”这确实是需要警惕的.在这个快速发展的智能硬件时代，困扰应用开发者的一个重要问题就是如何在功率、覆盖范围、传输速率和成本之间找到那个微妙的平衡点！企业组织利用相关数据和分析可以帮助它们降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等!例如，通过结合大数据和高性能的分析，下面这些对企业有益的情况都可能会发生：（1）及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元！（2）为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵!
对于“大数据”（Bigdata）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！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!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.
大数据获取客户软件
[12]大数据的价值体现在以下几个方面：（1）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；（2）做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型；（3）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。不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。
[10]阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是DataTechnology数据科技，显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。[11]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赢得竞争的关键。
（3）分析所有SKU，以利润大化为目标来定价和清理库存.（4）根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息！（5）从大量客户中快速识别出客户.（6）使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为随着云时代的来临，大数据（Bigdata）也吸引了越来越多的关注.分析师团队认为，大数据（Bigdata）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钱。
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