《企业财务分析》10.大数据

3.4亟待挖掘的宝藏：大数据目

录引领未来——大数据发展趋势物尽其用——大数据如何改变生活？探秘寻宝——什么是数据挖掘？拨云见雾——大数据究竟是什么？2遵章守法——大数据时代的法律问题3.4.1拨云见雾——大数据究竟是什么？数据（Data）是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。它不仅指狭义上的数字，还可以是具有一定意义的文字、字母、数字符号的组合、图形、图像、视频、音频等，也是客观事物的属性、数量、位置及其相互关系的抽象表示。例如，“0、1、2......”“阴、雨、下降、气温”“学生的档案记录、货物的运输情况”等都是数据。33.4.1拨云见雾——大数据究竟是什么？

关于大数据(bigdata)，麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。其实，到目前为止大数据还没有确切的定义，通过字面意思去理解，大数据简单的来说就是海量的数据。4大数据特征（5V）

容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息；种类（Variety）：数据类型的多样性；价值（Value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值；高速（Velocity）：数据增长速度快，处理速度也快，时效性要求高;质量（Veracity）：数据的准确性和可信赖度，即数据的质量。5数据存储单位

数据在计算机内存储的最小基本单位是bit（位）。数据存储单位按从小到大顺序可分为：bit、Byte（字节）、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。单位之间按照进率1024（2的十次方）来计算。如：1Byte=8bit1KB=1024Byte=210Byte1MB=1024KB=220Byte……6大数据的结构

大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据互联网数据中心（InternetDataCenter）的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。结构化数据结构化数据是指按照一定结构和排列顺序来存储的数据。比如，目前各种流行的关系型数据库中的二维表数据就是典型的结构化数据。这种结构类似于Excel表，由行和列交叉形成单元格，单元格中存放数据。如表3-2所示：7表3-2学生信息表8姓名性别专业张三男计算机应用技术半结构化数据半结构化数据类似于结构化数据，但又不完全符合结构化数据的存储结构特点。常见的半结构化数据有XML和JSON。如下面的XML文件所示：<Person> <name>张三</name> <age>21</age> <major>计算机应用技术</major></Person>9非结构化数据非结构化数据是指数据结构没有特定的规则和表现形式。这种结构的数据可以是文本、图片、声音、视频等。10文本图片声音视频大数据的意义阿里巴巴创办人马云就曾经提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT(DataTechnology)时代，显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。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赢得竞争的关键。11大数据的价值体现在以下几个方面：对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销；做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型；面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。视野拓展大数据给贵州带来了什么？123.4.2探秘寻宝——什么是数据挖掘？数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现。13数据挖掘方法分类估计预测相关性分组或关联规则聚类描述和可视化14数据挖掘的意义随着信息技术的高速发展，积累的数据量急剧增长，动辄以TB、ZB计，如何从海量的数据中提取有用的知识成为时代当务之急问题。数据挖掘就是顺应这种需要去应运而生发展起来的数据处理技术是知识发现的关键步骤。随着企业信息化管理改革的不断深化。面对企业的海量数据，企业管理面临着如何有效从大量复杂的数据中提取有用信息，以利于企业更好的经营管理的问题。而大数据可应用于各行各业，将人们收集到的庞大数据进行分析整理，实现资讯的有效利用。15视野拓展啤酒+尿布的故事思考与讨论利用数据挖掘技术可以解决学习中的哪些问题？163.4.3物尽其用——大数据如何改变生活？大数据在各行业的应用大数据无处不在，大数据应用于各个行业，包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、体育和娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的印迹。17制造业利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程农业大数据对农业的影响，让农民可以及时的知道，哪些农产品在某些地方好卖？哪些农产品在某些地方需求量是多大？及时的了解信息，调整产品，减少浪费，以及在种植方面更加精准管理，使农产品的产量和品质更加的高金融行业大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。互联网行业借助于大数据技术，可以分析客户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。能源行业随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全物流行业利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本城市管理可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防183.4.4引领未来——大数据发展趋势

数据的商品化未来数据也将会像普通商品一样进行出售，这些经过处理，挖掘出来的有价值的数据对于各行各业来说都是宝贵的战略资源，因此，数据的商品化也会使数据的价值体现的更加充分新数据存储技术大数据时代，如何将不同结构的数据进行有效的存取也是未来内存制造企业要面临的新的课题对数学学科的促进大数据研究是对数学理论的研究，大数据的数据挖掘算法的核心还是数学模型问题，所以未来大数据技术要想获得更大的发展，就必然会促使人们对数学理论进行深入研究，只有数学理论的突破才能促进大数据技术的更深、更快发展大数据与其他技术的融合发展现阶段，人们谈到计算机新技术，基本就是云计算、大数据、物联网、人工智能、虚拟现实技术、5G技术。其中，大数据是云计算、人工智能的数据支持；物联网、5G技术、VR技术又是数据的获取通道。所以，未来大数据的发展会和这些新技术的发展结合的越来越密切，新技术的发展也会助力大数据技术的不断发展193.4.5遵章守法——大数据时代的法律问题大数据时代法律的重要性我们生活在一个法治社会，任何活动都不能触犯国家法律。特别是在大数据时代，数据保护已成全球性问题。在互联网及大数据技术极速发展过程中，信息安全问题逐渐成为涉及政治、经济、文化、社会、军事等各个领域的综合问题，越来越多地与政治外交、经贸发展、个人隐私权益等交织在一起。信息安全问题在当今时代日益凸显，随着大数据和人工智能技术的发展，数据的挖掘、整合、交易越来越便利，各种数据使用主体对个人信息掌握和使用越来越深入，大量个人信息在网络上存储、生成、使用和交换。随着人工智能及大数据相关技术日益深入我们的日常生活，技术变革带来数据获取渠道与使用方式的多样化，用户隐私权、安全面临越来越严峻的挑战。2021数据保护应该技术与立法并行。数据的价值就在于能够把人的特征、行为、选择等信息化，反过来为人类的社会、工作、生活提供方便，但大数据时代不能变成没有隐私、没有禁忌的时代，而应该是更加注重保护隐私的时代。这就要求隐私的保护在技术上要保证数据来源与处理方式的透明性、可控性以及载体的安全性，在立法方面应当尽早明确数据与个人信息的法律规定与保护，通过完善相关立法，依法严厉打击非法泄露和出卖个人数据等行为，构建统一有序的法律环境。我国相关技术研究与立法研究都着眼这方面进行不断努力。随着越来越多的现实生活内容连接到原本虚拟的互联网上，日益敏感的且具有挖掘价值的公民个人信息被各家企业存