大数据中的财政思维（集锦5篇）由网友“张新成何体统”投稿提供，以下是小编给大家整理的大数据中的财政思维，欢迎大家前来参阅。
篇1：大数据中的财政思维
汪洋书记向广东省财政部门推荐《大数据》一书，并部署财政部门研究如何收集、分析、挖掘、加工财政相关的经济社会数据后，全省财政系统深入开展《大数据》专题学习活动，掀起了一轮学习大数据战略相关知识、议论制订实施财政“大数据战略”的热潮。广大财政干部职工结合工作实际，“带着问题读、带着想法读”，进行了深入思考，对财政部门率先实施大数据战略有许多心得体会和感想。省财政厅党组书记、厅长曾志权率先垂范，经过深入研读和分析、思考，提出了深化对大数据的理解和认识、实施财政大数据战略的一些见解和思考。现将曾志权厅长及部分财政干部读书心得摘要如下，以飨读者。
曾志权(广东省财政厅党组书记、厅长)：
实施大数据战略 搭建战略平台
提高财政服务经济社会发展的能力水平要从经济社会发展的阶段转型和社会变革的趋势深刻理解和认识实施大数据战略的必然性。当前，我们正处于工业时代和信息时代交汇的发展阶段，新的通讯技术和新的能源系统将互联网技术和可再生能源结合起来，将为第三次工业革命创造强大的新基础设施。在这一轮抢占经济制高点的竞争中，广东只有牢牢把握经济发展趋势，顺势而为，才能跟上第三次工业革命的步伐，才能实现经济发展阶段的战略转型。大数据战略正是适应经济发展的阶段转型，实现新技术革命的必由之路。同时，大数据时代带来的不仅是技术领域的变革和经济的发展，对全社会的政治生活、文化生活也将产生重要的影响。首先，从政府职能转变的进程看，进入大数据时代后，政府决策越来越依赖于数据的支撑和信息咨询系统的发展，这一变化也将进一步提高决策的效率，节约决策的成本。其次，信息化时代数据资源的可共享性和透明性，必然推动社会力量广泛参与政府决策、监督政府行为，并进一步改善政府治理。再次，大数据将从根本上改变个人的思想和行为习惯。大数据时代这些推动社会变革的力量使实施大数据战略成为必然的趋势。
实施大数据战略是提高财政工作水平的重要途径。从财政工作的实际看，财政工作与各种经济社会数据息息相关，信息技术极大扩展了我们掌握数据、分析数据的手段和方式，也成为提高财政工作水平的重要工具。首先，数据可以服务财政决策。越来越丰富的涵盖经济社会发展各领域的数据为更准确、高效地做出决策提供有力的帮助。其次，数据可以改进财政管理。通过各种财政业务数据、民意数据，我们能更清晰地发现财政管理中存在的问题和不足，并将为我们加强管理、改进工作提供数据支撑。再次，数据可以推动财政创新。一方面，预算管理信息系统、财务核算信息集中监管系统等财政业务系统的数据库技术创新本身就是财政创新的重要内容。另一方面，通过加强数据分析，挖掘数据背后有利于增加收入、改进支出的因素，可以推进财政体制机制创新。因此，财政部门必须真正重视数据，研究推进实施大数据战略的举措，不断提高财政管理水平，使财政工作更有效率、更加开放、更加透明。
篇2：大数据时代的思维
我们在O2O时代做营销，到底哪种趋势和战略更加有效?这里有两种不同的思维方式，一个是互联网思维，另一个是大数据思维。
互联网思维与大数据思维有交集但又不重合。目前热炒的互联网营销案例，基本上剥离了大数据，更多是题材炒作和传播方式炒作。而大数据营销也不局限于互联网，它还包含了线下营销。
营销艺术与科学之辩
如何看待这两种营销思维?事实上互联网思维和大数据思维的PK，本质是关于营销的艺术和科学之争。一个流派认为营销是门艺术，只可意会不可言传;另一流派则把营销当作科学对待，通过对消费者行为数据的收集和分析，得出优化营销的策略。
互联网思维可以理解为三个关键词——体验、话题、传播。体验是消费者在使用产品或享受服务时体验到的感觉，以互联网媒介可以迅速将体验转化成话题传播出去，传播之后又引发新的体验，进而引发更多的话题及传播。
大数据实际上是营销的科学导向的自然演化。大数据思维有三个纬度——定量思维、相关思维、实验思维。
第一，定量思维，即提供更多描述性的信息，其原则是一切皆可测。不仅销售数据、价格这些客观标准可以形成大数据，甚至连顾客情绪(如对色彩、空间的感知等)都可以测得，大数据包含了与消费行为有关的方方面面;第二，相关思维，一切皆可连，消费者行为的不同数据都有内在联系。这可以用来预测消费者的行为偏好;第三，实验思维，一切皆可试，大数据所带来的信息可以帮助制定营销策略。
这就是三个大数据运用递进的层次：首先是描述，然后是预测，最后产生攻略。
一切皆可测：迪士尼MagicBand手环
美国迪斯尼公司最近投资了10亿美元进行线下顾客跟踪和数据采集，开发出MagicBand手环。游客在入园时佩戴上带有位置采集功能的手环，园方可以通过定位系统了解不同区域游客的分布情况，并将这一信息告诉游客，方便游客选择最佳游玩路线。此外，用户还可以使用移动订餐功能，通过手环的定位，送餐人员能够将快餐送到用户手中。利用大数据不仅提升了用户体验，也有助于疏导园内的人流。而采集得到的顾客数据，可以用于精准营销。这是一切皆可测的例子，线下活动也可以被测量。
一切皆可连：网上订餐追踪系统
一家做订餐配送的互联网企业，在送外卖的自行车和汽车上安装一套软件和追踪系统，从配送外卖中采集了大量数据，如谁订了什么外卖、经过什么路线、到了谁的家里……而通过对数据的分析，可以得出哪家餐馆的什么外卖比较受欢迎，最快捷的路径是那一条等，在此基础上为商家提供备料建议，并规划一条合理高效的送餐路线。利用分析表面看似无关联的大数据，公司能够提供优化餐馆运营的增值服务。
一切皆可试：电商页面推荐功能
电商购物中，商品页面的其他产品推荐是个重要的功能(例如“买过该商品的人还买过XXX”)。如何量化和优化推荐功能的效果?有研究机构做了这样一个测试：按顺序向用户推荐全部/屏蔽部分推荐/屏蔽所有推荐，经过一个月测试之后，跟踪被测试对象的购买情况，发现不屏蔽推荐的短期效应最高，购买量最多。而屏蔽所有推荐的效果要优于屏蔽部分推荐。而原先购买过商品的消费者在被屏蔽推荐之后，商品的销售额下降更快，因而可以得出推荐功能对有忠诚度的客户作用更大。更有趣的是推荐功能的长期效果。研究发现，不论首次购买过程中用户是否购买了推荐商品，第二次的访问情况都遵循这一规律：未被屏蔽推荐的顾客中，10%的人会再次访问，被屏蔽推荐的访问率是9%，而实际转化成访问的次数是8%，如果再结合老顾客推荐效果会更好，最后会产生超过10%的营收提高。总体看来，推荐的效果更可观。
从描述到预测，再到产生攻略
社交网络分析跟踪，将消费者社交网络上的关键词频率转化为可视化表达，对消费者进行分类，进而做针对目标客群的精准营销，这是大数据营销的描述阶段。
预测阶段的案例是对信用卡使用情况的研究。原先每家银行只能看到消费者的本行刷卡记录，银行据此消费记录对客户实行奖励。其中存在的问题是，客户使用非本行信用卡的消费情况无从知晓，银行无法了解客户的实际消费情况，哪些是隐藏的“消费大户”。解决这一问题的难点在于，他行的数据记录很难获得，因此研究机构就使用第三方零售商调研的数据，通过建立模型，将两种数据融合，再对消费者的实际消费情况进行预测。模型中原先可能年消费只有-3000元的消费者，实际消费达到了4万，这些人成了非常有潜力的银行客户。
在攻略阶段，银行可以根据预测结果调整客户奖励政策，例如给年均消费3000元的客户提高返点，或者提供更丰富的积点兑换产品等，使这部分人群变成银行的忠诚顾客。
东方智慧与西方知识不可偏废
互联网思维如何PK大数据思维?“互联网时代”这个词在中国特别火，但在美国还未听说。这是因为互联网思维更契合传统东方思维方式。东方文化强调智慧，而西方更强调知识，智慧来源于经验，而知识来源于数据。诸葛亮和司马懿是一组典型的智慧PK知识的代表。司马懿是诸葛亮的最大对手，他可能是早期的大数据最佳应用者。从诸葛亮几点睡觉，吃几碗饭，他就能判断诸葛亮活不长了;而诸葛亮则凭借智慧猜出司马义胆子小，不敢进入空城。中国人崇尚智慧，可能更注重互联网思维，但光有互联网思维还不够，还要对数据有更深的认识和更好的运用。
大数据思维不像互联网思维那样令人热血沸腾。最近一项研究表明，采用大数据的公司比不采用大数据的公司利润平均高6个百分点。6个百分点也许不那么起眼，但“积少成多、聚沙成塔”，在激烈的竞争环境中，这是可以让企业生存下来、脱颖而出的资本。在美国排名前十的电商网站中，8家是传统零售商，只有2家是纯电商(亚马逊和易贝)。传统零售商拥有大量数据——沃尔玛一天的数据量达到PB级，这个数据资源能够转化为企业赢得比赛的耐力。由于大数据时代有内在的使从企业从做大到做强的反馈逻辑，企业做大之后会产生更多数据，对消费者的理解也就更深刻，营销更精准，企业变得更强，然后会产生更多的数据，从而形成正面反馈，这是一种最终的数据驱动成长模式。
运用大数据来指导营销决策，是许多并购战略的内在逻辑。
最理想的状态是科学与艺术的结合。可穿戴运动相机制造商GoPro的上市，就是大数据思维和互联网思维结合的成功案例。这家原本只生产实体相机的公司，先是开发出了带有WIFI功能的相机，用户可以将拍摄的照片和视频即时分享到互联网，内在的逻辑是从体验到传播再到分享的互联网思维;此后GoPro进入大数据的分析运用阶段，对用户拍摄的内容进行分类，将内容和潜在的广告商匹配。此外，GoPro还购买了电视频道的转播权，通过数据分析哪些时段适合播放什么内容，再与广告匹配，实现精准营销。GoPro从一家实体相机生产商，拓展出了社交平台，甚至是媒体的功能。
中国人本来就有营销智慧，企业通过大数据的运用与结合，成为互联网时代的巨头，是非常可能实现的。
篇3：大数据的核心思维
互联网革命日益紧凑，互联网思维由以下八个核心理念构成:
第一，用户思维。
互联网思维最重要的，就是用户思维。即在价值链各个环节中都要“以用户为中心”去考虑问题。从整个价值链的各个环节，建立起“以用户为中心”的企业文化，只有深度理解用户才能生存。没有认同，就没有合同。要遵循三个法则：一是得“屌丝”者得天下。成功的互联网产品都抓住了“屌丝群体”、“草根一族”的需求。二是兜售参与感。按需定制和在用户的参与中去优化产品。三是体验至上。用户体验从细节开始，让用户有所感知，并超出用户预期，带来惊喜。用户思维体系涵盖了最经典的品牌营销的Who-What-How模型，Who，目标消费者——“屌丝”;What，消费者需求——兜售参与感;How，怎样实现——全程用户体验至上。
第二，简约思维。
互联网时代，信息爆炸，用户的耐心越来越不足，所以，必须在短时间内抓住他。要遵循两个法则：一是专注。专注才有力量，才能做到极致。苹果就是典型的例子，苹果接近破产，乔帮主回归，砍掉了70%产品线，重点开发4款产品，使得苹果扭亏为盈，起死回生。即使到了5S，iPhone也只有5款。二是简约。在产品设计方面，要做减法。外观要简洁，内在的操作流程要简化。Google首页永远都是清爽的界面，苹果的外观、特斯拉汽车的外观，都是这样的设计。
第三，极致思维。
极致思维，就是把产品、服务和用户体验做到极致，超越用户预期。要打造让用户尖叫的产品。尖叫，意味着必须把产品做到极致，超越用户想象使其惊叫。有三个方法：第一，“需求要抓得准”(痛点，痒点或兴奋点);第二，“自己要逼得狠”(做到自己能力的极限);第三，“管理要盯得紧”(得产品得天下)。服务即营销。为顾客制造惊喜。站在顾客角度提供细致的个性化服务。
第四，迭代思维。
这是一种以人为核心、反复、循序渐进的开发方法，允许有所不足，不断试错，在持续迭代中完善产品。有两个要点，一个“微”，一个“快”。小处着眼，微创新。“微”，要从细微的用户需求入手，贴近用户心理，在用户参与和反馈中逐步改进。“可能你觉得是一个不起眼的点，但是用户可能觉得很重要”。二是精益创业，快速迭代。“天下武功，唯快不破”，只有快速地对消费者需求做出反应，产品才更容易贴近消费者。
第五，流量思维。
流量意味着体量，体量意味着份量。“目光聚集之处，金钱必将追随”，流量即金钱，流量即入口，流量的价值不必多言。要遵循两个法则：一是免费是为了更好地收费。二是坚持到质变的“临界点”。任何一个互联网产品，只要用户活跃数量达到一定程度，就会开始产生质变，从而带来商机或价值。
第六，社会化思维。
社会化商业的核心是网，公司面对的客户以网的形式存在，这将改变企业生产、销售、营销等整个形态。要遵循两个法则：一是利用好社会化媒体。二是众包协作。众包是以“蜂群思维”和层级架构为核心的互联网协作模式。要思考如何利用外脑，不用招募，便可“天下贤才入吾彀中”。
第七，平台思维。
互联网的平台思维就是开放、共享、共赢的思维。平台模式最有可能成就产业巨头。全球最大的100家企业里，有60家企业的主要收入来自平台商业模式，包括苹果、谷歌等。要遵循三个法则：一是打造多方共赢的生态圈。二是善用现有平台。三是让企业成为员工的平台。让员工成为真正的“创业者”，让每个人成为自己的CEO。
第八，跨界思维。
随着互联网和新科技的发展，很多产业的边界变得模糊，互联网企业的触角已无孔不入，如零售、图书、金融、电信、娱乐、交通、媒体等等。遵循两个法则：一是携“用户”以令诸侯。二是大胆颠覆式创新。一个真正厉害的企业，一定是手握用户和数据资源，敢于跨界创新的组织。
三、互联网思维的应用
目前，脱胎于互联网行业的“互联网思维”，正把影响力触角延伸到政治、经济、文化、生活各个方面。
(一)互联网思维与互联网经济
互联网经济是基于互联网所产生的经济活动的总和，在当今发展阶段主要包括电子商务、即时通讯、搜索引擎和网络游戏四大类型。互联网经济是信息网络化时代产生的一种崭新的经济现象。截至12月，中国网民规模已达6.18亿，互联网普及率为45.8%。同时，中国网站数量为320万个，全国使用互联网办公的企业比例达83.2%。
20中国网络经济整体规模已达到6004.1亿元，同比增长50.9%。 以电子商务为例，年中国电子商务交易总额达到10万亿元，其中网络零售超过1.8万亿元，中国首次超越美国成为世界第一大网络零售国。互联网经济有以下三个特点：第一个特点是用户体验至上。第二个特点是基于免费的商业模式。第三个特点是价值链创新。互联网免费的商业模式,本质上讲是通过免费获取巨大的用户群,然后在此基础上创造新的价值链。
面对互联网、大数据、云计算等技术快速发展，企业家及其团队要进行互联网思维切换。最为重要的是“以用户为中心”而不是“以厂商为中心”，需求分析要抓住用户的痛点、痒点、兴奋点，产品开发要让用户深度参与而不是闭门造车，注重用户体验而不仅仅是产品功能等。
(二)互联网思维与政府转型
政府不仅担负着引导互联网健康发展的职能，更要深入其中了解互联网、运用互联网，用互联网思维指导日常工作，推动政府职能转型，大力实施数据治国和数据强国战略。从政治层面来讲，大数据可以帮助政府实现三大价值：第一，透明的政府。大数据最核心的理念就是要建设开放的政府，这是大数据对于政府最核心的价值。第二，智慧的政府。大数据可以帮助政府更好地了解公众在想什么，需求什么。通过让政府变得更加智慧，从而提升执政水平。第三，负责任的政府。通过为社会公众提供更好的服务，真正做到“权为民所用，利为民所谋”，树立更好的政府形象。
在大数据时代，各级政府要树立以下“五个意识”。
第一，数据即财富意识。
“大数据”之大，不仅仅意味着数据之多，还意味着每个数据都能在互联网上获得生命、产生智能，散发活力和光彩。人类可以分析和使用的数据在大量增加，通过这些数据的交换、整合和分析，人类可以发现新的知识，创造新的价值，带来“大知识”、“大科技”、“大利润”和“大发展”。数据将和企业的固定资产、人力资源一样，成为生产过程中的基本要素。
第二，数据即权利意识。
“大数据”时代，“数据权”可以有效地反映社会民主和政府开放的程度。公众向政府要求更多的民主，越来越多的政府逐步将数字权利与其他财产权等有形公民权利放在一个“权利篮子”里提供给公众，公众有获取任何不涉及国家安全和秘密数据的权利，因为他们提供了数据这种资产。1月，英国政府数据开放网站(Data.Gov.uk)上线，同年5月，卡梅伦首相提出了“数据权”(Right to Data)的概念，他指出“数据权是信息时代每一个公民都拥有的一项基本权利”，并承诺要在全社会普及数据权。
第三，快速迭代意识。
从项目的草稿版本开始，一直到最终版本结束，中途随着逐步完善而产生的各个版本称之为迭代。迭代是重复反馈过程的活动，其目的通常是为了逼近所需目标或结果。每一次对过程的重复称为一次“迭代”，而每一次迭代得到的结果会作为下一次迭代的初始值。这是一个试错和探索的过程。政府办事，以往的观念是任何事情都要十全十美，方方面面考虑周到才着手去干。现在，按照迭代理论，只要大方向看准了就应该立即行动起来，干起来比什么都重要，而不是讨论什么概念更重要。
第四，数据治理意识。
“大数据”时代是一个更开放的社会、一个权力更分散的社会、一个网状的大社会。信息技术尤其是电子政务治理方式，促进政府由管制型向服务型转变。20世纪90年代兴起的治理理论，其核心观点是主张通过合作、协商、伙伴关系确定共同的目标等途径，实现对公共事务的管理，涉及的核心问题就是权力多中心化以及由此引发的主体多元化、结构网络化、过程互动化和方式协调化的诉求。“大数据”时代要对数据进行治理，而非管理，避免出现数据的独享、集中和单向性，充分体现社会的开放性、权力的多中心和双向互动特性。
第五，个性服务意识。
数据挖掘技术可以根据用户过去的行为模式预测其信息的需要，为其配送个性化的信息，未来的语义网更是一个高度个性化的智能网络平台。政府通过政府门户网站、移动政务、政府微博等多种方式提供的信息公开、在线服务和互动服务都强调了个人化的特色，网站向不同的用户提供个性化定制服务，微博向群体特征明显的受众群提供主题比较鲜明的服务。
中国的大数据开发更重要的是意识革命。要求打破小数据时代的结构性样本分析的局限，完全颠覆存在数百年的因果理念，转而寻求大数据海洋里的相关性。第一，我国在数据的开放性、流动性、交互性上还远远不足。第二，在数据处理上的技术仍然不成熟。三，从政府层面来讲，信息公开并不理想。第四，数据的真实性也有问题，因为假数据比没数据对社会的危害还要大。第五，非结构数据的不足。
大数据给中国发展带来了新的机遇。正如《智慧政府：大数据治国时代的来临》一书所说，“大数据要求颠覆传统的、线性的、自上而下的决策过程，建立一个非线性的、去中心化的、自下而上的、发现群体智慧的方案编制模式。”这就要求政府更多地利用民众的智慧，让公众真切地参与到执政过程中，做到真正的政府公开，科学执政。
总之，大数据和互联网思维为我们走群众路线，推进治理现代化，全面深化改革，促进经济转型升级，加大反腐倡廉力度，全心全意为人民服务，提供了战略导向、技术手段和实现途径，值得高度重视和科学把握。
篇4：大数据的互联网思维
联合国制定了“数据脉动”计划，20英国发起了“数据权”运动、美国实施了“大数据”战略，最近新加坡等提出“大数据治国”理念， “大数据”时代的序幕由此渐渐拉开。今年7月25日，国务院在听取浪潮云计算、大数据产业发展汇报后指出，信息化正在全球快速发展，云计算、大数据是一个大潮流。作为继物联网、数字城市、智慧城市之后的又一个流行词汇, “大数据”的究竟是什么?大数据时代下应树立怎样的思维?大数据对国家治理现代化和反腐倡廉有什么作用?
一、大数据时代正悄然来临
今年全国两会时，“大数据” (Big data)第一次出现在政府工作报告中，这表明我国对大数据重要性的认识上升到了国家层面。信息产业发达国家，如美、英、德、日等此前已将大数据作为国家核心竞争力提升为了国家战略。数字主权将是继边防、海防、空防之后，又一个大国博弈的空间。
(一)大数据的定义和特征
大数据并非现在才出现。中国东汉时期人口已达6千多万，这显然是一个大数据，但不是今天讨论的大数据。维基百科对大数据的定义为：“大数据意指一个超大、难以用现有常规的数据库管理技术和工具处理的数据集。”IDC(互联网数据中心)报告对大数据的定义为：“大数据技术描述了一种新一代技术和构架，用于以很经济的方式、以高速的捕获、发现和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值。”大数据研究的目的是将数据转化为知识，探索数据的产生机制，进行预测和政策制定。建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心，通过找出一个关联物并监控它，我们就能预测未来。
大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结(Volume、Variety、Value和Velocity)，即体量大、多样性、价值密度低和处理速度快。具体来讲，一是数据体量巨大。数据信息计量的最小基本单位是字节(Byte) ，换言之， Byte是计算机信息技术用于计量存储容量和传输容量的一种计量单位，一个字节等于8位二进制数，在UTF-8编码中，一个英文字符等于一个字节。数据存储是以“字节”(Byte)为单位，数据传输是以“位”(bit)为单位，一个位就代表一个0或1(即二进制)，每8个位(bit)组成一个字节(Byte)。8bit=1Byte，数据存储是以10进制表示，数据传输是以2进制表示，所以1KB不等于1000B，而是1KB=1024B， K是千， M是兆 ，G是吉咖， T是太拉。按信息量从小到大的顺序，单位分别是：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB，除了1Byte=8bit而外，后续的计量单位均按照进率1024(2的10次方)来计算。大数据的“大”没有精确的定义，不同的时代对应着不同的大数据规模，当前大数据的数据规模在GB、TB、PB、EB、ZB这几个规模尺度上。二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。三是价值密度低。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。大数据分析犹如“大海捞针”。四是处理速度快。数据处理遵循“1秒定律”，需从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。
(二)大数据的主要成因
大数据的背后推手有哪些?以下三大因素是大数据的主要成因：
第一，人类保持数据的能力增强。
1965年，英特尔的创始人之一戈登·摩尔提出了著名的摩尔定律。该定律认为，同一面积集成电路上可容纳的晶体管数量，一到两年将增加一倍。回顾半个多世纪的历史，硬件技术的发展基本符合摩尔定律。以物理存储器为例，其性能不断上升，与此同时，价格不断下降。1955年，IBM推出第一款商用硬盘存储器，一兆字节的存储量需要6000多美元。到年，一兆字节的存储量仅仅需要0.005美分。半个多世纪，存储器的价格下降了1亿倍!
预计，1太硬盘的价格将下降到3美元，相当于一杯咖啡的价格。一所普通大学的图书馆，其馆藏量大约就一两个太。也就是说，到20，只需要花上一杯咖啡的钱，就可以把一个图书馆的全部信息拷进一个小小的硬盘。正是因为存储器的价格在半个世纪之内经历了空前绝后的下降，人类才可能以非常低廉的成本保存海量的数据，这为大数据时代的到来铺平了硬件道路，打下了坚实的物质基础。
第二，人类生产数据的能力增强。
从起，以脸谱网(Face book)、推特(Twitter)为代表的社交媒体相继问世，拉开了互联网的崭新时代—2.0时代。社交媒体的问世，带来以下三大变化：
一是社交媒体把交流和协同的功能推到了一个登峰造极的高度。在此之前，互联网的主要作用是信息的传播和分享，其最主要的组织形式是建立网站，但网站是静态的。进入Web2.0时代之后，互联网开始成为人们实时互动、交流协同的载体。8月23日，美国弗吉尼亚州发生5.9级地震，纽约市居民首先在推特上看到这个消息，几秒钟之后，人们才感觉到地震波从震中传过来的震感。社交媒体把人类信息传播的速度，带到了比地震波还快的时代!
二是社交媒体推动数据总量骤然增加。由于社交媒体的横空出世，人类自己开始在互联网上生产数据，例如发推特、微博和微信，记录各自的活动和行为，全世界的网民都是数据的生产者，每个网民都犹如一个信息系统、一个传感器，不断地制造数据，这引发了人类历史上迄今为止最庞大的数据爆炸。20，乔治敦大学的教授李塔鲁考察了推特上产生的数据量，他做出估算说，过去50年，《纽约时报》总共产生了30亿个单词的信息量，现在仅仅一天，推特上就产生了80亿个单词的信息量。也就是说，如今一天产生的数据总量相当于《纽约时报》100多年产生的数据总量。
数据量的增长到现在，已经不是以我们所熟知的多少G和多少T来描述了，而是以P(1千T)，E(1百万T)或Z(10亿T)为计量单位。百度对此给予了更形象的描述。仅其新首页导航每天就要从超过1.5PB的数据中进行挖掘，这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸，摞起来会超过4万公里高，接近地球同步卫星轨道长度，平铺可以铺满海南岛。而年新增的数字信息将是20的近45倍。如今，只需要两天就能创造出自文明诞生以来到所产生的数据总量。
三是社交媒体使人类的数据世界更为复杂。数据包含两类数据：结构化数据和非结构化数据。在大家发的微博中，你的带图片、他的带视频，大小、结构完全不一样。因为没有严整的结构，在社交媒体上产生的数据，也被称为非结构化数据。目前全世界的数据大约75%都是非结构化数据。这部分数据的处理，远比结构严整的数据困难。
第三，人类使用数据的能力增强。
大数据之大，不仅在于其大容量，更在于其大价值。最根本的原因，是人类使用数据的能力取得了重大突破和进展。
这种突破集中表现在数据挖掘上。数据挖掘是指通过特定的算法对大量的数据进行自动分析，从而揭示数据当中隐藏的规律和趋势，即在大量的数据当中发现新知识，为决策者提供参考。数据挖掘进步的根本原因是人类能够不断设计出更强大的模式识别算法。正是通过数据挖掘，各大商家谱写了不少点“数”成金的传奇故事。例如沃尔玛通过捆绑“啤酒和尿布”提高销量。阿里巴巴等凭借长期以来积累的用户资金流水记录，涉足金融领域，在几分钟之内就能判断用户的信用资质，决定是否为其发放贷款。
1月，美国的电子零售巨头亚马逊宣布了一项新的专利：“预判发货”。即在网购时，顾客还没有下单，亚马逊就将包裹寄出。这种顾客未动、包裹先行的做法，核心技术还是数据挖掘。发货的根据是顾客以前的消费记录、搜索记录以及顾客的心愿，甚至包括用户的鼠标在某个商品页面上停留的时间。微软纽约研究院经济学家大卫·罗斯柴尔德利用大数据准确预测了20第86届奥斯卡24个奖项中的21个奖项。 年，他正确预测了美国51个行政区中50个总统大选的结果……结果就在大数据中，惊喜已死。
(三)大数据的应用
主要有以下四个方面：
第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。
移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。
第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。
大数据时代，面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。
第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。
各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对;可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持;可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务;在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性;在公共事业领域，大数据在促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用已开始得以发挥。
第四，大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。
抽样调查是社会科学的基本研究方法。但在大数据时代，不需要通过抽样，而是通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。
(四)大数据与反腐倡廉
大数据反腐，是指利用强大的数据库支持反腐的各个环节，实现精准预测和发布。具有以下重要价值：
第一，大数据为网络反腐提供便利的“信息来源”。
中国工程院李国杰院士指出，“数据背后是网络，网络背后是人，研究网络数据实际上是研究人组成的社会网络”。大数据为网络反腐提供了一个非常庞大并且可以便利索取的“数据库”和“信息来源”，这使得网络犹如一个巨大的“信息蓄水池”。尽管这些信息是碎片化并且是无序排列的，但是可以通过设置“关键词”等形式，将大数据变成小数据，从而使得信息有序排列，获取到有价值的信息。在“杨达才事件”中，以“杨达才、安监局”为关键词，就可以获取大量相关的信息。利用搜索、社交网络、网络新闻等互联网服务中的语义分析和关键词分析，掌握各地区腐败轻重程度、廉洁指数、市民抱怨度、市民对政府的满意度等，为反腐败和廉政工作提供数据支撑。
第二，大数据刺激并鼓励网民的“掏粪运动”。
19世纪末20世纪初，美国新闻界以杂志为主体掀起了一场揭露丑闻、谴责腐败、呼唤正义与良心的运动，这就是著名的“掏粪运动”。这一名称源于当时的美国总统罗斯福。 在大数据时代，“掏粪运动”有越演越烈之势。正是因为网民围观以及他们的“掏粪运动”，一件普通的事件也容易发生“多米诺骨牌效应”，从而“拔出萝卜带出泥”。 “杨达才事件”，是一个微笑引发的腐败案。一张再普通不过的新闻图片，被细心的“信息搬运工”发现，这位官员竟然在车祸现场微笑。旋即引起网民围观，继而被扒出佩戴多款价值不菲的名表，又因回应言辞欠妥陷入诚信危机，再因眼镜、皮带等昂贵饰物被接连曝光催生腐败疑云，直至因涉嫌严重违纪被撤职。
第三，大数据破解信息不对称的监督难题。
反腐败之难，难在信息不对称。运用大数据反腐败，就像开在马路上的汽车，任何行驶的蛛丝马迹都逃不脱电子警察的法眼，从而真正做到全员监控、全程监控、全方位监控，实现可记录、可追溯、可查究。在全民围观时代，现实中再强势的官员也会变成弱势。官员不恰当的言行举止，都有可能引发网络围观效应，瞬间激起网民“拍砖”热情，在虚拟社区形成巨大的舆论漩涡，并投射到现实社会中去。
通过大数据和云计算技术建立全国性的官员资产纪录大数据库。因为贪官可以通过白手套和假的身份文件持有资产，因此可以仿效英国的电子护 照，在身份证和户口当中植入记录指纹信息的电子芯片，这样一来资产就和独一无二的指纹对应起来，再加上数据挖掘技术，贪官的财产就无处遁形。
人民币冠字号码记录跟踪系统开始应用于反腐败。该系统是一种ATM现金循环保障方案，通过实时监控交易和钞票冠字号码，一方面，可以帮助银行解决自助设备现金循环出现的伪钞纠纷、金额纠纷;另一方面，每个人正常所得工资及收入，其人民币冠字号码都很清楚，那么非法所得就是人民币冠字号码异常，这些人民币是谁的，到了谁手中，谁在哪里使用，都很清楚，因此谁在行贿、受贿，就一目了然，因为有人民币号码作证，人民币就是“跟踪器”，现金行贿就难以进行!
篇5：大数据的思维方式
大数据的思维方式
总体思维
社会科学研究社会现象的总体特征，以往采样一直是主要数据获取手段，这是人类在无法获得总体数据信息条件下的无奈选择。在大数据时代，人们可以获得与分析更多的数据，甚至是与之相关的所有数据，而不再依赖于采样，从而可以带来更全面的认识，可以更清楚地发现样本无法揭示的细节信息。正如舍恩伯格总结道：“我们总是习惯把统计抽样看作文明得以建立的牢固基石，就如同几何学定理和万有引力定律一样。但是，统计抽样其实只是为了在技术受限的特定时期，解决当时存在的一些特定问题而产生的，其历史不足一百年。如今，技术环境已经有了很大的改善。在大数据时代进行抽样分析就像是在汽车时代骑马一样。在某些特定的情况下，我们依然可以使用样本分析法，但这不再是我们分析数据的主要方式。”也就是说，在大数据时代，随着数据收集、存储、分析技术的突破性发展，我们可以更加方便、快捷、动态地获得研究对象有关的所有数据，而不再因诸多限制不得不采用样本研究方法，相应地，思维方式也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
在小数据时代，由于收集的样本信息量比较少，所以必须确保记录下来的数据尽量结构化、精确化，否则，分析得出的结论在推及总体上就会“南辕北辙”，因此，就必须十分注重精确思维。然而，在大数据时代，得益于大数据技术的突破，大量的非结构化、异构化的数据能够得到储存和分析，这一方面提升了我们从数据中获取知识和洞见的能力，另一方面也对传统的精确思维造成了挑战。舍恩伯格指出，“执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物。只有5%的数据是结构化且能适用于传统数据库的。如果不接受混乱，剩下95%的非结构化数据都无法利用，只有接受不精确性，我们才能打开一扇从未涉足的世界的窗户”。也就是说，在大数据时代，思维方式要从精确思维转向容错思维，当拥有海量即时数据时，绝对的精准不再是追求的主要目标，适当忽略微观层面上的精确度，容许一定程度的错误与混杂，反而可以在宏观层面拥有更好的知识和洞察力。
相关思维
在小数据世界中，人们往往执着于现象背后的因果关系，试图通过有限样本数据来剖析其中的内在机理。小数据的另一个缺陷就是有限的样本数据无法反映出事物之间的普遍性的相关关系。而在大数据时代，人们可以通过大数据技术挖掘出事物之间隐蔽的相关关系，获得更多的认知与洞见，运用这些认知与洞见就可以帮助我们捕捉现在和预测未来，而建立在相关关系分析基础上的预测正是大数据的核心议题。通过关注线性的相关关系，以及复杂的非线性相关关系，可以帮助人们看到很多以前不曾注意的联系，还可以掌握以前无法理解的复杂技术和社会动态，相关关系甚至可以超越因果关系，成为我们了解这个世界的更好视角。舍恩伯格指出，大数据的出现让人们放弃了对因果关系的渴求，转而关注相关关系，人们只需知道“是什么”，而不用知道“为什么”。我们不必非得知道事物或现象背后的复杂深层原因，而只需要通过大数据分析获知“是什么”就意义非凡，这会给我们提供非常新颖且有价值的观点、信息和知识。也就是说，在大数据时代，思维方式要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
不断提高机器的自动化、智能化水平始终是人类社会长期不懈努力的方向。计算机的出现极大地推动了自动控制、人工智能和机器学习等新技术的发展，“机器人”研发也取得了突飞猛进的成果并开始一定应用。应该说，自进入到信息社会以来，人类社会的自动化、智能化水平已得到明显提升，但始终面临瓶颈而无法取得突破性进展，机器的思维方式仍属于线性、简单、物理的自然思维，智能水平仍不尽如人意。但是，大数据时代的到来，可以为提升机器智能带来契机，因为大数据将有效推进机器思维方式由自然思维转向智能思维，这才是大数据思维转变的关键所在、核心内容。众所周知，人脑之所以具有智能、智慧，就在于它能够对周遭的数据信息进行全面收集、逻辑判断和归纳总结，获得有关事物或现象的认识与见解。同样，在大数据时代，随着物联网、云计算、社会计算、可视技术等的突破发展，大数据系统也能够自动地搜索所有相关的数据信息，并进而类似“人脑”一样主动、立体、逻辑地分析数据、做出判断、提供洞见，那么，无疑也就具有了类似人类的智能思维能力和预测未来的能力。“智能、智慧”是大数据时代的显著特征，大数据时代的思维方式也要求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”。
大数据的定义
对于“大数据”(Big data)研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。[1]
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。[4]
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。[5]
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。[2]
随着云时代的来临，大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，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。
大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
什么是全脑思维
全脑思维是从多角度、多视野去生发和联想的思维模式。全脑思维教育就是全脑功能开发、全人教育教学。从事这种教学，教师、学生、家长以及社会都必须转变教学观念，变以传授知识为中心的课堂教学模式，为以“终身学习和终身发展”的育人、发展人、提高人的综合素质的全人教育为中心的教学模式，统一在学科教育之中，教单科育全人。
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