趨勢一：數據的資源化何為資源化，是指大數據成為企業(yè)和社會關注的重要戰(zhàn)略資源，并已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業(yè)必須要提前制定大數據營銷戰(zhàn)略計劃，搶占市場先機。趨勢二：與云計算的深度結合大數據離不開云處理，云處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平臺之一。自2013年開始，大數據技術已開始和云計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯(lián)網、移動互聯(lián)網等新興計算形態(tài)，也將一齊助力大數據**，讓大數據營銷發(fā)揮出更大的影響力。趨勢三：科學理論的突破隨著大數據的快速發(fā)展，就像計算機和互聯(lián)網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術**。隨之興起的數據挖掘、機器學習和人工智能等相關技術，可能會改變數據世界里的很多算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。數據管理成為核心競爭力，直接影響財務表現。鼓樓區(qū)品牌大數據技術信息中心

大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經營決策更積極目的的資訊。 [19] 在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》 [1]  中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而采用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。建鄴區(qū)怎樣大數據技術要求未來幾年數據泄露事件的增長率也許會達到100%，除非數據在其源頭就能夠得到安全保障。

從技術上看，大數據與云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式架構。它的特色在于對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數據庫和云存儲、虛擬化技術。 [1] 隨著云時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為，大數據（Big data）通常用來形容一個公司創(chuàng)造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型數據庫用于分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和云計算聯(lián)系到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

趨勢八：數據生態(tài)系統(tǒng)復合化程度加強大數據的世界不只是一個單一的、巨大的計算機網絡，而是一個由大量活動構件與多元參與者元素所構成的生態(tài)系統(tǒng)，終端設備提供商、基礎設施提供商、網絡服務提供商、網絡接入服務提供商、數據服務使能者、數據服務提供商、觸點服務、數據服務零售商等等一系列的參與者共同構建的生態(tài)系統(tǒng)。而今，這樣一套數據生態(tài)系統(tǒng)的基本雛形已然形成，接下來的發(fā)展將趨向于系統(tǒng)內部角色的細分，也就是市場的細分；系統(tǒng)機制的調整，也就是商業(yè)模式的創(chuàng)新；系統(tǒng)結構的調整，也就是競爭環(huán)境的調整等等，從而使得數據生態(tài)系統(tǒng)復合化程度逐漸增強。面臨互聯(lián)網壓力之下必須轉型的傳統(tǒng)企業(yè)需要與時俱進充分利用大數據的價值。

大數據概念應用到IT操作工具產生的數據中，大數據可以使IT管理軟件供應商解決大廣泛的業(yè)務決策。IT系統(tǒng)、應用和技術基礎設施每天每秒都在產生數據。大數據非結構化或者結構數據都**了“所有用戶的行為、服務級別、安全、風險、**行為等更多操作”的***記錄。大數據分析的產生旨在于IT管理，企業(yè)可以將實時數據流分析和歷史相關數據相結合，然后大數據分析并發(fā)現它們所需的模型。反過來，幫助預測和預防未來運行中斷和性能問題。進一步來講，他們可以利用大數據了解使用模型以及地理趨勢，進而加深大數據對重要用戶的洞察力。他們也可以追蹤和記錄網絡行為，大數據輕松地識別業(yè)務影響；隨著對服務利用的深刻理解加快利潤增長；同時跨多系統(tǒng)收集數據發(fā)展IT服務目錄。分析所有SKU，以利潤比較大化為目標來定價和清理庫存。六合區(qū)如何大數據技術熱線

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大數據的價值體現在以下幾個方面：（1）對大量消費者提供產品或服務的企業(yè)可以利用大數據進行精細營銷；（2）做小而美模式的中小微企業(yè)可以利用大數據做服務轉型；（3）面臨互聯(lián)網壓力之下必須轉型的傳統(tǒng)企業(yè)需要與時俱進充分利用大數據的價值。不過，“大數據”在經濟發(fā)展中的巨大意義并不**其能取代一切對于社會問題的理性思考，科學發(fā)展的邏輯不能被湮沒在海量數據中。***經濟學家路德維?！ゑT·米塞斯曾提醒過：“就***言，有很多人忙碌于資料之無益累積，以致對問題之說明與解決，喪失了其對特殊的經濟意義的了解?！边@確實是需要警惕的。鼓樓區(qū)品牌大數據技術信息中心

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