大数据对社会影响

 

大数据就业方向:

 

视频 广告 流式文件  社交/个人位置  要

 

 大数据应用场景:

1）电商行为分析预测   终端位置信息采集   移动联通电信运营商   视频 气象

2）金融  教育 电信  卫生 安防  物联

 

 

阿里是做企业和个人购物的，他的 支付宝（金钱），购买的快递业，淘宝一淘阿里巴巴*（电商）

腾讯是做个人社交和个人社交下产品增值的

百度是做个人、企业搜索提供广告精准推送的

 

大数据商业模式:

 

缺少数据资源无以谈产业

缺少数据思维无以谈未来

 

围绕数据和终端用户， 计算机行业发展的三大趋势：

 

1 泛互联网化：

   终端，平台，应用，大数据 四者都会和互联网互联，成为用户享用网络服务的媒介

   eg: 搜狗输入法会将常用词汇上传到服务器，   杀毒软件也会收集电脑隐患上传到服务器

   好处在于:

   1.1 打击软件盗版

   1.2 扩大盈利模式，将卖软件的拷贝变成卖服务，卖流量，卖广告

    1.3 入口化，用户无需启用其他软件，可以在一个应用上完成绝大多数工作和沟通的需要。而对于个性化用户需求可以调用第三方应用或插件实现。比如微信（个人和互联网的入口）中除沟通之外的衣食住行和理财需求，都可以在里面获取到相应服务。

    某个软件/应用一旦成为了入口，那么基本走在了赢者通吃的道路上。

 

2 行业应用垂直整合（靠近终端用户的公司在产业链上具有更大发言权）

  

   新型产业往往是以垂直整合的态势进行开疆扩土，当产品成熟以后，产业链上的专业分工，将激发出惊人创造力，成本逐渐降低，优势会逐渐转向水平分工的格局。

 

3 数据将成为最终资产

   

    数据的研究应用已经成为推动行业在信息科技领域持续投资的重大推动因素。

    大数据也会在文化和组织上颠覆传统企业，并对原有信息管理系统产生巨大冲击。

   

 

 

 

 

大数据技术基础（信息技术）:

 

 1 信息的处理

  

 

数据采集:  RFID射频数据  传感器数据 社交网络数据 互动数据 （分类为： 结构化 半结构化 非结构化）

数据处理技术： 将采集数据进行 抽取 清理，得到完整性和有效性数据之后，

 

map-reduce模型:

map: 表示分解，将任务分割成多个子任务分配给集群中多台机器处理

reduce：表示和，将多台机器处理的结果合并成一个结果，每台机器仅处理当前分配的任务，处理机器之间没有交互

这种处理非常适合于大数据量下的结构化，半结构化，非结构化数据，同时也降低并发处理的门槛。

 

 

大数据处理后的展示应用：

a) 大数据检索

b) 大数据可视化

     从底层数据平台处理的结果构造图片，利用映射关系，表格等，以图形化，智能化形式呈现给用户提供分析使用，或者通过开发接口，提供给商业智能门户网站，让其进行自主提取，

c) 大数据安全

 

 

 2 信息的存储

数据存储能力和增长远远赶不上数据产生的增长，如果在采用高配服务器，费用很高，采用成千上午普通PC，并提供很高扩展性。

 

 

 3 信息的传输

 

 

大数据对商业模式的改变:

 

案例:

 

步骤一:  从印刷厂到数据库提供商的转变

雅昌刻光盘 积累中国艺术品数据库--> 时间积累会给数据带来很高的附加价值 ----> 为客户积累高端增值服务---> 顺理成章的建立了一座艺术品印刷领域银行 ---> 艺术品印刷数据和拍卖数据结合，根据不同数据库，将数据分成4大类别:

 

步骤二:  从数据库提供商到库和网站并行挖掘下服务商角色的转变

 

有了数据，从而激发灵感开发新的商业价值： 从印刷公司转型成数据库提供商， 因为有了数据，拥有了核心资源，因此将艺术市场主体的 拍卖公司，画廊，投资者，艺术家，印刷出版公司，艺术媒体，投资咨询机构，保险公司等一系列价值链上的机构都吸引到自建的平台上，然后继续发展自己的门户网，将自身从信息提供者又一次转型成信息发布者，这样服务范围扩展了整个疆域，收费方式更多元化, 比如收取网站拍卖品直播费，广告商收入等。

 

 

步骤三:  从库和网站并行服务角色到的转变
 

雅昌利用现有的信息化优势，利用数据库和技术垂直整合艺术产业链：

a) 对数据库做增值服务，对源头（艺术家）提供数字资产管理，官方网站，艺术家文献库，出版等一站式打包服务，牢牢控制艺术品创作源头。

 

b) 通过授权，将艺术家作品底片电子版（行业标准）存储在自己的数字资产库中，为艺术家在雅昌建立一个专属作品数字档案馆，这些数据可以为艺术家创建官方网站，也可帮助艺术家做艺术衍生品设计制作，版权代理，个人画册出版等一系列服务

 

c) 提供雅昌作品认证服务，将艺术家数字作品作标准化处理，而这些数据又作为行业标准和认证权威，雅昌通过为每一件真迹的数字作品做真伪认证，并为每一件真迹提供永久性唯一编码和标志。 收藏家，投资人，艺术品爱好者都可以通过雅昌网站进行在线查询。杜绝仿冒品，更为艺术家的个人品牌和知识产权提供有力保证，这些滚雪球的积累和应用，大大转动了雅昌大数据存量资产，这样数据不断丰富，雅昌就拥有了中国完整艺术品真迹的数字版，形成了数据的网上故宫，网上金矿。

 d) 提供雅昌艺搜，帮助用户在垂直领域找到自己专有的需求信息

 

e) 移动端应用（雅昌电子图录），在移动端查看拍卖品信息，市场走向，相关分析等，这样打通了移动和PC端，拍卖是艺术品市场金字塔的顶尖，雅昌通过PC和移动抓牢了拍卖，虽然不参与拍卖，但是成了拍卖行业规则标准和制定者

 

f) 基于以上几步积累，聘请证券研究人员，推出雅昌艺术市场指数： 成分指数，分类指数，成交价格指数，类似于股票道琼斯指数，成了艺术品行情市场晴雨表，这样把艺术家，拍卖公司，艺术收藏家，形成强烈依赖关系， 更吸引别的艺术家，也是通过雅昌和艺术和市场打交道。

 

下图是雅昌 a,b,c,d,e,f操作后形成的行业垂直控制：

 

数据如果不进行挖掘 价值是根本得不到体现的。大数据帮助原有企业突破行业边界，向行业以外扩张，

外界行业可以离企业很近，也可以很远，关键在于企业对数据和商业模式的理解， 如果企业有了广泛的产业数据，就能利用数据来衍生出商业价值。而拥有了产业数据的企业就是产业主宰者和规则制定者。

 

在商业里面，大数据不仅仅是一门技术，更多的是一种思考方法和新的商业逻辑。

大数据下的商业发展分为三步：

1 数据的原始积累， 飞轮效应，最开始每一圈都很累，但是达到一定推力时，飞轮自身重力和冲力就会成为推动力一部分，此时你无须在很用力气飞轮依旧会很快转动，数据积累也是如此，初期都是笨功夫。后期则成为宝贵财富。

2 用数据增强现有业务： 将原有数据孤岛打通，数据之合的价值远远大于数据的价值之合，在把数据都打通，维度做到一起，活性做足，拥有一个整体数据时，数据价值就会自然出来，同时做数据展示，展示后就会明白在整个行业中数据是怎么流动的，业务是如何衔接的， 这样自然就能做到未来的精准预测，数据演着 供研产销，完成端到端的打通，使得传统业务效率不断提高，实现资源最佳配置

3 数据成为资产， 提升自己企业所在产业地位，不断从产业下游向上游迈进，同时携数据已令诸侯，或者做产业链垂直整合，并做跨界颠覆

 

 

用如上三分部模型看待传统行业在大数据时代对自己商业模式的创新:

 

 零售业:   大量消费数据  消费者行为数据 ， 不需要花功夫进行积累。

 

 

一件衣服，有一个无线识别码，衣服被拿去试衣间，就会被试衣间的无线扫描装置识别，并上传到总部数据库，信息为： 哪件衣服，什么时间，于那座城市，拿到了试衣间，停留多久， 如果某件衣服试穿频率很高，那么就要抓紧备货和生产。

 

这就是 数据在供产消中，打通端到端后实现的价值。

 

 

大卖场大数据下促销：

 

大数据下对教育的影响:

 

 

未来教育:

0 以大数据为基础，包含课程的传播，对学生学习数据的收集，和以此为基础的学习分析学

1 视频为主要载体

2 教育资源极大丰富

3 构建一种按需学习，终身学习，不再以年龄划线

4 远程教育概念消失，教育中距离不再是问题

5 教育最终会走向基于人本，和各自职业生涯需求的个性化定制化的教育模式

 

 

 

大数据下对交通的影响:  自动驾驶汽车特斯拉

 

 

大数据下对医疗的影响:  医疗和保健行业联系在一起

身高 血压 过往病史 等都会存储在以你个人为中心的数据单位里，

通过对同一区域，年龄，性别人群划分，会发现在某个区域人群中会出现那种疾病，并提早进行预防式治疗，大大减轻疾病发生率， 甚至在大数据下的基因检测，和这个人以前的医疗数据合并一起i，能够预测此人未来的身高长相，未来某种疾病发病特征，发病几率，和做出早起介入式治疗。
 

 

大数据下对金融的影响:

 

 

 

 大数据弊端：

 
 到目前为止，大数据刚开始2-3年

大数据前景很美好，过程很漫长，应该热情拥抱大数据技术给人类带来新的变革和生活方式。