大数据的价值与作用全文.docx

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大数据的价值与作用全文

大数据的价值与作用（全文）

胡经国

本文作者的话：

本全文由已在XX文库发表的本文6篇连载文档汇集而成。

特此说明。

一、大数据的若干具体价值

相关文献对大数据的若干具体价值进行了论述。

现将其介绍于下，供读者参考。

本文对原文献在篇章结构和文字上作了一些修改，并添加了一些小标题，特此说明。

１、帮助企业挖掘市场机会和细分市场

大数据分析能够帮助企业分析大量数据，进而挖掘市场机会和细分市场。

然后，对每个群体量体裁衣般地采取独特的行动。

要获得好的产品概念和创意，关键在于如何搜集与消费者相关的信息，如何获得趋势，挖掘出人们头脑中未来可能会消费的产品概念。

用创新的方法解构消费者的生活方式，剖析消费者的生活密码，才能让吻合消费者未来生活方式的产品研发不再成为问题。

如果你了解了消费者的密码，那么就会知道潜藏在其背后的真正需求。

大数据分析是发现新客户群体、确定最优供应商、创新产品以及理解销售季节性等问题的最好方法。

在数字革命的背景下，对企业营销者的挑战是：

从如何找到对企业产品需求的人，到如何找到这些人在不同时间和空间中的需求；从过去以单一或分散的方式去形成与这群人的沟通信息和沟通方式，到现在如何和这群人即时沟通、即时响应、即时满足他们的需求。

同时，在产品和消费者的买卖关系以外，建立更深层次的伙伴间的互信、双赢和可信赖的关系。

通过大数据高密度分析，能够明显提升企业数据的准确性和及时性；大数据能够帮助企业分析大量数据，进而挖掘细分市场的机会，最终能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和服务上的创新能力，大幅提升企业的商业决策水平。

因此，大数据有利于企业发掘和开拓新的市场机会；有利于企业将各种资源合理利用到目标市场；有利于制定精准的经销策略；有利于调整市场的营销策略，大大降低企业经营风险。

企业利用用户在互联网上的访问行为偏好，能够为每个用户勾勒出一副“数字剪影”，为具有相似特征的用户组提供精确服务，满足用户需求，甚至为每个客户量身定制。

这一变革，将大大缩减企业产品与最终用户的沟通成本。

例如，一家航空公司对从未乘坐过飞机的人很感兴趣（细分标准是顾客的体验）。

而从未乘坐过飞机的人，又可以细分为害怕乘坐飞机的人、对乘坐飞机持无所谓态度的人以及对乘坐飞机持肯定态度的人（细分标准是态度）。

在持肯定态度的人中，又包括高收入有能力乘坐飞机的人（细分标准是收入能力）。

于是，这家航空公司就把力量集中在开拓那些对乘坐飞机持肯定态度而只是还没有乘坐过飞机的高收入群体。

通过对这些人进行量身定制、精准营销，取得了很好的营销效果。

2、提高管理者决策能力

⑴、让管理者做出基于大数据的决策

企业管理者往往更多地依赖个人经验和直觉来做决策，而不是基于数据。

在信息有限、获取成本高昂、没有数字化的时代，让身居高位的人这样做决策是情有可原的。

但是，在大数据时代，就必须要让数据说话。

大数据能够有效地帮助各个行业用户做出更为准确的商业决策，从而实现更大的商业价值。

大数据从诞生开始就是从决策的角度出发的。

虽然不同行业的业务不同，所产生的数据及其所支撑的管理形态也千差万别，但是从数据的获取、数据的整合、数据的加工、数据的综合应用、数据的服务和推广以及数据处理的生命线流程来分析，所有行业的模式都是一致的。

⑵、基于大数据决策的特点

这种基于大数据决策具有以下特点：

①、由量变到质变

由于数据被广泛挖掘，因而决策所依据的信息的完整性越来越高，从而使有信息的理性决策在迅速扩大，而拍脑袋的盲目决策则在急剧缩小。

②、决策的技术和知识含量大幅度提高

由于云计算出现和应用，不但人类没有被海量数据所淹没，而且能够高效率地驾御海量数据，生产有价值的决策信息，使决策的技术和知识含量大幅度提高。

③、大数据决策催生重大解决方案

大数据决策催生了很多过去难以想象的重大解决方案。

例如，某些药物的疗效和毒副作用，无法通过技术和简单样本验证，需要几十年海量病历数据分析才能得出结果。

做宏观经济计划模型，需要获得所有企业、居民以及政府的决策和行为的海量数据，才能得出减税政策最佳方案。

反腐倡廉是在人类几千年历史长河中都没有解决的难题，而通过微博和人肉搜索，贪官在大数据的海洋中无处可藏，让人们看到了根治腐败的希望，等等。

如果在不同行业的业务和管理层之间，增加数据资源体系，那么通过数据资源体系的数据加工，把今天的数据和历史数据对接，把现在的数据与领导和企业机构关心的指标关联起来，把面向业务的数据转换成面向管理的数据，从而辅助领导层决策，真正实现从数据到知识的转变。

这样的数据资源体系，是非常适合管理和决策使用的。

在宏观层面，大数据使经济决策部门可以更敏锐地把握经济走向，制定并实施科学的经济政策；而在微观方面，大数据则可以提高企业经营决策水平和效率，推动企业和行业创新，给企业和行业领域带来价值。

3、创新企业管理模式和挖掘管理潜力

有关管理学者曾经将企业的内部关系比喻为成本和消耗中心。

如果一家企业内部都难以协作或者有效降低管理成本和消耗，那么这家企业又如何指望在今天瞬息万变的市场和竞争环境下生存、创新和发展呢？

在购物、教育、医疗等都已经处于在大数据和移动网络支持下的个性化时代，创新已经成为企业的生命之源。

在个体的人都可以通过佩戴各种传感器来搜集各种来自自身身体的信号从而判断健康状态的时候，企业也同样需要配备这样的传感系统来实时判断自身企业健康状态的变化情况。

信息时代机器的性能，更多地决定于芯片和大脑的存储和处理能力以及程序的有效性。

因而，管理从注重系统的大小、完善和配合，到注重人或者脑力的运用，信息流程和创造性，以及职工的个性满足和创造力的激发。

在企业管理的核心因素中，大数据技术与企业管理高度契合。

企业管理最核心的因素之一是信息搜集与传递；而大数据的内涵和实质，在于大数据内部信息的关联和挖掘，由此发现新知识、创造新价值。

两者在这一特征上具有高度契合性，甚至可以标称大数据就是企业管理的又一种工具。

因为，对于任何一家企业，信息即是财富。

从企业战略着眼，利用大数据充分发挥其辅助决策的潜力，可以更好地服务企业发展战略。

在大数据时代，数据在各行各业渗透着，并且渐渐成为企业的战略资产。

数据分析挖掘不仅本身能帮助企业降低成本，比如库存或物流，改善产品和决策流程，寻找到并更好地维护客户，而且还可以通过挖掘业务流程各环节的中间数据和结果数据，发现流程中的瓶颈因素，找到改善流程效率、降低成本的关键点。

从而，优化流程，提高服务水平。

大数据成果在各相关部门传递分享，还可以提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。

4、变革商业模式、催生产品和服务创新

在大数据时代，以利用数据价值为核心，新型商业模式正在不断涌现。

能够把握市场机遇、迅速实现大数据商业模式创新的企业，将在IT发展史上书写出新的传奇。

大数据让企业能够创造新的产品和服务，改善现有产品和服务，以及发明全新的业务模式。

回顾IT历史，似乎每一轮IT概念和技术的变革，都伴随着新商业模式的产生。

纵观中国国内，以金融业务模式为例，阿里金融基于海量的客户信用数据和行为数据，建立了网络数据模型和一套信用体系；打破了传统的金融模式，使贷款不再需要抵押品和担保，而仅依赖于数据，使企业能够迅速获得所需要的资金。

阿里金融的大数据应用和业务创新，变革了传统的商业模式，对传统银行业带来了挑战和新机遇。

此外，大数据技术可以有效帮助企业整合、挖掘、分析其所掌握的庞大数据信息，构建系统化的数据体系，从而完善企业自身的结构和管理机制；同时，伴随消费者个性化需求的增长，大数据在各个领域的应用开始逐步显现，已经开始并正在改变着大多数企业的发展途径及商业模式。

例如，大数据可以完善基于柔性制造技术的个性化定制生产路径，推动制造业企业的升级改造；依托大数据技术可以建立现代物流体系，其效率远超传统物流企业；利用大数据技术可多维度评价企业信用，提高金融业资金使用率，改变传统金融企业的运营模式等。

过去，小企业想把商品卖到国外，要经过国内出口商、国外进口商、批发商、商场，最终才能到达用户手中。

而现在，通过大数据平台，可以直接从工厂送达到用户手中，交易成本只是过去的1/10。

以我们熟悉的网购平台淘宝为例，每天有数以万计的交易在淘宝上进行。

与此同时，相应的交易时间、商品价格、购买数量会被记录下来。

更重要的是，这些信息可以与买方和卖方的年龄、性别、地址、甚至兴趣爱好等个人特征信息相匹配。

运用匹配的数据，淘宝可以进行更优化的店铺排名和用户推荐；商家可以根据以往的销售信息和淘宝指数，进行指导产品供应、生产和设计，经营活动成本和收益实现了可视化，大大降低了风险，赚得了更多的钱；而与此同时，更多的消费者则能以更优惠的价格买到更心仪的产品。

维克托曾经预言2020年，大数据时代就会真正来临。

在那个时候，最经常会用到的应用就是个性化生活所需要的应用，尤其是智能手机的应用。

5、让每个人更加有个性

⑴、个性化的医疗服务

对个体而言，大数据可以为个人提供个性化的医疗服务。

例如，我们的身体功能可能会通过手机和移动网络进行监控。

一旦有什么感染，或身体有什么不适，我们都可以通过手机得到警示。

接着信息会和手机库进行对接，或者咨询相关专家，从而获得正确的用药和其他治疗。

过去我们去医院看病，医生只能对我们的当下身体情况做出判断。

而在大数据的帮助下，将来的诊疗可以对一个患者的累计历史数据进行分析，并结合遗传变异、对特定疾病的易感性和对特殊药物的反应等关系，实现科学的个性化医疗。

还可以在患者发生疾病症状前，提供早期的检测和诊断。

早期发现和治疗，可以显著降低肺癌给卫生系统造成的负担，因为早期的手术费用只是后期治疗费用的一半。

⑵、教育将呈现新的的特征

在传统的教育模式下，分数就是一切。

一个班上几十个人，使用同样的教材，同一个老师上课，课后布置同样的作业。

然而，学生是千差万别的，在这个模式下，不可能真正做到“因材施教”。

例如，一个学生考了90分，这个分数仅仅是一个数字，它能代表什么呢？

在90分背后是家庭背景、努力程度、学习态度、智力水平等；把它们和90分联系在一起，这就成了数据。

大数据因其数据来源的广度，有能力去关注每一个个体学生的微观表现：

如他在什么时候开始看书，在什么样的讲课方式下效果最好，在什么时候学习什么科目效果最好，在不同类型的题目上停留多久时间等等。

当然，这些数据对其他个体都没有意义，是高度个性化表现特征的体现。

同时，这些数据的产生完全是过程性的：

课堂的过程，作业的情况，师生或同学的互动情景等等。

而最有价值的则是这些数据完全是在学生不自知的情况下被观察、收集到的；只需要一定的观测技术与设备的辅助，而不影响学生任何的日常学习与生活。

因此，它的采集也非常的自然而真实的。

在大数据支持下，教育将呈现若干新的特征：

弹性学制、个性化辅导、社区和家庭学习、每个人的成功等。

大数据支撑下的教育，就是要根据每一个人的特点，释放出每个人本来就具有的学习能力和天分。

⑶、实现政府数据公开打造创意服务

此外，维克托还建议中国政府，要进一步补录数据库。

政府以前提供财政补贴，现在可以提供数据库，实现政府数据公开，打造创意服务。

在美国就有完全基于政府提供的数据库，如为企业提供机场、高速公路的数据，提供航班可能发生延误的概率。

这种服务可以帮助个人、消费者更好地预测行程。

这种类型的创新就得益于公共的大数据。

6、推动智慧城市及和谐社会建设

美国作为全球大数据领域的先行者，在运用大数据手段提升社会治理水平、维护社会和谐稳定方面，已经先行实践并取得显着成效。

近年来，在中国国内，智慧城市建设也正在如火如荼地开展。

中国的国家智慧城市试点大约已达193个；而公开宣布建设智慧城市的城市大约已经超过400个。

智慧城市的概念包含：

智能安防、智能电网、智慧交通、智慧医疗、智慧环保等多领域的应用。

而这些都要依托于大数据。

可以说大数据是“智慧”的源泉。

在治安领域，大数据已经用于信息的监控管理与实时分析、犯罪模式分析与犯罪趋势预测。

例如，北京、临沂等城市，已经开始实践利用大数据技术进行研判分析，打击犯罪。

在交通领域，大数据可以通过对公交地铁刷卡、停车收费站、视频摄像头等信息的收集，分析预测出行交通规律，指导公交线路的设计、调整车辆派遣密度，进行车流指挥控制。

从而及时做到梳理交通拥堵，合理缓解城市交通负担。

在医疗领域，部分省市已经实施病历档案数字化。

配合临床医疗数据与病人体征数据的收集分析，可以用于远程诊疗、医疗研发；甚至可以结合保险数据分析，用于商业及公共政策制定等。

伴随着智慧城市建设的火热进行，政府大数据应用已进入实质性的建设阶段；有效拉动了大数据的市场需求，带动了当地大数据产业的发展。

大数据在各个领域的应用价值已得到初步显现。

7、推动人类社会生存系统的优化

现在，基于人类地球上的各种能源存量以及大气受污染、冰川融化的程度等因素，按照目前人类的工业生产和生活模式，或许真的可以推算出人类在地球上能够存活的年数。

在发现现有工业生产和生活模式是死路一条以后，人类就可以进行一些改变。

这其实就是一种对于人类社会生存系统的优化。

这种不断进行系统优化的过程将赋予系统新的生命力，而大数据则是其中的血液和神经系统。

通过对大数据的深入挖掘，我们将会了解系统的不同机体是如何相互协调运作的。

同样，也可以通过对它们的了解去控制机体的下一个操作，甚至长远的维护和优化。

从这个角度讲，基于网络的大数据，可以看作是人类社会的神经中枢。

因为，有了网络和大数据，人类社会才开始灵活起来，而不像以前那么死板。

基于大数据，个体之间相互连接有了基础，相互的交互过程得到了简化，各种交易的成本减少很多。

厂家等服务提供方，可以基于大数据，研发出更符合消费者需求的服务；机构内部的管理也更为细致。

有了血液和神经系统的社会，才真的拥有生命活力。

二、多角度解读大数据的四个价值

相关文献从多角度论述了大数据的四个价值，现将其介绍于下，供读者参考。

本文在篇章结构和文字上对原文献作了一些修改，特此说明。

1、记录功能：

情景辅助及操作基础

数据被记录下来，并非全部都是为了长远的利益所用。

其实，很多记录发挥的作用是作为一种操作基础；脱离了记录，后续的操作将难以进行。

这一点与人脑的作用有点相似。

我们每个人在做一个即时操作的同时，大脑都会加以记录；然后依据这些记录，快速决定下一步怎么做。

这些即时的记录，仅仅是一种情景辅助的作用。

2、备份和监督功能：

情景复原及责任追究

记录也是对以前操作过程的一个虚拟备份。

它记录了各种不同的操作过程及其次序，甚至还记录了不同环节的具体操作内容。

这样一种作用可以看作是记录最被认可的初始价值。

历史上的各种备忘录、金融记录甚至包括历史，都是出于这样一种动机来加以记录的。

记录让当时的操作情景有了复原的可能性，哪怕只是一种并非完整的情景复原。

这种情景复原除了具有纪念意义以外，还有一个重要的价值，那就是用于事后的责任追究，并且作为一种奖惩的依据。

这样一种作用看似很微小，但是却是人类社会运作的基础。

尤其是在连接时代的今天，不同主体之间的交互不断加剧，情景复原会让每个主体对自己的操作更加负责，让各种有效的连接成为一种可能。

随着互联网与线下实体经济行为的日益融合，一次鼠标点击就有可能代表着很大的利益转移。

结合网络协议的操作记录，已经成为大家在网上操作时承担相应责任的依据。

例如，淘宝网鼓励买家与卖家在旺旺上聊天的时候将聊天内容记录保存下来。

在具体的投诉环节中，相互之间的这些聊天记录可以作为一种证据去为自己辩护。

这些记录包括：

买方下单，支付款项；卖家发货；快递公司名称和单号，甚至包括该单在快递过程中的状态、时间，有些快递公司甚至将具体快递员的姓名和电话也记录在内，最后还有签收的方式等。

这些都被详细地记录下来。

所有这些记录发挥了一种情景复原以及事后追究责任的作用，从而确保了交易的正常进行。

3、纠偏功能：

情景指引及方向微调

一个系统在运行过程中，有些时候也会出现一些跟平常不一样的差异。

当这种差异所代表的数据，通过极值等各种方式体现出来的时候，系统本身的原有平衡可能会被打破，内部各方面的环节或资源就有可能跟不上。

在这个时候适当的外力参与很有必要，以免出现系统崩溃的情况。

例如，汽车上的自动定速巡航，可以根据驾驶者设定的速度和汽车调配油门的大小进行不断的微调。

当汽车速度超过预设速度多少的时候，就开始减小油门；当速度低于多少的时候，就开始加大油门。

通过将当前的速度记录与标准设定的速度进行对比，通过一种模糊控制的方式来进行调整，从而发挥情景指引的作用。

再如，一个企业的产供销系统，一个城市的交通系统，甚至一个国家的人口政策和资源利用等，都可以通过这样一种方式来进行微调，从而确保系统的良性运行。

例如，中国的计划生育政策已经执行了很多年，而且也取得了一定的效果。

但是，最近几年随着中国人口老龄化的加快，未来一些年社会对劳动力的需求会逐渐增大，劳动力短缺有可能成为中国的关键问题。

在这样一种情况下，基于各种人口数据的不断变化，适当地进行人口政策的调整已经变成一种必须。

但是，具体怎样调整，需要根据数据来说话。

4、预测功能：

情景研究及系统优化

对未来的预测功能是目前业界对大数据最看重的价值之一。

基于之前记录下来的各种数据的深入研究，发现其中的规律特征，从而进行系统优化，甚至升级。

如果前面的纠偏只是一些相对较小的指引的话，那么基于预测的情景研究和系统优化，则是相对较大的变动。

这种基于预测的价值实现，对系统（包括个人、企业机构，也包括各种电子性工具）的长远运行来说价值重大；它决定了一个系统是否具有长期的成长性和演变能力。

一个主体（系统）不但要考虑即时的运行以及下一步的正确操作，更需要考虑长远的运行可能。

尤其是在竞争激烈的今天，各种企业机构之间的竞争非常激烈。

如何基于以往的运行数据，对未来的运行模式进行预测，从而提前进行准备或者加以利用、调整，对很多企业机构其实是一种生死存亡的问题。

这样一种情况，同样适用于国家级别。

正因为这一点，目前无论是企业级别还是国家级别都开始研究和部署大数据。

例如，现在基于人类地球上的各种能源存量以及大气受污染、冰川融化的程度，我们确实可以按照目前这种工业生产和生活模式，推算出人类在地球上可以存活的年数。

基于精准预测发现人类社会现有工业生产和生活模式是死路一条之后，人类就可以进行一些改变，这其实就是一种人类社会生存系统优化。

这种结合以前的情景研究而不断进行系统优化的过程将赋予系统生命力。

而大数据就是其中的血液和神经系统。

通过对大数据的深入挖掘，我们将会了解系统的不同机体是如何相互协调运作的，同样也可以通过对它们的了解去控制机体的下一个操作，甚至长远的维护和优化。

从这个角度讲，基于网络的大数据可以看作是人类社会的神经中枢。

因为，有了网络和大数据，人类社会才开始灵活起来，而不像以前那么死板。

基于大数据，个体之间相互连接有了基础，相互的交互过程得到了简化，各种交易的成本会减少很多。

厂家等服务提供方，可以基于大数据研发出更符合消费者需求的服务，机构内部的管理也将更为细致。

有了血液和神经系统的社会才算是真的有了生命。

三、大数据是“原油”不是“汽油”

相关文献从不同角度论述了大数据的价值与作用，现将其介绍于下，供读者参考。

本文在篇章结构和文字上对原文献作了一些修改，并添加了一些小标题，特此说明。

1、大数据与数据的区别

⑴、海量积累和高增长率

大数据与数据的区别之一在于其海量积累和高增长率。

数据（data）在拉丁文里是“已知”的意思；在英文中的一个解释是“一组事实的集合，从中可以分析出结论”。

笼统地说，凡是用某种载体记录下来的、能反映自然界和人类社会某种信息的东西，都可以称之为数据。

例如，古人“结绳记事”，打了结的绳子就是一种数据。

在现代社会，信息的种类和数量越来越丰富，载体也越来越多。

数字是数据，文字是数据，图像、音频、视频等都是数据。

大数据量的增多是人们对大数据的第一个认识。

随着科技发展，各个领域的数据量都在迅猛增长。

据预测，近年来，数字数据的数量每3年多就会翻一番。

⑵、数据的多样性

大数据与数据的区别还在于数据的多样性。

据认为，数据的迅猛增长是三维的、立体的。

在这里所谓的“三维”，除了指数据量快速增涨以外，还指数据增长速度的加快，以及数据的多样性，即数据的来源和种类不断增加。

⑶、从量的积累到质的飞跃

大数据与数据的区别还在从量的积累到质的飞跃。

从数据到大数据不仅仅只是量的积累，而更是质的飞跃。

海量的、不同来源、不同形式、包含不同信息的数据，可以容易地被整合、分析；原本孤立的数据变得互相联通。

这使得人们通过数据分析，能够发现小数据时代很难发现的新知识，从而创造新的价值。

⑷、通过数据分析研究和发现规律

大数据与数据的区别还在通过数据分析研究和发现规律。

通过数据来研究规律、发现规律，贯穿了人类社会发展过程的始终。

人类科学发展史上的不少进步，都和数据采集分析直接相关。

例如，伦敦1854年发生了大规模的霍乱，很长时间没有办法控制。

一位医师用标点地图的方法，研究了当地水井分布和霍乱患者分布之间的关系。

发现有一口水井周围霍乱患病率明显较高。

据此，他找到了霍乱暴发的原因：

一口被污染的水井。

在关闭这口水井之后，霍乱的发病率明显下降。

这一医学案例充分展现了数据的力量。

从本质上说，许多科学活动都基于数据挖掘。

不是从预先设定好的理论或者原理出发，通过演绎来研究问题；而是从数据本身出发通过归纳来总结和发现规律。

近现代以来，随着人类面临的问题变得越来越复杂，通过演绎的方式来研究问题常常变得很困难。

这就使得数据归纳的方法变得越来越重要，数据的重要性也越发凸显出来。

2、大数据是国家战略资源

在大数据时代，数据的重要作用更加凸显。

许多国家都把大数据提升到国家战略资源的高度。

⑴、有助于政府科学决策

政府合理利用大数据，使得引导决策的将是基于实证的事实，并且使政府更有预见性、更加负责、更加开放。

中国古代治国就已经有重视数据的思想。

例如，商鞅提出，“强国知十三数……欲强国，不知国十三数，地虽利，民虽众，国愈弱至削”。

在大数据时代，循“数”治国将更加有效。

在小数据时代，政府做决策更多地依据经验和局部数据，难免头痛医头、脚痛医脚。

比如，交通堵塞就多修路。

在大数据时代，政府做决策能够从粗放型转向集约型。

路堵了，利用大数据分析可以得知哪一时间、哪一地段最容易堵塞；或在这一地段附近多修路，或提前预警引导居民合理安排出行。

从而，实现对交通流的最佳配置和控制，改善交通状况。

⑵、有助于商家精准营销

对于商家来说，大数据使精准营销成为可能。

一个有趣的故事是关于沃尔玛超市的“啤酒、尿布”的故事。

沃尔玛超市在分析销售数据时发现，顾客消费单上和尿布一起出现次数最多的商品竟然是啤酒。

跟踪调查发现，有不少年轻爸爸会在买尿布时顺便买些啤酒喝。

沃尔玛在发现这一规律以后，搭配促销啤酒、尿布，销量大幅增加。

在大数据时代，每个人都会“自发地”提供数据。

我们的各种行为，如点击网页、使用手机、刷卡消费、观看电视、坐地铁出行、驾驶汽车等，都会生成数据并被记录下来。

我们的性别、职业、喜好、消费能力等信息，都会被商家从中挖掘出来，据以分析商机。

⑶、有助于实现精准医疗

大数据也将使个人受益。

从生物学、医学上讲，以前生物学家只是通过对单个或几个基因的操控来观察其对生物体的影响，很难发现整体的关联。

而在现在，由于技术的进步，可以分析很多，如遗传信息、全体基因的表达量信息、蛋白质族谱信息、全基因组甲基化信息、表观遗传信息等。

同时，还有个人健康指标、病历、药物反应等数据。

如果真能达成生物学上多维多向数据的有机融合，就能够把个人完整地描述出来，从而实现精准医疗的目的。

⑷、有助于防止和打击数据造假

在大数据时代，审核数据的真实性也有了更有效的手段。

大数据的特征之一是多样性。

不同来源、不同维度的数据之间存在一定的关联度，可以交叉验证。

例如，某地的工业产值虚报了一倍，但是用电量和能耗却没有达到相应的规模。

这就是数据异常，很容易被系统识别出来。

在发现异常以后，相关部门再进行复核，就能