大数据的考察维度有哪些？

Question

如题所述

Answer 1

第一、描述思维
也就是要将一些的结构化的数据或者非结构化的数据都变为客观的标准，在大数据思维的过程中，涉及了很多人为的因素，这些也是可以进行数据分析的，举一个例子就是消费者行为的研究，消费者行为可以是定量的，也可以是不定量的，描述思维就要包含消费者行为的各个方面。这里举一个例子就是商场会对连入局域网的客户继续进行数据的采集，了解客户的消费情况以及分布的情况，消费者可以实现购物、用餐、休闲、娱乐一条龙的服务，并且也可以在很大的程度上提升用户的体验度。在一些大型的景区或者游乐场，大数据可以帮助景区进行更好的游客管理。
第二、相关性思维
就是对于数据之间相关性的研究，对于消费者行为或者用户行为的研究方面，这些行为在一定程度上，大大小小和其他不同的数据都是有内在的联系的，大数据分析的结果就可以更好的建立起数据预测的模型，可以用来预测消费者的偏好和行为，相关性的研究和纷纷也可以更好的支持预测思维，例如在现代物流行业，可以根据消费者的购买行为或者购买习惯，路线以及评价等预测下次的购买行为，现将一些货物进行分仓的存储，在消费者网络下订单之后，可以第一时间就配送到位，大大提升了用户的体验度。以及电商的一个重要的商品推荐功能，也是和大数据的相关性思维密不可分，我们在浏览页面或者是购物完成之后经常会受到类似的推荐功能，虽然说并不是百分之百都会购买，但是推荐还是有效果的。
第三、攻略思维
在大数据继续预测以及分析之后，企业可以根据大数据分析的结果进行营销策略的调整，这才是大数据营销的主要目的，从描述到预测，最后到攻略，这也是大数据思维的一个完整的过程。

Answer 2

数量：数据量。数量也许是与大数据最相关的特征，指企业为了改进企业中的决策而试图利用的大量数据。数据量持续以前所未有的速度增加。然而，真正造成数据量“巨大”的原因在不同和行业和地区各有不同，而且没有达到通常引用的PB级(petabyte)和ZB级(zetabyte)。超过一半的受访者认为数据量达到Terabyte和Petabyte之间才称为大数据，而30%的受访者不知道“大”对于其组织应该有多大。所有受访者都同意，当前被认为“巨大的数量”在将来甚至会更大。

多样性：不同类型的数据和数据源。多样性是指管理多种数据类型的复杂性，包括结构化、半结构化和非结构化数据。企业需要整合并分析来自复杂的传统和非传统信息源的数据，包括企业内部和外部的数据。随着传感器、智能设备和社会协同技术的爆炸性增长，数据的类型无以计数，包括：文本、微博、传感器数据、音频、视频、点击流、日志文件等。

速度：数据在运动中。数据创建、处理和分析的速度持续在加快。加速的原因是数据创建的实时性天性，以及需要将流数据结合到业务流程和决策过程中的要求。速度影响数据时延 – 从数据创建或获取到数据可以访问的时间差。目前，数据以传统系统不可能达到的速度在产生、获取、存储和分析。对于对时间敏感的流程，例如实时欺诈监测或多渠道“即时”营销，某些类型的数据必须实时地分析，以对业务产生价值。

精确性：数据不确定性。精确性指与某些数据类型相关的可靠性。追求高数据质量是一项重要的大数据要求和挑战，但是，即使最优秀的数据清理方法也无法消除某些数据固有的不可预测性，例如天气、经济或者客户最终的购买决定。不确定性的确认和规划的需求是大数据的一个维度，这是随着高管需要更好地了解围绕他们身边的不确定性而引入的维度。