換句話說(shuō)，如果把Da 數(shù)據(jù)比作一個(gè)行業(yè)，那么這個(gè)行業(yè)實(shí)現(xiàn)盈利的關(guān)鍵就在于提高數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過(guò)“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。從技術(shù)上來(lái)說(shuō)，Da 數(shù)據(jù)和云計(jì)算的關(guān)系就像一枚硬幣的兩面一樣密不可分。大型數(shù)據(jù)無(wú)法由單臺(tái)計(jì)算機(jī)處理，必須采用分布式架構(gòu)。其特點(diǎn)在于海量數(shù)據(jù)的分布式挖掘。但是，它必須依賴于云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、云存儲(chǔ)和虛擬化技術(shù)。

進(jìn)入新的歷史時(shí)期以來(lái)，收集更豐富的數(shù)據(jù)是所有企業(yè)的主要任務(wù)。一旦企業(yè)不能收集更廣泛的信息，那么企業(yè)管理決策就容易出現(xiàn)更多的錯(cuò)誤。企業(yè)應(yīng)重視內(nèi)部數(shù)據(jù)信息管理，確保當(dāng)前數(shù)據(jù)管理符合時(shí)代特征。第一，進(jìn)入“Da-1”時(shí)代以來(lái)，涌現(xiàn)了無(wú)數(shù)的“-1”信息，所以傳統(tǒng)的“-1”信息管理技術(shù)如果不能及時(shí)改變，很可能會(huì)影響“Da-1”的應(yīng)用，所以要求當(dāng)前企業(yè)必須及時(shí)引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)。

很多企業(yè)已經(jīng)意識(shí)到了信息的重要性數(shù)據(jù)，但是各種數(shù)據(jù)信息卻因?yàn)闆](méi)有先進(jìn)的技術(shù)措施而無(wú)法發(fā)揮應(yīng)有的作用。三、在企業(yè)管理過(guò)程中決策，雖然大數(shù)據(jù)起著不可替代的作用，但也需要注意數(shù)據(jù)碎片的作用。企業(yè)要想成功，一定要重視兩個(gè)數(shù)據(jù)的應(yīng)用。

于美美的回答:任何行業(yè)都會(huì)有很多自有數(shù)據(jù)比如農(nóng)業(yè)、工業(yè)、醫(yī)療等。行業(yè)內(nèi)的公司在多年的自身運(yùn)營(yíng)中積累了很多數(shù)據(jù)，而隨著數(shù)據(jù)，這些可以盤(pán)活大數(shù)據(jù)，可以提高社會(huì)效率和生產(chǎn)力。詳細(xì)來(lái)說(shuō)，Da 數(shù)據(jù)的價(jià)值在于通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘和分析，提高個(gè)人和組織的效率，增強(qiáng)其市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，實(shí)現(xiàn)資源的優(yōu)化配置，促進(jìn)社會(huì)整體效率的提高。

IP:分析往往是通過(guò)比較日期來(lái)進(jìn)行的，比如這個(gè)周三和上周三，還有這個(gè)月的上半月和上個(gè)月的上半月。通過(guò)分析流量的變化，可以看出網(wǎng)站近期的變化。當(dāng)然，還有一些其他因素需要考慮，比如天氣、節(jié)假日、關(guān)鍵詞排名、網(wǎng)站服務(wù)器是否宕機(jī)、新聞事件等等。PV:數(shù)值經(jīng)常與跳出率、IP進(jìn)行對(duì)比，以此來(lái)判斷網(wǎng)站的用戶體驗(yàn)和用戶粘性。Uv:獨(dú)立訪問(wèn)者的數(shù)量可以反映有多少臺(tái)電腦，也可能接近有多少真實(shí)的人在訪問(wèn)網(wǎng)站。

訪問(wèn)過(guò)的域名和頁(yè)面:你可以看到網(wǎng)站的哪些頁(yè)面更受歡迎，以及它們?cè)谒阉饕嬷械臋?quán)重。關(guān)鍵詞:用戶搜索什么關(guān)鍵詞來(lái)網(wǎng)站？給網(wǎng)站安排關(guān)鍵詞，找關(guān)鍵詞優(yōu)化，是一個(gè)很好的方法。訪問(wèn)者的屬性:通過(guò)分析訪問(wèn)者的屬性，如地域、教育程度、瀏覽器、網(wǎng)絡(luò)接入商、操作系統(tǒng)、終端類型等，可以更詳細(xì)的了解網(wǎng)站用戶的情況，為以后網(wǎng)站的優(yōu)化和運(yùn)營(yíng)提供參考。熱點(diǎn)圖:這個(gè)熱點(diǎn)圖功能可以讓站長(zhǎng)看到頁(yè)面內(nèi)容是如何被用戶點(diǎn)擊的，反映網(wǎng)站頁(yè)面的用戶體驗(yàn)，為改進(jìn)頁(yè)面內(nèi)容提供參考。

近年來(lái)數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)速度呈現(xiàn)出爆發(fā)式的趨勢(shì)，數(shù)據(jù)利潤(rùn)已經(jīng)成為或?qū)⒊蔀橹饕氖杖雭?lái)源。大部分商業(yè)智能應(yīng)用都是針對(duì)營(yíng)銷決策，在這個(gè)領(lǐng)域的主要影響如下。(1)策劃分析數(shù)據(jù)科學(xué)家為營(yíng)銷部門(mén)提供了客戶行為最新趨勢(shì)的精致分析，使?fàn)I銷人員能夠制定全面的策略，為更有效的活動(dòng)做準(zhǔn)備。這就是為什么很多營(yíng)銷主管會(huì)說(shuō)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)營(yíng)銷對(duì)于在競(jìng)爭(zhēng)激烈的全球經(jīng)濟(jì)中取得成功至關(guān)重要。

(2)個(gè)性化定制的用戶體驗(yàn)是商業(yè)成功的基本前提之一。在“大數(shù)據(jù)”的時(shí)代，營(yíng)銷人員可以定制化運(yùn)營(yíng)，改善客戶旅程，讓幾乎每一個(gè)客戶都能根據(jù)個(gè)人喜好接受產(chǎn)品或服務(wù)。比如臉書(shū)單獨(dú)存儲(chǔ)分析幾十PB的用戶生成數(shù)據(jù)。如此龐大的數(shù)據(jù)使企業(yè)不僅能夠確定目標(biāo)群體的基本人口統(tǒng)計(jì)特征，還能深入了解個(gè)人用戶的喜好。(3)作為營(yíng)銷組合中最重要的因素之一，企業(yè)定價(jià)總是需要分析和仔細(xì)監(jiān)測(cè)。

big 數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)的關(guān)系決策今天，我們正處于決策成本變化的爆發(fā)點(diǎn)，那些數(shù)據(jù)過(guò)去想盡一切辦法都得不到的，今天卻唾手可得。更重要的是，過(guò)去我們常常帶著疑問(wèn)去尋找數(shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證我們的觀點(diǎn)，而今天我們可以用數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)可能出現(xiàn)的問(wèn)題。海量數(shù)據(jù)可以使人的智慧得到更大的發(fā)揮，變得更加規(guī)?；?/p>

一旦我們掌握了數(shù)據(jù)，我們就擁有了在未來(lái)的商業(yè)中制勝的利器。假設(shè)數(shù)據(jù)臟了。在處理數(shù)據(jù)的時(shí)候，你會(huì)問(wèn)自己如何像污水處理廠一樣處理好每一步的污水。出現(xiàn)這種情況是因?yàn)閿?shù)據(jù)的來(lái)源不干凈還是因?yàn)閿?shù)據(jù)的提煉工藝沒(méi)有做好？美國(guó)有一家初創(chuàng)公司，專注于數(shù)據(jù)地理位置相關(guān)的采集、整理和查詢服務(wù)。它將地理位置的相關(guān)指標(biāo)按照酒店、賓館的屬性分為不同的類別，對(duì)外提供基于位置信息的實(shí)時(shí)查詢，為包括美國(guó)最大點(diǎn)評(píng)網(wǎng)Yelp在內(nèi)的眾多知名應(yīng)用提供了底層數(shù)據(jù)服務(wù)。

隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，各個(gè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)的量呈爆炸式增長(zhǎng)，尤其是云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等it技術(shù)廣泛應(yīng)用后。數(shù)據(jù)的成長(zhǎng)實(shí)現(xiàn)了從量變到質(zhì)變，大量的數(shù)據(jù)為例。大數(shù)據(jù)不僅僅是顛覆性的技術(shù)革命，更是思維方式、行為方式、治理理念的全方位變革，尤其是在政府治理領(lǐng)域。Big 數(shù)據(jù)帶來(lái)了巨大的變革潛力和創(chuàng)新空間。

一、Big 數(shù)據(jù)為政府治理理念轉(zhuǎn)變帶來(lái)新機(jī)遇；治理理念的轉(zhuǎn)變是提高政府治理能力的前提；觀念的轉(zhuǎn)變需要新文化和新思維的融合，big 數(shù)據(jù) culture和數(shù)據(jù) thinking所包含的數(shù)據(jù)恰到好處。本文以“Da 數(shù)據(jù)”為基礎(chǔ)，探索政府治理的多維度、多層次、多角度特征，最終實(shí)現(xiàn)從政府主導(dǎo)型的政府管制理念向協(xié)同治理、公共服務(wù)型理念的轉(zhuǎn)變。