一本书读懂大数据！邬贺铨院士主编，马云倾情推荐 _生活知道

每个人都身处大数据浪潮
大家可能都有过这样的体验，当你在网上闲逛时，网页可能会跳出某品牌新品手机广告，点进去就可以直接购买，出现这样的链接，只因为前两天浏览了相关手机发布的新闻；刚在某电商平台购买了一台面包机，在付款的时候，发现页面下方冒出了面粉、食谱等，于是没忍住又买了一堆；当你打开邮箱时候，发现邮箱已经不声不响自动过滤了垃圾邮件，垃圾邮件正安静地躺在垃圾箱里……每个普通人都游弋在大数据的海洋里，我们的生活正因为数据发生着潜移默化的改变。
马云曾说：“20世纪的工业，包括中东战争都是围绕着石油，谁掌握着资源就掌握着动力。而现在数据就是资源大数据下人类是否有隐私，人类社会开采着自己创造的能源，别的东西你用过卖给我就不值钱了，而数据是你用过交给我变得更值钱了。”
大数据作为一种新兴的生产要素、企业资本、社会财富，可谓取之不尽、用之不竭，而且能够重复使用、循环利用。可以说，大数据是一个信息和知识的富矿，只要去深度分析和挖掘，总会有意想不到的收获。谷歌、亚马逊、Facebook、阿里巴巴、腾讯、京东等行业巨头的成功实践和辉煌业绩，就是生动、有力的例证。
【一本书读懂大数据！邬贺铨院士主编，马云倾情推荐】“用数据说话”、“让数据发声” ，已成为人类认知世界的一种新方法。世界是物质的，物质是数据的，数据正在重新定义世界的物质本源，并赋予“实事求是”新的时代内涵。我们必须善于用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据生活。
在这个时代，每个人都应该懂点数据。
数据是什么样子的？
大数据里面的数据大体上分为两种类型：一种叫结构化数据，另一种叫非结构化数据。结构化数据是有固定格式和有限长度的数据，如国籍、民族、姓名、性别等。非结构化数据量比较大，没有固定格式和长度，如视频数据、语音数据等。单纯看这些独立的数据可能意义不大，但是经过一定处理，从杂乱的数据中梳理和清洗关键信息，并从这些信息中总结规律而形成“知识”，才是数据的价值所在。
就以阿里小贷为例。阿里小贷通过对贷款客户进行下游订单、上游供应商、经营信用等评估，就可在不面谈的情况下给客户放款。其数据来源于大型的数据共享平台，通过共享阿里巴巴旗下各子公司的数据资源来创造商业价值，大数据团队把淘宝交易流程各环节的数据整合互联，并基于商业理解对信息进行分类储存和分析加工，进而与决策行为一起分析挖掘后得出结果。
数据是怎么被分析的？
从各种类型的数据中快速获得有价值的信息需要一个过程，其中涉及多种数据处理与分析技术，包括大数据采集、大数据预处理、大数据存储与管理、大数据分析与挖掘、大数据展现与应用等。
在商业应用中，如何挖掘消费者需求，从而高效整合供应链满足其需求的能力，是能否获得竞争优势的关键要素。数据化运营逐渐成为主流，依托大数据“基因”，可以重新定义“人、货、场” 。
具体而言，基于充足的数据样本分析和处理（包括购买情况、消费偏向、用户活跃度、平台数据和流量，以及信息回馈等），调研关键词和属性，准确描绘出用户画像，可有针对性地进行数据引流，并进一步实现服务升级。
用户画像，即用户信息的标签化，是通过收集、分析用户数据后抽象出的一个特征集，可以认为是真实用户的虚拟代表。用户画像的核心工作就是为用户匹配相符的标签，通过多维度对用户特征进行构造和刻画，包括用户的社会属性、生活习惯、消费行为等，进而揭示用户特征与潜在需求。
有了用户画像，就能真正了解用户需求，同时依靠现代信息技术手段建立个性化的顾客沟通服务体系，将产品或营销信息推送到特定的用户群中，既节省营销成本，又能更好地发挥营销效果，使精准营销成为可能。
比如，从微信、微博、等用户数据，以及各种活动数据、线上数据库、客户服务信息中爬取数据，并进行清洗整理。在此基础上，通过分类、聚类、回归分析、关联分析等对整理好的数据进行分析，进一步明确用户的年龄、性别、职业、兴趣等属性标签，实现用户标签化，并通过数据建模，构建用户画像，实现数据可视化分析。
在此基础上，通过大数据了解客户的消费喜好和需求，有针对性地推送不同产品的推荐信息，进而实现精准营销：通过记录客户的购物习惯，在客户生活必需品用完之前，通过精准广告及时提醒客户补货；根据客户消费行为与属性特征，为客户推荐可能购买的其他产品，进一步提高销售额。
电商作为较早利用大数据进行精准营销的行业大数据下人类是否有隐私，电商网站内推荐引擎依据客户历史购买行为和同类人群购买行为进行产品推荐的产品转化率一般为6%～8% 。
如何保障数据安全？
数据无处不在，数据泄露也随处可寻。根据上海社会科学院互联网研究中心发布的《大数据安全风险与对策研究报告》，自2013年以来，在企业或社会组织发生的数据安全事件，泄漏量动辄过亿条，既有外部攻击，也有内部泄密，既有技术漏洞，也有管理缺陷，大大威胁了企业发展和个人信息安全。因此，只要有数据存在的地方，就应该建立安全机制。
在信息安全防护方面，在政府牵头指导下，社会各界联动响应，才能将信息安全落到实处。首先，在技术层面，亟须提高安全防护技术水平，在网络安全与个人隐私保护方面加强研究，增强防御信息安全事件风险的能力。同时，可成立数据治理委员会、大数据管理局等专门的数据治理机构，引进第三方信息安全审计，对数据治理进行统筹管理，在数据安全保护与信息开放共享之间找到合理的平衡点。
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