twitter、LinkedIn 及其它来源的社交媒体数据构成，其产生往往伴随着社交网络、移动计算和传感器等新的渠道和技术的不断涌现和应用。具体包括了:如，呼叫详细记录、设备和传感器信息、GPS 和地理定位映射数据、通过管理文件传输协议传送的海量图像文件、Web 文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等等。由于来源不同，类型不同的数据透视的是同一个事物的不同的方面，以消费客户为例，消费记录信息能透视客户的消费能力，消费频率，消费兴趣点等，渠道信息能透视客户的渠道偏好，消费支付信息能透视客户的支付渠道情况，还有很多，如，客户会否在社交网站上分享消费情况，消费前后有否在搜索引擎上搜索过相关的关键词等等，这些信息(或说数据)从不同的方面表达了客户的消费过程的方方面面。因此，一般来说，企业用以分析的数据来源越广越全面，其分析的结果就越立体，越接近于真实。因此，大数据分析意味着企业能够从不同来源的数据中获取新的洞察力，并将其与企业业务体系的各个细节相融合，以助力企业在创新或者市场拓展上有所突破。针对“数据量”这个话题，亚马逊CTO Vogels曾经说过，“在运用大数据时，你会发现数据越大，结果越好。为什么有的企业在商业上不断犯错?那是因为他们没有足够的数据对运营和决策提供支持。一旦进入大数据的世界，企业的手中将握有无限可能。”可以预料，在不远的未来，企业如何通过抓住用户获取源源不断的数据资产将会是一个新的兵家必争之地。在这个层面上，Facebook、Twitter、Google、Amazon，包括电信运营商等领先企业具有无可比拟的优势。在大数据的领域里是否数据量越大越好?很多时候我们写文章，并不是想要去重复某一个众所周知的事实，而更多的是想从另外一个角度试图去质疑那些已成事实的事实，并不是想要去推翻，而只是去看这个事实是否存在另外的可能性，虽然很多时候我的那些质疑会漏洞百出，并显得幼稚可笑，但我觉得一个事物的健康发展需要不同的声音，而这正是我们写文章的意义所在。所以，我现在问题是，在大数据的领域里是否数据量越大越好?对于这个问题，我觉得应该分两个层面来看，第一个层面是，对大数据这个整体而言，数据肯定是越大越好的，多元的数据能让不同行业，不同组织都可以从大数据中寻找到解决问题的方法，也是基于此，现在越来越多的企业组织通过不同的终端、应用或者其他手段去疯狂地收集多元的数据，大数据让人们能有足够的能力和视野将地球(包括地球上的一切)作为一个整体去看待，这是在从前无法想象的。第二个层面是，对于大数据的具体应用而言，数据量是否越大越好，我却有不同的看法。我的理解是，在大数据的实际应用中你用以分析的数据量越大，你能得到的东西就越多，而至于得到的那些东西是否是你所需要的，或者对你是否有价值的，没有人能保证。就如同树林里有100条路，每条路上都有一些你觉得有意思的东西，如果你有足够的时间，你可以走遍这100条路，收获很多有意思的小东西，但不是每一条路都会让你得到真正有价值的东西。经常做数据分析的朋友应该会有同感，在分析的过程中你会发现不同的数据通过不同的组合导入不同的分析模型会得到很多不同的结果，有时候会有一些很新鲜的结果被发现，这会让你很惊喜，但大部分这些新鲜的结果最后只会出现在你的微博里，而不会出现在正式的分析报告中，因为分析报告是为解决某一具体问题而存在的，旁枝末节太多会显得臃肿且容易混淆。所以，我认为，在大数据的具体应用面前，我们先要做的是把“大数据”这个概念忘掉，我们必须弄清楚到底想从大数据中得到什么，然后带着目的去收集有用的数据，输入至分析模型中，直接导向我们想要的结果。否则你将花费大量时间、资源成本去获取数据，分析数据。我们需要大数据应用是能够帮助解决问题的行为洞察，而不是试图研究每一条能够得到的信息。不得不说，大数据的世界太魔幻了，里面的诱惑很多，如果你不是带着明确的目标去应用，你很有可能被陷入在五光十色的诱惑中无法自拔。即使你走进了一座金山，最后你能带走的最多也只是你能提动的一小口袋。另外，这同时也揭示，为了避免应用者困在“大数据的金山”，大数据必须往下细化，针对不同行业不同领域的特定问题制定不同的解决工具，未来大数据将会遵循消费化模式，核心基础设施将作为服务或应用程序来提供。

Ⅷ 大数据时代的管理信息系统发展趋势

“人类正从IT时代走向DT时代，”2014年三月在北京举行的一场大数据产业推介会上，阿里巴巴集团创始人马云在主题演讲中发表了他的这一最新观点。这个被视为商界传奇的中国电子商务创始人，同时透露了阿里巴巴未来将加大在无线客户端和大数据平台及人才的投入意向。
“阿里巴巴是大数据的红利获得者。”在演讲开头，马云就为阿里巴巴集团从去年开始推出余额宝等互联网金融产品而引发世界关注做出了战略“解密”——这源起于阿里巴巴从五年前开始推出的大数据、云计算战略。“从五年前开始，我们在云计算上面押了很多宝，才诞生了互联网金融，如果没有数据支持，互联网金融是不可想象的。”
马云提出，人类已经从IT时代走向DT时代，IT时代是以自我控制、自我管理为主，而DT(Datatechnology)时代，它是以服务大众、激发生产力为主的技术。这两者之间看起来似乎是一种技术的差异，但实际上是思想观念层面的差异。
“未来的竞争不再将按照电力等能源拥有对区域竞争进行划分，今后拼的是人才和创新价值的能力，拼的是你的数据能够给社会创造多少价值，用数据挣钱才是未来真正核心所在，靠控制成本做生意，我估计以后这样的生意做不好，做不大。”业界分析认为，从马云此番表态以及阿里巴巴现有的产业布局来看，未来，包括数据处理、综合处理、语音识别、商业智能软件等在内的线下数据采集整合，将成为阿里巴巴的下一步发展重点。
随着大数据技术的快速发展， 企业和政府部门开始已经开始运用大数据来进行业务的分析、预测和决策。最近国家相关部门就实施国家大数据战略进行第二次集体学习，体现了国家对大数据的重视。那么，在即将到来的2018年，大数据将有哪些发展趋势呢？
1、 机器学习继续成为智能分析核心技术
近年来，机器学习已经开始渗透到生活各个领域：客服机器人、垃圾邮件过滤、人脸识别、语音识别、个性化推荐……随着大数据分析能力的不断提高，2018年机器学习将继续在智能分析方面发挥重要作用。
2、 多种科技和学科交叉融合
大数据技术的发展不仅能够将网络计算中心、移动网络技术和物联网、云计算等新型尖端网络技术充分地融合成一体，促进不同科学技术的交叉融合，同时还能够促进多学科的交叉融合，充分发挥出交叉学科和边缘学科在新时代的新功能与效用。
3、政府大数据将迅速发展
近日，国家相关部门就实施国家大数据战略进行第二次集体学习，指出将推动实施国家大数据战略，加快完善数字基础设施，推进数据资源整合和开放共享，保障数据安全，加快建设数字中国，更好服务我国经济社会发展和人民生活改善。因此，2018年政府将步入大数据建设快速发展的新阶段。
4、物联网、云技术、大数据和网络安全深度融合
数据管理技术，如数据质量控制、数据准备、数据分析以及数据整合等方面的融合程度将在2018年达到新的高度。当我们对智能设备的依赖程度增加时，互通性以及机器学习将会成为保护资产免遭网络安全危害的重要手段。
5、基于知识图谱的大数据应用将成为热门应用场景
知识图谱的应用场景非常广泛，比如搜索、问答、推荐系统、反欺诈、不一致性验证、异常分析、客户管理等。2018年，基于知识图谱的大数据应用将衍生出更多热门应用场景。
6、隐私的保护与大数据的安全备受关注
大数据应用在带来便利的同时，也暴露了一系列问题，人们开始担心个人信息的安全，骚扰电话、账户盗用、地址泄露……如何保护隐私大数据也将提上日程。
综上所述，大数据持续上升的发展趋势已经不可阻挡，更多的企业和人都在逐步逐步重视这块。

Ⅸ 大数据时代的产生背景

可按照时间点划分大数据的发展历程。