民族企业有哪些?
中国民族企业有:阿里巴巴、华为、腾讯、老干妈、新浪等。
1、阿里巴巴
阿里巴巴在美国成功上市,创造了世界上最大金额的IPO。不过真正让中国人自豪的是阿里巴巴创造了移动支付时代,并且推动着无现金社会的到来,同时屡任联合国高级官员的马云同志也无时无刻不在为世界各国合作共赢和人类社会大繁荣贡献力量。
2、华为
在任正非的领导下,华为公司的发展势头非常好,目前已经超过了三星,成为了全球第二大知名手机企业,仅次于苹果。
3、腾讯
腾讯旗下的微信用户已经超过了4亿,而且遍布世界各地,有许多欧美人都成了微信的超级粉丝。虽然说,目前和脸谱等还有差距,但微信的后劲儿十足,应该能成为中国网络社交领域的骄傲。
4、老干妈
是国内生产及销售量最大的辣椒制品生产企业,主要生产风味豆豉、风味鸡油辣椒、香辣菜、风味腐乳等20余个系列产品。在大多数国外购物网站上老干妈都直接译成"Lao GanMa", 也有译成"The godmother"。
5、新浪
这几年,新浪微博的发展势头很猛,连许多的国外明星、歌星和政要都注册了新浪微博,外国同行甚至也来新浪新闻上挖消息,看来真是风水轮流转了。
参考资料:
_阿里巴巴
_华为技术有限公司
_新浪
_腾讯
1979年王兴出生在福建龙岩,他的父亲王苗是当时很出名的水泥厂的老总,有着上亿的身价。可以这样说,王兴是个名副其实的“富二代”。
富裕的生活并没有让王兴像其他“富二代”一样,整天好吃懒做、不学无术,过着沉迷于消费、挥霍无度的生活。相反,他从小就是父母口中“别人家的孩子”,不仅是典型的三好学生,更是在福建龙岩一中被保送到了清华大学,就读于清华大学电子工程系。在清华期间,他不仅成绩优秀,还积极参加课外活动,参加了清华学生艺术团舞蹈队,跳的是一种叫做“黄土黄”的传统民间舞蹈。赤裸上身,胸前绑一个胸鼓,穿一条粗布裤子。表达的是黄土上的中国人民对黄土大地的热爱并在黄土大地上尽情狂舞,迸发出昂扬的斗志和乐观的精神。
2001年在清华获得奖学金毕业之后,王兴选择去美国进行深造,在美国特拉华大学攻读电子与计算机工程系的博士学位。但在2004年初,25岁的王兴选择放弃他的博士学位,毅然决定回国进行创业,用他的话来说就是,“当时除了想法和勇气外,一无所有,我读完本科就去了美国,除了同学没有什么 社会 关系,回来后找到了一个大学同学,一个高中同学,三个人在黑暗中摸索着开干了。”
王兴创业的第一个项目叫“多多友”,这是一个典型的 社会 性网站,需要进行注册,然后填写一些自己的个人信息和昵称,用户可以通过这个网站多结交一些朋友,这个项目的核心想法就是通过朋友来认识朋友。其实像这种SNS (Social Networking Service)网站的背后都是遵循小世界理论,这个世界虽然很大而且人很多,但是其实任何两个人都可能通过六个朋友的关系就能连接在一起。
之后王兴开始做起了他的第二个项目“游子图”,这是一个针对性很强的服务型网站。王兴在国外读书的时候,深切感受到国外的数码 科技 很发达,由于父辈们不太习惯上网,游子图可以让在海外的游子把数码照片发给国内,通过信用卡付费,游子图负责将冲印出来送到他们的父母身边。
虽然多多友和游子图这两个网站都吸引到了一定的用户,但却始终没有找到稳定的盈利点,最终都以失败告终。
前两次的创业失败让他吸取了很多经验和教训,从国外回来的王兴始终相信SNS还有很大的发展空间。这次,他选择专注于一块细分市场:大学校园SNS。2005年,王兴学习和研究了Facebook的成功经验,综合之前多多友和游子图的经验教训,加上结合本国的国情,创办了“校内网”。在上线后短短三个月的时间,校内网就吸引来了3万用户,增长十分迅速。
在校内网被收购后,王兴为此公开引用英国前首相丘吉尔的一段著名演讲来表达他的态度:
“This is not the end It is not even the beginning of the end But it is, perhaps, the end of the beginning”
经历了又一次的创业失败之后,王兴开启了他新的创业项目,在2007年5月12日创办了饭否,这一次他是学习借鉴了美国的Twitter(推特),做一个本土化的Twitter。
饭否这个名字是有 历史 典故的,即“廉颇老矣,尚能饭否”,后来延伸至中国人见面打招呼“您今天吃饭了吗”。起初,网站的名字他们翻了快一周的字典也没想好,好的域名都被注册了。 后来有一个人想到了个主意,按声母韵母排列组合写了个程序,在服务器上边跑边查域名注册,最终选择了饭否网。这个域名没人注册,每年只需花费60元。
虽然这个项目的前景很好,但是几个月后,网站依旧没有起色,反而是两年后上线的同样效仿Twitter的新浪微博很快火遍了全中国。其实饭否并不是没有发展前景,因为随着乔布斯发布iPhone,移动互联网的时代到来和智能手机的普及,越来越多的用户喜欢在手机上发布即时通讯,这也是微博能够迅速走红的原因。但王兴做了几个月的饭否网,见发展缓慢就没有耐心了,把它放到一边自然生长,转头又去做了新网站“海内网”。
海内网的定位是面向白领的社交网站,海内网提供个人空间、迷你博客、相册、群组、电台、校友录、好友买卖以及**评论等服务。但他始终没有找到这个网站的突破点,最终被开心网依靠小 游戏 成功突破,那是人们在工作空闲之余在开心网上忙着偷菜、抢车位,玩的不亦乐乎。
在海内网失意之后,王兴回头一看饭否网竟然发展得还不错,他便捡起来重新做了起来。2009年上半年,饭否网用户成功突破百万,但由于内容把关不严,几个月后IP就被关闭禁用了。
因为不知道饭否网什么时候才能重新运作,王兴开始寻求新的项目,每天浏览各种网站,学习和观看最新的产品。这次他把目光投向了美国的Groupon。
Groupon是一个团购网站,在那时是美国比较流行的新模式之一。Groupon为coupon的谐音,意为优惠券。王兴在研究了Groupon之后觉得在中国应该有很大的市场需求,因为当时许多规模小、销售半径不超过几公里的商家找不到合适的地方推广,而团购的推广方式能帮助他们带来交易,完全按照效果消费,并且据各种数据统计显示,这是一个接近千亿的市场。
2010年3月,美团网正式上线,这迅速引起了行业内其他人士的注意。同月上线的团购网站有很多,像窝窝团、拉手网、24券网等,据统计,在2010年至2011年期间,团购网站激增到5000家,竞争相当的激烈,这段时间也被称之为“千团大战”。在此期间,很多团购网站砸钱投放广告,虽然许多同事和投资人也建议王兴进行大力宣传,但他顶住了压力做出不砸广告的决策。这一决策也使得美团抓住了现金流,在之后的竞争中有着更加明显的优势。随着拉手网的上市失败、美团收购了24券团队的大部分人、其他团购竞争对手由于资金问题衰退,美团取得了千团大战的最终胜利,迅速而稳健地占领了市场,并且占领了团购行业过半的市场份额。
之后美团受到了红杉资本、阿里巴巴的投资,发展更加迅速,不断拓展服务内容,推出美团外卖、美团 旅游 、美团酒店、美团打车、共享单车等业务。王兴致力于将美团打造成最好的“生活服务电子商务平台”,吃喝玩乐全都有,希望有机会将美团做到阿里、腾讯这样的级别。2018年9月20日,美团正式在港交所挂牌上市。
现在王兴已经是2200亿的身价,是一个毋庸置疑的成功人士。但外界却有对王兴质疑的声音,说他 模仿Facebook(脸谱)、克隆Twitter(推特)、还有复制Groupon(高朋)等等企业,虽然我们赞美他这种不屈不挠的精神,一次次地创业,但他失败这么多次,是不是他的自身能力不足?是不是他在碰运气、撞大运呢?
无论外界都王兴如何评价,他都是我们值得学习的对象。他做事情总是花很长时间进行思考,王兴认为,一个人想要做到TOP,就要理解TOP这个词:
TOP=talent+opportunity+patience
这个人需要 有天分、有才能,要有合适的机会,同时还有长期的耐心。
END
大数据时代
(巨量资料(IT行业术语))
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最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” “大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日,却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。
中文名
大数据时代
外文名
Big data
提出者
麦肯锡
类 属
科技名词
目录
1 产生背景
2 影响
▪ 大数据
▪ 大数据的精髓
▪ 数据价值
▪ 可视化
3 特征
4 案例分析
5 产业崛起
6 提供依据
7 应对措施
产生背景
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进入2012年,大数据(big data)一词越来越多地被提及,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数
大数据时代来临
据,并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面,进入美国白宫官网的新闻,现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中,甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。[1]
数据正在迅速膨胀并变大,它决定着企业的未来发展,虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患,但是随着时间的推移,人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。
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。”[2]
影响
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大数据
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。[3]
随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。[2]
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。[4]
“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象:互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大,以至于不能用G或T来衡量。
大数据到底有多大?一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们,一天之中,互联网产生的全部内容可以刻满168亿张DVD;发出的邮件有2940亿封之多(相当于美国两年的纸质信件数量);发出的社区帖子达200万个(相当于《时代》杂志770年的文字量);卖出的手机为378万台,高于全球每天出生的婴儿数量371万……[1]
截止到2012年,数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据公司(IDC)的研究结果表明,2008年全球产生的数据量为049ZB,2009年的数据量为08ZB,2010年增长为12ZB,2011年的数量更是高达182ZB,相当于全球每人产生200GB以上的数据。而到2012年为止,人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB,全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。IBM的研究称,整个人类文明所获得的全部数据中,有90%是过去两年内产生的。而到了2020年,全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。[5] 每一天,全世界会上传超过5亿张,每分钟就有20小时时长的视频被分享。然而,即使是人们每天创造的全部信息——包括语音通话、电子邮件和信息在内的各种通信,以及上传的全部、视频与音乐,其信息量也无法匹及每一天所创造出的关于人们自身的数字信息量。
这样的趋势会持续下去。我们现在还处于所谓“物联网”的最初级阶段,而随着技术成熟,我们的设备、交通工具和迅速发展的“可穿戴”科技将能互相连接与沟通。科技的进步已经使创造、捕捉和管理信息的成本降至2005年的六分之一,而从2005年起,用在硬件、软件、人才及服务之上的商业投资也增长了整整50%,达到了4000亿美元。[5]
大数据的精髓
大数据带给我们的三个颠覆性观念转变:是全部数据,而不是随机采样;是大体方向,而不是精确制导;是相关关系,而不是因果关系。[6]
A不是随机样本,而是全体数据:在大数据时代,我们可以分析更多的数据,有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据,而不再依赖于随机采样(随机采样,以前我们通常把这看成是理所应当的限制,但高性能的数字技术让我们意识到,这其实是一种人为限制);
B不是精确性,而是混杂性:研究数据如此之多,以至于我们不再热衷于追求精确度;之前需要分析的数据很少,所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录,随着规模的扩大,对精确度的痴迷将减弱;拥有了大数据,我们不再需要对一个现象刨根问底,只要掌握了大体的发展方向即可,适当忽略微观层面上的精确度,会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力;
C不是因果关系,而是相关关系:我们不再热衷于找因果关系,寻找因果关系是人类长久以来的习惯,在大数据时代,我们无须再紧盯事物之间的因果关系,而应该寻找事物之间的相关关系;相关关系也许不能准确地告诉我们某件事情为何会发生,但是它会提醒我们这件事情正在发生。
数据价值
大数据时代,什么最贵
十年前,葛大爷曾说过,“21世纪什么最贵”——“人才”,深以为然。只是,十年后的今天,大数据时代也带来了身价不断翻番的各种数据。由于急速拓展的网络带宽以及各种穿戴设备所带来的大量数据,数据的增长从未停歇,甚至呈井喷式增长。[7]
一分钟内,微博推特上新发的数据量超过10万;社交网络“脸谱”的浏览量超过600万……
这些庞大数字,意味着什么?
它意味着,一种全新的致富手段也许就摆在面前,它的价值堪比石油和黄金。
事实上,当你仍然在把微博等社交平台当作抒情或者发议论的工具时,华尔街的敛财高手们却正在挖掘这些互联网的“数据财富”,先人一步用其预判市场走势,而且取得了不俗的收益。
让我们一起来看看——他们是怎么做的。
这些数据都能干啥。具体有六大价值:
●1、华尔街根据民众情绪抛售股票;
●2、对冲基金依据购物网站的顾客评论,分析企业产品销售状况;
●3、银行根据求职网站的岗位数量,推断就业率;
●4、投资机构搜集并分析上市企业声明,从中寻找破产的蛛丝马迹;
●5、美国疾病控制和预防中心依据网民搜索,分析全球范围内流感等病疫的传播状况;
●6、美国总统奥巴马的竞选团队依据选民的微博,实时分析选民对总统竞选人的喜好。[1]
可视化
“数据是新的石油。”亚马逊前任首席科学家Andreas Weigend说。Instagram以10亿美元出售之时,成立于1881年的世界最大影像产品及服务商柯达正申请破产。
大数据是如此重要,以至于其获取、储存、搜索、共享、分析,乃至可视化地呈现,都成为了当前重要的研究课题[1] 。
“当时时变幻的、海量的数据出现在眼前,是怎样一幅壮观的景象?在后台注视着这一切,会不会有接近上帝俯视人间星火的感觉?”
这个问题我曾请教过刘建国,中国著名的搜索引擎专家。刘曾主持开发过国内第一个大规模中英文搜索引擎系统“天网”。
要知道,刘建国曾任至百度的首席技术官,在这样一家每天需应对网民各种搜索请求17亿次(2013年约为877亿次)的网站中,如果只是在后台静静端坐,可能片刻都不能安心吧。百度果然在提供搜索服务之外,逐渐增添了百度指数,后又建立了基于网民搜索数据的重要产品“贴吧”及百度统计产品等。
刘建国没有直接回答这个问题,他想了很久,似乎陷入了回忆,嘴角的笑容含着诡秘。
倒是有公司已经在大数据中有接近上帝俯视的感觉,美国洛杉矶就有企业宣称,他们将全球夜景的历史数据建立模型,在过滤掉波动之后,做出了投资房地产和消费的研究报告。
在数据可视化呈现方面,我最新接收到的故事是,一位在美国思科物流部门工作的朋友,很聪明的印度裔小伙子,被Facebook高价挖角,进入其数据研究小组。他后来惊讶地发现,里面全是来自物流企业、供应链方面的技术人员和专家,“Facebook想知道,能不能用物流的角度和流程的方式,分析用户的路径和行为。”
特征
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数据量大(Volume)
第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)。
类型繁多(Variety)
第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、、地理位置信息等等,多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
价值密度低(Value)
第三个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用,信息感知无处不在,信息海量,但价值密度较低,如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”,是大数据时代亟待解决的难题。
速度快、时效高(Velocity)
第四个特征是处理速度快,时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。
既有的技术架构和路线,已经无法高效处理如此海量的数据,而对于相关组织来说,如果投入巨大采集的信息无法通过及时处理反馈有效信息,那将是得不偿失的。可以说,大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战,也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。[2]
案例分析
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个案一
你开心他就买你焦虑他就抛[2]
华尔街“德温特资本市场”公司首席执行官保罗·霍廷每天的工作之一,就是利用电脑程序分析全球34亿微博账户的留言,进而判断民众情绪,再以“1”到“50”进行打分。根据打分结果,霍廷再决定如何处理手中数以百万美元计的股票。
霍廷的判断原则很简单:如果所有人似乎都高兴,那就买入;如果大家的焦虑情绪上升,那就抛售。
这一招收效显著——当年第一季度,霍廷的公司获得了7%的收益率。
个案二
国际商用机器公司(IBM)估测,这些“数据”值钱的地方主要在于时效。对于片刻便能定输赢的华尔街,这一时效至关重要。曾经,华尔街2%的企业搜集微博等平台的“非正式”数据;如今,接近半数企业采用了这种手段。
●“社会流动”创业公司在“大数据”行业生机勃勃,和微博推特是合作伙伴。它分析数据,告诉广告商什么是正确的时间,谁是正确的用户,什么是应该发表的正确内容,备受广告商热爱。
●通过乔希·詹姆斯的Omniture(著名的网页流量分析工具)公司,你可以知道有多少人访问你的网站,以及他们呆了多长时间——这些数据对于任何企业来说都至关重要。詹姆斯把公司卖掉,进账18亿美元。
●微软专家吉拉德喜欢把这些“大数据”结果可视化:他把客户请到办公室,将包含这些公司的数据图谱展现出来——有些是普通的时间轴,有些像蒲公英,有些则是铺满整个画面的泡泡,泡泡中显示这些客户的粉丝正在谈论什么话题。
●“脸谱”数据分析师杰弗逊的工作就是搭建数据分析模型,弄清楚用户点击广告的动机和方式。
处理和分析工具
用于分析大数据的工具主要有开源与商用两个生态圈。
开源大数据生态圈:
1、Hadoop HDFS、HadoopMapReduce, HBase、Hive 渐次诞生,早期Hadoop生态圈逐步形成。
2、 Hypertable是另类。它存在于Hadoop生态圈之外,但也曾经有一些用户。
3、NoSQL,membase、MongoDb
商用大数据生态圈:
1、一体机数据库/数据仓库:IBM PureData(Netezza), OracleExadata, SAP Hana等等。
2、数据仓库:TeradataAsterData, EMC GreenPlum, HPVertica 等等。
3、数据集市:QlikView、 Tableau 、 以及国内的Yonghong Data Mart 。
产业崛起
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越来越多的政府、企业等机构开始意识到数据正在成为组织最重要的资产,数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。具体有以下三大案例:
1、2012年3月22日,奥巴马政府宣布投资2亿美元拉动大数据相关产业发展,将“大数据战略”上升为国家意志。奥巴马政府将数据定义为“未来的新石油”,并表示一个国家拥有数据的规模、活性及解释运用的能力将成为综合国力的重要组成部分,未来,对数据的占有和控制甚至将成为陆权、海权、空权之外的另一种国家核心资产。
2、联合国也在2012年发布了大数据政务白皮书,指出大数据对于联合国和各国政府来说是一个历史性的机遇,人们如今可以使用极为丰富的数据资源,来对社会经济进行前所未有的实时分析,帮助政府更好地响应社会和经济运行。
3、而最为积极的还是众多的IT企业。麦肯锡在一份名为《大数据,是下一轮创新、竞争和生产力的前沿》的专题研究报告中提出,“对于企业来说,海量数据的运用将成为未来竞争和增长的基础”,该报告在业界引起广泛反响。
IBM则提出,上一个十年,他们抛弃了PC,成功转向了软件和服务,而这次将远离服务与咨询,更多地专注于因大数据分析软件而带来的全新业务增长点。IBM执行总裁罗睿兰认为,“数据将成为一切行业当中决定胜负的根本因素,最终数据将成为人类至关重要的自然资源。”
在国内,百度已经致力于开发自己的大数据处理和存储系统;腾讯也提出2013年已经到了数据化运营的黄金时期,如何整合这些数据成为未来的关键任务。
事实上,自2009年以来,有关“大数据” 主题的并购案层出不穷,且并购数量和规模呈逐步上升的态势。其中,Oracle对Sun、惠普对Autonomy两大并购案总金额高达176亿美元,大数据的产业价值由此可见一斑。[1-2]
提供依据
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大数据是信息通信技术发展积累至今,按照自身技术发展逻辑,从提高生产效率向更高级智能阶段的自然生长。无处不在的信息感知和采集终端为我们采集了海量的数据,而以云计算为代表的计算技术的不断进步,为我们提供了强大的计算能力,这就围绕个人以及组织的行为构建起了一个与物质世界相平行的数字世界[1-2] 。
大数据虽然孕育于信息通信技术的日渐普遍和成熟,但它对社会经济生活产生的影响绝不限于技术层面,更本质上,它是为我们看待世界提供了一种全新的方法,即决策行为将日益基于数据分析做出,而不是像过去更多凭借经验和直觉做出。
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。
最让人吃惊的例子是,社交媒体监测平台DataSift监测了Facebook(脸谱) IPO当天Twitter上的情感倾向与Facebook股价波动的关联。在Facebook开盘前Twitter上的情感逐渐转向负面,25分钟之后Facebook的股价便开始下跌。而当Twitter上的情感转向正面时,Facebook股价在8分钟之后也开始了回弹。最终当股市接近收盘、Twitter上的情感转向负面时,10分钟后Facebook的股价又开始下跌。最终的结论是:Twitter上每一次情感倾向的转向都会影响Facebook股价的波动。
这仅仅只是基于社交网络产生的大数据“预见未来”的众多案例之一,此外还有谷歌通过网民搜索行为预测流感爆发等例子。不仅在商业方面,大数据在社会建设方面的作为同样令人惊叹,智能电网、智慧交通、智慧医疗、智慧环保、智慧城市等的蓬勃兴起,都与大数据技术与应用的发展息息相关。
“大数据”可能带来的巨大价值正渐渐被人们认可,它通过技术的创新与发展,以及数据的全面感知、收集、分析、共享,为人们提供了一种全新的看待世界的方法。更多地基于事实与数据做出决策,这样的思维方式,可以预见,将推动一些习惯于靠“差不多”运行的社会发生巨大变革。
应对措施
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一个好的企业应该未雨绸缪,从现在开始就应该着手准备,为企业的后期的数据收集和分析做好准备,企业可以从下面六个方面着手,这样当面临铺天盖地的大数据的时候,以确保企业能够快速发展,具体为下面六点。
目标
几乎每个组织都可能有源源不断的数据需要收集,无论是社交网络还是车间传感器设备,而且每个组织都有大量的数据需要处理,IT人员需要了解自己企业运营过程中都产生了什么数据,以自己的数据为基准,确定数据的范围。
准则
虽然每个企业都会产生大量数据,而且互不相同、多种多样的,这就需要企业IT人员在现在开始收集确认什么数据是企业业务需要的,找到最能反映企业业务情况的数据。
重新评估
大数据需要在服务器和存储设施中进行收集,并且大多数的企业信息管理体系结构将会发生重要大变化,IT经理则需要准备扩大他们的系统,以解决数据的不断扩大,IT经理要了解公司现有IT设施的情况,以组建处理大数据的设施为导向,避免一些不必要的设备的购买。
重视大数据技术
大数据是最近几年才兴起的词语,而并不是所有的IT人员对大数据都非常了解,例如如今的Hadoop,MapReduce,NoSQL等技术都是2013年刚兴起的技术,企业IT人员要多关注这方面的技术和工具,以确保将来能够面对大数据的时候做出正确的决定。
培训企业的员工
大多数企业最缺乏的是人才,而当大数据到临的时候,企业将会缺少这方面的采集收集分析方面的人才,对于一些公司,特别是那种人比较少的公司,工作人员面临大数据将是一种挑战,企业要在平时的时候多对员工进行这方面的培训,以确保在大数据到来时,员工也能适应相关的工作。
培养三种能力
Teradata大中华区首席执行官辛儿伦对新浪科技表示,随着大数据时代的到来,企业应该在内部培养三种能力。第一,整合企业数据的能力;第二,探索数据背后价值和制定精确行动纲领的能力;第三,进行精确快速实时行动的能力。
做到上面的几点,当大数据时代来临的时候,面临大量数据将不是束手无策,而是成竹在胸,而从数据中得到的好处也将促进企业快速发展。
望采纳,谢谢
Unit 3当所以人的朋友,是私人的事情吗 脸谱网有一个重要的隐私人员,但是我怀疑他将从现在存在10年。那不是因为脸谱不顾一切去掉隐私保护,但由于脸谱和其他社交网站的普及促进了共享个人的一切事物,消除了从公共分离出私事的结点。 由于共享的个人信息的范围扩展到,几个朋友一起归入脸谱的许多杂项的个人的“朋友”标签中,披露的事情成为很常态和私人的事情变得古怪和不合时宜。 脸谱的年轻成员,是那些高中生或者大学生,以及脸谱开始出现在校园里的时候那些舒适共享任何东西分应届毕业生。它的老成员是仅仅在2006年打开网络工作场所后加入的。任何人都调整到一个新的善于自我表达超过沉默的价值体系。 脸谱表示它有175亿会员,是世界上最大的社会网络。但在美国,大多数成员都还比较年轻。脸谱提供广告给 5440万成员的目标,且不分年龄人人共享。但是,如果广告客户想缩小它的目标观众到那些25岁或更老 的,数量就会下降到2880万。它缩小到30或以上岁数的人,脸谱只有仅仅提供2030万。 许多超过30 岁的人尚未注册,因此脸谱有一个惊人的增长机会。每个星期,新成员是在美国以百万和全球范围内以5百万增加的。30岁以上的群体是其增长最快的人口。 成员也都变得更合群。根据该公司的发言人,在12月,每名成员的“朋友”,在全球范围内,平均人数为100。如今,它已跃升至120。在成员之间,一部和蔼包容性的法律似乎是在揭示:随着时间的推移,许多最简单的途径是,定期接受“好友请求”决定。当一个成员的旨在作为另一个脸谱网的朋友,是完成一个结果的开始。 换句话说,他们简单地定义“朋友”为:去成为传达希望的脸谱会员。 会员和个人网络的增长,似乎不受公司在其短暂的五年历史的失态的影响。其中的一个实例是在二月,当它与它的服务条款拨弄时。新的语言似乎断言脸谱“不可撤销”的权利是去保留和使用一个成员的个人信息。即使成员已经关闭了他或她的脸谱帐户,也应该多一点编辑。 这个强烈抗议是大声的,仅仅一些成员需要增加他们的声音去创建一个喧嚣声,然后脸谱恢复旧的语言。几天后,它为公司和另一项权利和责任的草案,提供了一个草案原则,对将被批准的成员。 脸谱提供给成员很多隐私选项。我算43个可以调整的设置,不包括一堆限制的、可以看出一个人的脸谱朋友安装软件应用程序的信息。 脸谱的默认设置是为在某些方面的新的帐户保护用户。例如,在一个人的个人资料只限于朋友和其他人的学校,工作场所或地理网络。它不是朋友的朋友访问。但在脸谱的默认设置情况下,一些第三方软件在一个朋友的网络限制可以看到。大家可能不会知道,除非他们改变了默认隐私设置,否则可以清空朋友安装的应用程序和存储许多类别成员的个人信息。 在弗吉尼亚大学的计算机科学副教授戴维E Eyans说,他希望脸谱将开始对信息以外的软件开发人员可以达到更多的限制。对于19类信息中的15类,脸谱设置了一个“共享”默认设置。这意味着脸谱的信息可以拉出,并在其控制之外的服务器上存储。这15个类别,包括活动,兴趣,照片和关系状态。 脸谱可以错误地设置默认一侧的隐私,代替在给你的那一侧信息,”他说。 脸谱的首席隐私官克里斯 - 凯利坚持当前的设置,说到“给用户广泛的控制在他们选择以何种方式的应用上。”他还表示,脸谱已经删除“成千上万”的
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在线考试制卷系统(任务书,论文,源码)
net小型证券术语解释及翻译系统的设计与开发(源码,论文)
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php《信息论与编码》在线考试系统
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文件压缩与解压缩实践
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vbnet文件中的信息隐藏和还原的设计
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一、“四个结合”助力国家大数据战略
实施国家大数据战略部署和顶层设计,需要我们做到“四个结合”:把数据开放和市场基于数据的创新结合起来。拥有80%的数据资源,如果不开放,大数据战略就会成为无源之水,市场主体如果不积极利用数据资源进行商业创新,数据开放的价值就无从释放;把大数据与国家治理创新结合起来。国务院的部署明确提出,“将大数据作为提升治理能力的重要手段”“提高社会治理的精准性和有效性”,用大数据“助力简政放权,支持从事前审批向事中事后监管转变”“借助大数据实现负面清单、权力清单和责任清单的透明化管理,完善大数据监督和技术反腐体系”,并具体部署了四大重大工程:数据资源共享开放工程、国家大数据资源统筹发展工程、治理大数据工程、公共服务大数据工程;把大数据与现代产业体系结合起来。这里涉及农业大数据、工业大数据、新兴产业大数据等,我国的产业结构优化升级迎来难得的历史机遇;把大数据与大众创业、万众创新结合起来。国务院专门安排了“万众创新大数据工程”,数据将成为大众创业、万众创新的肥沃土壤,数据密集型产业将成为发展最快的产业,拥有数据优势的将迅速崛起。
此外,我国作为世界制造业第一大国,需要高度关注一个现实——大数据重新定义了制造业创新升级的目标和路径。无论是德国提出的工业40战略,还是美国通用提出的工业互联网理念,本质正是先进制造业和大数据技术的统一体。大数据革命骤然改变了制造业演进的轨道,加速了传统制造体系的产品、设备、流程贬值淘汰的进程。数字工厂或称智能工厂,是未来制造业转型升级的必然方向。我国面临着从“制造大国”走向“制造强国”的历史重任,在新的技术条件下如何适应变化、如何生存发展、如何参与竞争,是非常现实的挑战。
二、推动大数据在国家治理上的应用
在大数据条件下,数据驱动的“精准治理体系”“智慧决策体系”“阳光权力平台”将逐渐成为现实。大数据已成为全球治理的新工具,联合国“全球脉动计划”就是用大数据对全球范围内的推特(Twitter)和脸谱(Facebook)数据和文本信息进行实时分析监测和“情绪分析”,可以对疾病、动乱、种族冲突提供早期预警。在国家治理现代化进程中推动大数据应用,是我们繁重而紧迫的任务。
在治理方面,可以借助大数据实现智慧治理、数据决策、风险预警、智慧城市、智慧公安、舆情监测等。大数据将通过全息的数据呈现,使从“主观主义”“经验主义”的模糊治理方式,迈向“实事求是”“数据驱动”的精准治理方式。
经济治理领域也是大数据创新应用的沃土,大数据是提高经济治理质量的有效手段。互联网系统记录着每一位生产者、消费者所产生的数据,可以为每个市场主体进行“精确画像”,从而为经济治理模式带来突破。判断经济形势好坏不再仅仅依赖统计样本得来的数据,而是可以通过把海量微观主体的行为加总,推导出宏观大趋势;银行发放贷款不再受制于信息不对称,通过贷款对象的大数据特征可以很好地预测其违约的可能性;打击假冒伪劣、建设“信用中国”也不再需要消耗大量人力、物力,大数据将使危害市场秩序的行为无处遁形。
在公共服务领域,基于大数据的智能服务系统,将会极大地提升人们的生活体验,智慧医疗、智慧教育、智慧出行、智慧物流、智慧社区、智慧家居等等,人们享受的一切公共服务将在数字空间中以新的模式重新构建。
三、加强大数据动态的跟踪研究
我国要从“数据大国”成为“数据强国”,借助大数据革命促进国家治理现代化,还有几个关键问题需要深入研究。
切实建设数据政策体系、数据立法体系、数据标准体系。以数据立法体系为例,一定要在数据开放和隐私保护之间权衡利弊,找到平衡点。
重视对“数据主权”问题的研究。借助大数据技术,美国和互联网、大数据领军紧密结合,形成“数据情报联合体”,对全球数据空间进行掌控,形成新的“数据霸权”。思科、IBM、谷歌、英特尔、苹果、甲骨文、微软、高通等产品几乎渗透到世界各国的、海关、邮政、金融、铁路、民航系统。在这种情况下,我国数据主权极易遭到侵蚀。对于我国来说,在服务器、软件、芯片、操作系统、移动终端、搜索引擎等关键领域实现本土产品替代进口产品,具有极高的战略意义,也是维护数据主权的必要条件。
“数据驱动发展”或将成为对冲当前经济下行压力的新动力。大数据是促进生产力变革的基础性力量,这包括数据成为生产要素,数据重构生产过程,数据驱动发展等。数据作为生产要素其边际成本为零,不仅不会越消耗越少,反而保持“摩尔定律”所说的指数型增长速度。这就可能给我国经济转型升级带来新动力,对冲经济下行压力。
需要建设一个高质量的“大数据与国家治理实践案例库”。国家行政学院一直重视案例库的建设,在中央的重视和支持下,就大数据促进国家治理这一主题,各部门、各地方涌现出大量创新性的实践
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