大数据的价值（大数据的价值密度高还是低）

大数据有什么价值

〖1〗、提高决策效率和准确性。通过对海量数据的收集、整合和分析，大数据能够帮助企业和组织发现隐藏在信息中的规律和趋势，从而更加精准地预测市场走势、用户需求和行为模式。这使得决策者可以基于数据洞察做出更加明智、科学的决策，进而提高业务的成功率和效率。 发掘商业价值。

〖2〗、大数据的应用价值主要体现在其对企业、消费者和政府等多个领域的深刻影响。 大数据能够帮助企业挖掘市场机会，如细分市场和个性化服务，从而提高决策的准确性和及时性。 大数据提高了企业的管理效率，促进了企业管理模式的创新，使企业能够更好地应对市场变化。

〖3〗、大数据为创新提供了更多的机会和可能性，有助于发现新的商业模式和产品创新点。互联网经济：基于大数据分析，开发新的商业模式和服务模式，如共享经济、互联网金融等。智能制造：通过大数据分析，优化生产流程和提高生产效率，实现智能制造和绿色制造。

〖4〗、大数据的价值体现在：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。

〖5〗、在大数据上产生的价值：对于非结构化的、非量化的对象，结构化的元数据可以用以快速计算和判断。大数据应用阶段：创造价值。在数据的数量和质量达到一定程度后，事情开始变化了。元数据将不仅作为产品的辅助，而是变成了最有价值的产生本身。

大数据最核心的价值是什么

〖1〗、大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析。相比起现有的其他技术而言，大数据的“廉价、迅速、优化”这三方面的综合成本是最优的。大数据价值分析：大数据助企业挖掘市场机会探寻细分市场；大数据提高决策能力；大数据创新企业管理模式，挖掘管理潜力。

〖2〗、大数据最核心的价值就是预测。大数据的本质是解决问题，大数据的核心价值就在于预测。它通常被视为人工智能的一部分，或者更确切地说，被视为一种机器学习。但是这种定义是有误导性的，大数据不是要教机器像人一样思考。相反，它是把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。

〖3〗、大数据的核心价值在于规律的总结，通过大数据得出规律，从而预测未来。近来很多大数据的项目做的是通过大数据分析用户的行为习惯和喜好，这是大数据的价值，但是这只是一部分。大数据其他方面比如：AlphaGo是通过下棋的数据来给出它对每一个棋子将来怎么下的一个判断方法。

大数据的意义包括哪些

大数据的意义主要表现在以下几个方面： 提高决策效率和准确性。通过对海量数据的收集、整合和分析，大数据能够帮助企业和组织发现隐藏在信息中的规律和趋势，从而更加精准地预测市场走势、用户需求和行为模式。这使得决策者可以基于数据洞察做出更加明智、科学的决策，进而提高业务的成功率和效率。

大数据的意义如下：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。做小而美模式的中长尾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。

大数据的意义在于变革经济的力量：生产者是有价值的，消费者是价值的意义所在。有意义的才有价值，消费者不认同的，就卖不出去，就实现不了价值；只有消费者认同的，才卖得出去，才实现得了价值。大数据帮助我们从消费者这个源头识别意义，从而帮助生产者实现价值。这就是启动内需的原理。

大数据的意义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。

在合理时间内达到撷取、管理、处理、并总结成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 特点： 数据量大； 数据类型多； 数据处理实时性强； 数据真实性。 意义：大数据的意义在于通过对大量数据进行分析从而对核心价值进行预测。 缺陷：对处理能力要求高，存在隐私安全问题。

洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。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”。

什么是大数据?大数据的价值何在?

大数据是指规模巨大、复杂多变、难以用常规数据库和软件工具进行管理和处理的数据集合。它不仅包含传统结构化数据（如关系型数据库中的表格数据），还包括非结构化数据（如文本、图片、音频、视频等）和半结构化数据（如日志文件、社交媒体数据等）。

大数据是指海量数据的集合，这些数据规模庞大、种类繁多、处理速度快，并且具有巨大的价值。大数据的基本概念 大数据是指那些难以在常规软件工具一定时间内获取、处理、分析和挖掘的数据集。这些数据不仅在规模上庞大，而且在类型、处理速度和应用价值等方面也有着独特的特点。

大数据指的是在较短时间内，传统软件工具难以捕捉、管理和处理的数据集合。 这种数据集合具有海量、快速增长和多样化的特点，需要新的处理模式，以提高决策力、洞察力和流程优化能力。 大数据的价值不在于数据的数量，而在于对数据的专业处理和分析。

如何准确又通俗易懂地解释大数据及其应用价值?

大数据的真正价值并不在于数据本身的规模，而在于其能够提供的微观洞察和精确干预。这一点经常被人们所忽视。 我们可以通过一个实例来理解粗粒度信息和细粒度信息的区别。比如，了解各省市女性胸围数据的平均值是一种粗粒度的信息，而了解每个个体的具体胸围尺寸则是细粒度的信息。

大数据说到底就是一个大字。拿维基百科上的例子来说，CERN做的LHC（大型强子对撞机）周长27公里，里面一共有5亿个传感器，每秒钟读数达四千万次。每秒钟发生的粒子对撞高达6亿次。剔除9999%的无用数据，每秒钟也有100次碰撞需要记录。

大数据的核心就是预测。这个核心代表着我们分析信息时的三个转变。第一个转变就是，在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样。第二个改变就是，研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度。

首先我觉得wikipedia上那句话已经够清楚了。再解释也只是用家常话同义重复而已。‘大数据’概念本身强调的是处理大数据的能力和技术，大数据的应用价值不在于它‘大’，而在于其细粒度信息的价值（微观干预的能力）。这一点的确很多人、很多出版物都没说清楚。

大数据具有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）和Veracity（精确），其核心在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。

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成为赢得竞争的关键。

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