大數據的用途

大數據可分成大數據技術、大數據工程、大數據科學和大數據應用等領域。目前人們談論最多的是大數據技術和大數據應用。工程和科學問題尚未被重視。大數據工程是指大數據的規劃建設運營管理的系統工程;大數據科學關注大數據網絡發展和運營過程中發現和驗證大數據的規律及其與自然和社會活動之間的關系。

物聯網、云計算、移動互聯網、車聯網、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的傳感器，無一不是數據來源或者承載的方式。

有些例子包括網絡日志，RFID，傳感器網絡，社會網絡，社會數據(由于數據革命的社會)，互聯網文本和文件;互聯網搜索索引;呼叫詳細記錄，天文學，大氣科學，基因組學，生物地球化學，生物，和其他復雜和/或跨學科的科研，軍事偵察，醫療記錄;攝影檔案館視頻檔案;和大規模的電子商務。

五大核心原理：

一、預測原理：從不能預測轉變為可以預測

大數據的核心就是預測，大數據能夠預測體現在很多方面。大數據不是要教機器像人一樣思考，相反，它是把數學算法運用到海量的數據上來預測事情發生的可能性。正因為在大數據規律面前，每個人的行為都跟別人一樣，沒有本質變化，所以商家會比消費者更了解消費者的行為。

二、信息找人原理：從人找信息，轉變為信息找人

互聯網和大數據的發展，是一個從人找信息，到信息找人的過程。先是人找信息，人找人，信息找信息，現在是信息找人的這樣一個時代。信息找人的時代，就是說一方面我們回到了一種最初的，廣播模式是信息找人，我們聽收音機，我們看電視，它是信息推給我們的，但是有一個缺陷，不知道我們是誰，后來互聯網反其道而行，提供搜索引擎技術，讓我知道如何找到我所需要的信息，所以搜索引擎是一個很關鍵的技術。

大數據還改變了信息優勢。按照循證醫學，現在治病的第一件事情不是去研究病理學，而是拿過去的數據去研究，相同情況下是如何治療的。這就導致專家和普通人之間的信息優勢沒有了。原來我相信醫生，因為醫生知道得多，但現在我可以到谷歌上查一下，知道自己得了什么病。

三、機器懂人原理：由人懂機器轉變為機器更懂人

不是讓人更懂機器，而是讓機器更懂人，或者說是能夠在使用者很笨的情況下，仍然可以使用機器。甚至不是讓人懂環境，而是讓我們的環境來懂我們，環境來適應人，某種程度上自然環境不能這樣講，但是在數字化環境中已經是這樣的一個趨勢，就是我們所在的生活世界，越來越趨向于它更適應于我們，更懂我們。哪個企業能夠真正做到讓機器更懂人，讓環境更懂人，讓我們隨身攜帶的整個的生活世界更懂得我們的話，那他一定是具有競爭力的了，而“大數據”技術能夠助我們一臂之力。

四、電子商務智能原理：大數據改變了電子商務模式，讓電子商務更智能

商務智能，在今天大數據時代它獲得的重新的定義。例如：傳統企業進入互聯網，在掌握了“大數據”技術應用途徑之后，會發現有一種豁然開朗的感覺，就像在黑屋子里面找東西，找不著，突然碰到了一個開關，發現那么費力的找東西，原來很容易找得到。大數據思維，事實上它不是一個全稱的判斷，只是對我們所處的時代某一個緯度的描述。

大數據時代不是說我們這個時代除了大數據什么都沒有，哪怕是在互聯網和IT領域，它也不是一切，只是說在我們的時代特征里面加上這么一道很明顯的光，從而導致我們對以前的生存狀態，以及我們個人的生活狀態的一個差異化的一種表達。

五、定制產品原理：由企業生產產品轉變為由客戶定制產品

下一波的改革是大規模定制，為大量客戶定制產品和服務，成本低、又兼具個性化。比如消費者希望他買的車有紅色、綠色，廠商有能力滿足要求，但價格又不至于像手工制作那般讓人無法承擔。因此，在廠家可以負擔得起大規模定制帶去的高成本的前提下，要真正做到個性化產品和服務，就必須對客戶需求有很好的了解，這背后就需要依靠大數據技術。

在互聯網大數據的時代，商家最后很可能可以針對每一個顧客進行精準的價格歧視。我們現在很多的行為都是比較粗放的，航空公司會給我們里程卡，根據飛行公里數來累計里程，但其實不同顧客所飛行的不同里程對航空公司的利潤貢獻是不一樣的。所以有一天某位顧客可能會收到一封信，“恭喜先生，您已經被我們選為幸運顧客，我們提前把您升級到白金卡。”這說明這個顧客對航空公司的貢獻已經夠多了。有一天銀行說“恭喜您，您的額度又被提高了，”就說明錢花得已經太多了。