一、大数据什么意思？

大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

二、大数据创新的优势？

1.

大数据分析公司和企业通常可以获得更多项商业利益,包括更有效的营销活动,发现新的收入机会,改善的客户服务,更高效的运营以及竞争优势等等。公司实施大数据分析是因为他们希望做出更明智的业务决策。

2.

大数据分析工具对于公司和企业非常重要,互联网时代组织现在大量的生成和管理数据非常庞大。大数据分析工具还可以帮助企业节省时间

3.

大数据分析可以帮助企业能够快速、全面地分析他们的数据洞察力甚至有时直接提供

三、什么是数字化机遇？

机遇一：加速应用创新

为了跟上市场的变化，各行各业都在改变新产品、新应用的开发和发布方式。在传统模式下，数据收集、设计、制造需要很长时间，而且要预先对更新、测试、发布进行规划，完成这一系列工作需要数月甚至数年的时间。

现在越来越多的企业转而采用敏捷设计、制造与发布，在速度和质量之间实现了更好的平衡，能够快速撤回不成功的新产品或新服务，而不影响关键服务和系统的持续运行。为了建立更加敏捷的工作流程，企业必须实现更紧密的团队协作，以及无缝的系统集成，而且还需要能够实时监控协作与集成的效果。

具体战略

• 团队协作 —— 简化内部交流和项目管理，让各团队能够有效分享知识、反馈信息及资源。• 敏捷开发 —— 流程灵活，更看重产品和平台的连续更新与细化，而不是预先规划的检修。

主要挑战

• 将新应用及平台集成到传统系统和大型机中；• 消除系统更新和改进方法中不够灵活的地方；• 平衡发布速度和产品质量；• 简化孤立团队之间的协作；• 兼顾每个部门业绩衡量标准的不同；• 确保关键系统在更新期间的连续运行；• 无缝撤回不完善的新产品，不对客户体验造成影响。

机遇二：用大数据增强洞察力

大家都希望用大数据武装自己，但只有弄懂了数据的含义，才能将信息转化为竞争力。事实上，每个企业都拥有相当多客户、竞争对手以及内部运营的数据，因此需要采用合适的工具和流程，去挖掘数据的真正含义，才能快速做出明智的决策、促进创新，并制定具有前瞻性的发展计划。

具体战略

• 客户分析 —— 有助于了解客户，提升客户体验、客户保有率及销售收入。• 经营审计 —— 分析内部流程，以简化经营、提高绩效，并发现新的创新方向。

主要挑战

• 选对需要分析的数据；• 问对问题（很重要）；• 收集、保存数据，并保护数据安全；• 向主要决策制定者分发分析结果；• 将信息转化为行动；• 不断用最新信息更新数据库。

机遇三：提供下一代工作空间

技术消费化趋势和移动设备的增多，导致如今企业员工的工作环境流动性远大于从前，工作空间的概念已经发生根本性变化。

工作将不再受时间、地点的限制，为了吸引和留住优秀人才，企业必须建立能够适应这种新型工作方式的环境和文化。合适的数字化工具和政策在这里尤为重要，利用它们员工即可高效应对职场中的各种复杂情况。

具体战略

• 员工生产力工具 —— 利用数字化解决方案，为员工提供能够释放工作潜能所需的信息、网络连接和资源。• 移动办公 —— 为员工配备一套安全的技术和工具，让他们无论在什么地点工作都富有成效。

主要挑战

• 争夺最优秀的人才；• 用任何设备、在任何地点都能实现无缝协作及联系；• 挖掘企业内部的专业知识和技能；• 确保敏感数据的收集满足严格的信息安全标准；• 找到可以跨设备和平台运行的软件解决方案；• 管理整个企业的数据需求；• 培训员工，让他们了解并学会使用新系统和执行新政策；• 尽管员工在不同地点分散工作，但是要培养可持续的公司文化；• 通过提高员工工作效率，取得更好的业务成果。

机遇四：适应业务发展的安全保障

企业在加速创新、缩短产品周期的同时，也面临更多安全风险与威胁。随着更多应用实现互联互通，黑客成功侵入一个系统就能非法访问所有相连系统，而员工与合作伙伴所获得的远程访问权限，也让企业必须应对系统后门可能增多的问题。

从安全角度看，简化安全流程，持续不断地对所有系统进行推敲、测试和升级至关重要。通过自动化工具以及更好的协议配置，可以让公司显著缩短发现和修补漏洞的时间差，从而最大限度地降低系统遭遇非法入侵和数据丢失的可能。

具体战略

• 主动防御式安全系统 —— 建立持续不断地预测、识别和修补漏洞的安全系统，消除安全威胁。• 自动化工具利用 —— 利用自动化工具替代手工工作，可以减少差错，提高响应频率和速度。

主要挑战

• 通过最大限度减少人为差错，降低遭受非法入侵的风险；• 及时监控、识别和修补系统漏洞；• 开发能够与产品发布、更新保持同步的安全协议；• 实现流程各个组件的自动化，以提高响应速度；• 在遭受非法入侵后重获消费者信赖、恢复品牌价值。

从5个方面为数字化转型做准备

企业运营需要从以下5个方面去为数字化转型做好准备。

像初创公司一样做事 —— 做一个敏捷的、以原型产品为主导的公司，不断提高生产效率，确保持续发展。帮助员工绕开不必要的官僚程序，运用数字化工具实现某些审批流程的自动化，使员工能够把想法化作行动，在实践中验证想法是否可行。

加强协作 —— 建立部门协作理念及规则，运用工具去协同不同部门的行动，并明确定义共同的目标和优先事项。这就要求员工在团队之间分享所了解的信息及专业知识和技能。

增强员工的自主能力 —— 企业最宝贵的资产就是敬业的员工以及他们的知识和洞察力，增强员工的自主管理与创新能力，让员工自主寻求改进，对企业和员工都有利。

专注于客户 —— 满足客户需求是任何业务的核心，企业现在可以更加容易地获得客户数据，要能够运用数字化工具进一步了解客户行为背后的根本原因。

平衡速度与质量 —— 越来越多企业开始摒弃传统的产品发布和更新方法，转而采用连续的增量式开发方法，从而可以更好地平衡产品交付速度和产品质量问题。

对企业而言，数字化转型像工业革命一样具有颠覆性，企业用户必须适应数字化转型以取得成功，如若充耳不闻必将面临被淘汰的风险。

四、数据意识的定义？

数据意识是整个数据素养的先决条件，是指客观存在的数据在人们头脑中的能动反映，表现为人们对所关心的事或物的数据敏锐的感受力、判断能力和洞察力以及对数据价值的认同。

教师的数据意识就是教师对自己教学实践接触到的相关数据及其异动具有敏锐的嗅觉，对教与学的相关过程和行为等从数据的角度理解、感受和评价。

通俗地讲，数据意识强的教师能积极主动地分析数据，及时地发现数据的相关性，并超越数据本身诠释数据的意义。

五、什么是计算智能 大数据？

大数据是描述大量数据（包括结构化数据和非结构化数据）的术语，它们每天都会覆盖大量业务。但重要的不是数据量。这是组织对重要数据的处理方式。可以分析大数据的洞察力，从而获得更好的决策和战略性业务变动。

人工智能是对让计算机展现出智慧的方法的研究。计算机在获得正确方向后可以高效工作，在这里，正确的方向意味着最有可能实现目标的方向，用术语来说就是最大化效果预期。人工智能需要处理的任务包括学习、推理、规划、感知、语言识别和机器人控制等。

云计算，英文名称：cloudcomputing，是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。

六、大数据思维是哪四个？

总体思维、容错思维、相关思维、智能思维。

总体思维：改变样本研究方法，思维方式应该从样本思维转向总体思维，从而能够更加全面、立体、系统地认识总体状况。

容错思维：适当忽略微观层面上的精确度，可以在宏观层面拥有更好的知识和洞察力。

相关思维：从因果思维转向相关思维，努力颠覆千百年来人类形成的传统思维模式和固有偏见，才能更好地分享大数据带来的深刻洞见。

智能思维：从自然思维转向智能思维，不断提升机器或系统的社会计算能力和智能化水平，从而获得具有洞察力和新价值的东西，甚至类似于人类的“智慧”。

七、数据敏感分为哪三类？

数据敏感度分为三个等级：基础等级、高阶等级和大神级别。

基础等级是指对数据敏感，也就说对数据是不是出现异常了、是不是有错漏了等有感觉，能立马发现这些异常现象。比如：某一天APP的卸载量突然超出平常数值的20%以上，此时如能发现卸载量数据的异常算是达到了数据敏感度的基本要求；

高阶等级不仅要求对数据本身是否出现异常有判断力，还要求分析到这种异常数据背后的原因是什么、异常数据会带来业务哪些影响、接下来应该做些什么等。此时的数据敏感度一方面要求具备对数据本身的觉察力，另一方面还要求具备高度的业务反应力，能将数据与业务的关系理清；

第三个等级就是大神级别，这个级别的数据敏感度要求当事人具备丰富的业务实战经验和超强的数据洞察力，不仅要厘清数据背后的原因，还要能分析出数据异常所牵连的各种关联关系，并预见到可能带来的各种影响，还能在此基础上把握好时机、做出关键的决策。比如：我们经常听说到股市上有些大神的传说，他们总是能从各种事件中嗅出政策走向和股票趋势来，然后基于对某些股票股价变化的敏感度，总能判断出最合适的抄底机会，入手后再选择合适的清仓时机出手。这些股市的大神能做到如此出神入化，一方面固然是与他们有多年的炒股经验、操盘经历有关，另一方面与他们对股票数据的敏感度也是密不可分的。