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大数据学习:管理视角下的大数据高亮知识点

不同于以往的大数据受益和消费,当我们基于管理的视角,当大数据被看作是一类“资源”时,为了有效地开发、管理和利用这种资源,就不可忽视其获取问题、加工问题、应用问题、

不同于以往的大数据受益和消费,当我们基于管理的视角,当大数据被看作是一类“资源”时,为了有效地开发、管理和利用这种资源,就不可忽视其获取问题、加工问题、应用问题、产权问题和产业问题。不论是工作与大数据有关还是正在学习大数据知识,都值得一看。

1大数据的获取问题
正如自然资源开发和利用之前需要探测,大数据资源开发和应用的前提也是有效地获取。美国Google、Apple和Facebook等大型信息技术企业已经收集并存储了大量数据,掌握了较为成熟的大数据技术和管理机制,并建立了自身比较完善的大数据技术体系和服务框架。中国的相关企业和组织也已经意识到大数据资源的重要价值,如中国的百度、阿里巴巴、腾讯等信息技术企业已经将大数据相关业务作为重要的发展战略之一,尝试推出了相关服务。中国要想发挥大数据在经济社会发展中的价值和作用,政府就要采取各种有效政策措施推动和保障大数据采集和获取的相关产业发展。
大数据的获取能力一定意义上反映了对大数据的开发和利用能力,大数据的获取是大数据研究面临的首要管理问题。制定大数据获取的发展战略、建立大数据获取的管理机制、业务模式和服务框架等是这一方向中需要研究的重要管理问题。

2大数据的处理方法问题
大数据资源的开发和利用主要基于传统的计算机科学、统计学、应用数学和经济学等领域的方法和技术。例如,Wu等基于数据挖掘视角,提出了数据驱动的大数据处理模型。麦肯锡公司也在其大数据报告中总结了可用于大数据处理的关键技术。
除了大数据的基础处理方法外,基于不同的开发和应用目的,如市场营销、商务智能、公共安全和舆情监控等,还需要特定的大数据资源开采技术和处理方法,称之为应用驱动的大数据处理方法。
针对具体的应用问题,设计合理高效的应用驱动的大数据处理方法是这一方向需要研究的重要管理问题之一。大数据的处理方法问题是大数据发展中重要的基础性管理问题。

3大数据的应用方式问题
大数据资源的应用需要考虑的重要问题是如何将大数据科学与领域科学相结合。大数据资源的应用方式可以分为3大类,首先是在领域科学的框架内来研究和应用大数据资源,称之为嵌入式应用;第二种方式是将大数据资源的开发和利用与领域科学相结合,二者相互作用,这种方式称为合作式应用;此外,大数据资源的开发应用还可能引起领域科学的变革,称作主导式应用。
为了更好地发挥大数据的决策支持功能,其应用方式问题是不可忽视的重要管理问题。这一方向具体的研究内容包括对不同的应用方式进行选择和设计等。

大数据学习:管理视角下的大数据高亮知识点

4大数据的所有权和使用权问题
大数据在哪里、谁拥有大数据资源?这是大数据发展过程中必须回答的问题。
目前大部分大数据资源掌握在大型企业或组织的手里,例如:
———互联网公司:新浪微博、Facebook和Twitter等;
———电子商务企业:阿里巴巴、Amazon和Ebay等;
———搜索引擎公司:百度和Google等;
———软硬件服务商:IBM、Apple和Microsoft等;
———大型企业或公共部门:沃尔玛、国家电网等。
目前,大数据主要掌握在大型企业或组织手中,而个人拥有的数据则相对较小。这就为个人利用大数据开展研究和应用带来了挑战。
然而,这些企业或组织拥有的“大数据”是由大量“小数据”组成的,而“小数据”是由一个个用户产生的,如社会媒体上用户发布或交互的信息、用户网上购物的消费记录、使用搜索引擎的搜索记录和用户消费数据等。产品和服务提供商垄断所有用户产生的这些数据,对用户来说是不公平、不合理的,对于无法利用这些数据开展研究的研究人员来说也是不公平的。
因此,通过有效的管理机制来界定大数据资源的所有权和使用权是至关重要的管理问题,如Lazer等指出,需要建立产业界和学术界协作和数据共享的稳健模型,从而在促进科学研究的同时保护用户的隐私。解决大数据的产权问题需要回答以下几方面的问题:谁应该享有大数据资源的所有权或使用权?哪些大数据资源应该由社会公众共享?如何有效管理共享的大数据资源,以实现在保障安全和隐私的同时,提高使用效率?
大数据背景下的数据所有权界定要比传统数据库环境下的产权界定问题复杂得多。对大数据进行分类是界定其所有权和使用权的重要方式之一。基于云计算中对不同类型“云”的划分思想,本文提出可以将大数据划分为私有大数据、公有大数据和混合大数据。
私有大数据(privateBigData)是由于安全性或保密性等特殊要求限制,仅能由某些特定企业或组织所有、开发和利用的大数据资源
公有大数据(publicBigData)是可以由公众共享的大数据资源,公有大数据可以为大数据相关科学研究的开展提供便利
混合大数据(hybridBigData)介于私有大数据和公有大数据之间,可以通过交易、购买或转让等方式在私有大数据和公有大数据之间转换
大数据所有权和使用权的界定问题是其面临的管理问题中的热点和难点,也是大数据产业健康发展的重要保障。

5大数据产业发展问题
大数据的完整产业链包括数据的采集、存储、挖掘、管理、交易、应用和服务等。大数据资源产业链的发展会促进原有相关产业的发展,如大数据对传统数据采集、存储和管理的软硬件设备要求更高,会促进数据采集、存储和管理软硬件相关产业的进一步发展。大数据资源产业链的发展还会催生新的产业,如大数据资源的交易会促使以大数据资源经营为主营业务的大数据资源中间商和供应商的出现。此外,还有可能出现以提供基于大数据的信息服务为主要经营业务的大数据信息服务提供商。如基于服务的决策支持系统(DSSincloud)将分析和大数据放到云端,这种决策支持系统服务会促进大数据与云计算交叉产业的形成和发展。

看完这些“高亮”的知识点,大家在学习和生活中运用大数据时一定要注意这些问题,避免不必要的麻烦。想要了解更多大数据知识请关注科多大数据,我们会长期更新动态。
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