2024年电商大数据建设方案 篇1
谢谢邀请！
数据平台顾名思义就是会有数据采集、整理清洗、生成报表图表这样吧，腻害一点的公司还可以生成数据报告，例如BDP，有个人版。
怎么选择呢？
一、首先要自已要清楚数据平台的目标是什么？就是需求要搞透彻！再明白一点就是建设方案到底是要建设什么内容，要达到什么目标。只有搞清楚了，怎么选择就只剩下技术的问题了。由目标往后倒推就可以有比较清晰项目路径。数据平台的建设方案要区分业务路径和技术路径，先业务后技术，技术是有很多开发公司帮你实现的，但业务只要你自已才能讲得清楚。
二、开发公司的项目经理或者售前要听得明白您想要的是什么，建设方案中一定要有对需求的分析，分析要接地气，也就是要高度熟悉你的业务模型、流程。如果对方的项目经理整理你的需求都做不好的话，你就赶紧换吧。多选几个公司谈最好。
三、数据平台一定会有数据源，开发公司的项目经理对数据源采集要高度重视，而不是吹公司的开发技术有多牛。这个最好是你自已要亲自摸透，那些数据是将来会有用的，如果你不懂，那就请项目经理给你解释为什么要采集这些数据，讲得你懂，那就代表他们真的懂了。
四、亲自到开发公司去看一看，别被外包公司给忽悠了，当然即使去了也有可能被外包。还有就是比较价格了，要求是一样的，谁性价比更好自然就选谁，但也有底线，8000块的攻城狮跟18000的差距还是比较明显的。
总结：做建设方案的讲得清楚你要做的是什么？做成什么样？费用是否在你的预算内？
2024年电商大数据建设方案 篇2
简单论述：
首先，任何数据分析都必须有明确的目的。分析这些数据你是为了营销卖产品，还是为了做研发做产品等。这样才可以倒推出需要从这些数据里得出什么（结论，或二次加工后的新数据）。
举例，顺着题主说的，小型电商。小电商户一般手头起码都有发货的订单数据对吧，那就以此为例说一下：
本人曾服务于一家零食类天猫旗舰店（行业TOP10），每到新品上架或大促前都需要群发信息来把相关活动推荐给老客。如何在只有订单数据情况下做一些简单分析达到更好的信息点击阅读率，店铺达到率呢？（注：发货订单信息一般只包含顾客姓名或称谓、手机、收件地址）
典型的做法有按地域划分、一二线城市划分等。同时根据店铺行业特点，我们认为男女顾客的零食诉求，促销兴奋点是不同的，因此首先想到是否能区分男女。问题就变成：如何从收件人、手机、地址里分析出性别？显然只有对收件人姓名或称谓进行分析处理了。
1.具体思路就是除姓氏外，剩下名字里包含常见女姓名常用字即判断为女性（以及称谓里有明确某小姐、某女士的），有个8-9成正确率就够了。
2.女姓名常用字来源可以是列举法（如图），以及数据统计法（用另外批量有姓名性别的数据源统计得出，如手头有现成人群信息则更好，举一个不是该举的例如大学名单、单位名单等，[捂脸]来源不表！）
最后补充思路，再举1个：
· 手机号判断出手机归属地，然后跟收件地址比对，不一样的是不是离家打工的？异地的？不在一个城市的等等，容易找到情感共鸣点。相信你的短信会更加打动人心。达到更好的营销目的。
以上，全部。
2024年电商大数据建设方案 篇3
谢谢邀请。我们国家幅员辽阔，人口众多，老百姓吃饭真是大事。本人70后，从小也经历过半饥不饱的生活。现在好了，在国家和人民的不断努力下，人们不仅能吃饱饭了，而且生活水平也大大提高了。
但是我们不管是看新闻也好，甚至就在我们自己身边，时常出现农场品滞销的现象。春种秋收，农民们一家老小辛苦劳作换来了丰收，本应欢天喜地，然而丰收的果实却不一定能变成真正的果实——钱，令人心痛啊！而有些农产品由于产量少以致消费者要花很高的价钱才能买到。
这应该说是个重要的民生问题，至于说通过建立大数据中心从而进行解决，我认为还是要靠政府发力。因为采集数据是要深入广大农民的田间地头的，并且需要全国范围内的农业生产者积极配合，进而建立起一个层层递进的庞大的数据库总系统，宏观调控，合理布局，尽量减少资源浪费。就是说要从根上抓起。当然农业生产不同于工业生产的是一定程度上还是要靠天吃饭，所以做到尽善尽美也不大可能。现在我们国家也在农民补贴这一块加大了力度，希望每一位父老乡亲都能过上衣食无忧的生活。
最后要说的是我国的互联网大环境在世界上已经首屈一指，早就走过了信息不对称的时代。至于产品滞销情况的出现大部分还是供需矛盾造成的。所以解决这一矛盾从根本上靠的是生产的调控而非单一的销售环节。
2024年电商大数据建设方案 篇4
感谢邀请，字数较多！
1、简化流程，提升运营效率
传统的电商平台都是根据市场反馈来进行产品罗列推荐，这种做法显得比较粗暴且不够科学，带来的商业变现也比较有限，从而浪费了许多平台流量，消费者体验也不多好。
大数据驱动的营销工具使得营销更加简单高效。从媒体端的资源整合，到第一、第二、第三方数据的收集管理，大数据营销能够渗透营销渠道整合、用户管理、品牌推广，通过整合所有环节，极大地为电商提供了便利，为数据的整合和处理节省了时间，提高了电商的工作效率。
2、关联性
大数据营销的一个重要特点在于能够找出消费者关注的商品之间存在的关联性。通过关联营销激发消费者的潜在购物欲望，像淘宝的“猜你喜欢”页面，就根据客户的搜索记录、消费水平、年龄阶段等等，来进行客户的划分，以此推荐合适的商品，成功率更高。
3、为合作商家提供一站式服务
借助电商平台的大数据分析工具，合作商家可以根据自身产品，对比行业爆款，优化产品相关细节；根据用户搜索数据，及时了解用户需求点；根据历年销售数据，自由把控产品生产周期，降低库存风险等。电商平台的大数据系统，可以帮助合作商家减少风险，提升转化，使商业变现做到最大化。
这一点与活动盒子的产品理念不谋而合。活动盒子通过数据采集，实时掌握消费者画像和动态行为，针对每个消费者实施个性化运营策略，一站式解决商家营销难题，提升消费者转化率。
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1、趋势猜测，打造爆款商品
电商可以通过大数据来实时掌握用户的各种喜好以及购买力和大众的需求方向，及时的调整自己的销售模式和销售方向。
比如，天猫消费电子就在此次活动中，联合尼尔森发布《智能清洁行业2019行业趋势报告》，基于数据观察，智能清洁家电类产品呈现强劲增长趋势，预计2021年，消费者渗透率将翻番，新消费者成为增长主要因素，且天猫是消费者了解和购买智能居家清洁产品的第一大渠道。
洞察到消费者的这一趋势，5月18日，天猫携手19家国内外一线清洁产品品牌，启动“天猫新清洁革命”，作为天猫消费电子618预热活动之一，推出近40款趋势新品，组成天猫魔性清洁特工队豪华阵营。
天猫依托大数据分析，不仅覆盖主流消费人群，也形成将智能清洁品类产品垂直人群渗透，全网曝光超1.6亿，品牌趋势新品及新清洁解决方案深入消费者内心，为618打爆销售续集能量。
2、个性化商品推荐和服务
随着我国经济的不断发展，人们生活水平也在不断提高，越来越多的消费者加入到了网购的行列之中，消费的需求也越来越呈现个性化。所以，无论是电商巨头or小平台都必须要重视消费者的个性化需求。
无差别的广撒网式的推送不仅被动效益低，还存在消费者厌恶情绪的风险。比如你不能给一位想要国际大牌化妆品的女士推荐本土商品；给近期有减肥计划的人推送高油脂食物，都是在做无用功。
通过大数据技术，多维度对站内用户进行标签，画像，分群分类，深度认识和评估客户的活跃度，忠诚度，价值度等，为不同用户群体制定千人千面的个性化营销场景，这样既能减少时间节省成本，所呈现的产品更符合消费者需求，消费者也更愿意买单。
另外，在满足消费者个性化需求的同时，可以让消费者参与到商品或服务的设计当中，即个性化的商品和服务可以将它看作是消费者在电商平台上定制商品和服务，这也是一种行之有效的营销手段。
3、深度玩转营销新场景
在消费升级的环境下，营销场景化的趋势日渐明显，营销向精准化、场景化模式转型，并成为一个重要的营销趋势。而传统促销手段难以做到场景化、精准化，那该如何洞察消费需求，深度解剖消费场景呢？大数据营销成为场景营销的首选。此次，苏宁易购“超级拍档日”对此做了一个很好的示范。
正如前文提到的，随着电商各种节日的出现，以往的营销手段已经失效。只有真正为消费者考虑，才能重新激发起消费者的购物兴趣和欲望。因此，苏宁“超级拍档日”的推出，不仅以背后强大的技术后台和海量数据做支撑，将家电品类与其他品类打通，并联动苏宁全品类资源，全面布局供应链和产业链生态。
同时，通过运营与技术的双向联动与加持，以大数据作为核心依托，优化推荐逻辑，实现从“人找货”到“货到人”，打造出千人千面的个性化营销场景。最终令消费者获益，享受科技带来的福利。
4、打通多元场景，品效共振
在流量红利见顶的形势下，品牌花的每一分钱都必须实现一定的增长，简而言之就是“效果至上”。但是一味注重效果转化而忽视品牌建设，最终也会陷入“增长陷阱”的循环。
品效共振则成为电商营销变革的一把利剑。所谓“品效共振”指的是既能提升品牌认知、占领消费者心智，又能带来实际转化的营销，让品牌展示和效果转化二者合一。
去年618，京东就与流量大户抖音开展合作，开启开屏广告高曝光+主题挑战赛强互动+神券节抢红包导流的整合营销三部曲。
通过这一组合打法，横向上打通流量资源，布局场景营销生态，纵向上打通数据，助力效果更加深入，再加上抖音独特的内容生态，更容易引发裂变效应。不仅为京东618活动攒足了声量，也汇聚了口碑，从而赋能电商真正实现品效共振。
但归根到底，“品”和“效都是在追求流量的销售转化，两者相辅相成，互相影响，将是未来营销市场的重要趋势。5、挖掘内容营销流量洼地
除了以上几点创新，优质的内容营销也是必不可少的，好的内容能起到转化销售额的目的。消费者每天接收海量广告和各种形式的营销，要打动消费者，内容上要切合消费者的当前需求，让消费者产生了解和购买的欲望，这才能算成功。
但这样精准的内容是如何生成的呢？答案很简单是通过“大数据”分析得来的。大数据在这一环节的作用，就是汇集目标人群关注的热点、强共鸣性内容等等。
这两年内容营销玩的溜的商家，基本上都尝到了甜头。好多的商家流量来源都开始出现栏目这块的流量，给店铺注入了不少的新鲜流量。以京东达人为例：
由达人为商家提供京东站内（包括京东APP，微信购物圈等）内容营销渠道和展示模块的内容性推广（种草、开箱、测评、知识类分享、短视频等），帮助商家京东店铺和店铺内的链接做导购性的文章和视频描述，以及场景化的营销。
这样京东的用户通过这些内容渠道和模块的展示，点击进入文章或视频（文章或视频里有店铺的产品链接），然后因为文章的导购描述吸引，用户点击文章中穿插的产品链接，从而到达商品的相详情页并下单支付购买，这样京东内容营销的目的就达到了。
就目前而言，电商的趋势越来越往内容性发展，京东内容营销起步相对比较晚，但是对于京东商家本身而言是不晚的。所以还没开始做的商家们，可以开始准备这块的流量啦，现在做了，还能赶上内容营销的的班车，到后面玩法多了，更难追上前面的商家了。
2024年电商大数据建设方案 篇5
数据仓库（DW）起到了数据大集中的作用。通过数据抽取，把数据从源系统源源不断地抽取出来，可能每天一次，或者每3个小时一次（当然是自动的）。这个过程，我们称之为ETL过程。
那么，今天，我们就来谈一谈：如何搭建数据仓库，在这个过程中都应该遵循哪些方法和原则；然后介绍一些项目实践中的技巧。
一、数据仓库的架构
数据仓库（Data Warehouse DW）是为了便于多维分析和多角度展现而将数据按特定的模式进行存储所建立起来的关系型数据库，它的数据基于OLTP源系统。数据仓库中的数据是细节的、集成的、面向主题的，以OLAP系统的分析需求为目的。
数据仓库的架构模型包括了星型架构与雪花型架构两种模式。星型架构的中间为事实表，四周为维度表，类似星星；而相比较而言，雪花型架构的中间为事实表，两边的维度表可以再有其关联子表，从而表达了清晰的维度层次关系。
从OLAP系统的分析需求和ETL的处理效率两方面来考虑：星型结构聚合快，分析效率高；而雪花型结构明确，便于与OLTP系统交互。因此，在实际项目中，我们将综合运用星型架构与雪花型架构来设计数据仓库。
那么，下面我们就来看一看，构建企业级数据仓库的流程。
二、构建企业级数据仓库五步法
（一）、确定主题
即确定数据分析或前端展现的主题。例如：我们希望分析某年某月某一地区的啤酒销售情况，这就是一个主题。主题要体现出某一方面的各分析角度（维度）和统计数值型数据（量度）之间的关系，确定主题时要综合考虑。
我们可以形象的将一个主题想象为一颗星星：统计数值型数据（量度）存在于星星中间的事实表；分析角度（维度）是星星的各个角；我们将通过维度的组合，来考察量度。那么，“某年某月某一地区的啤酒销售情况”这样一个主题，就要求我们通过时间和地区两个维度的组合，来考察销售情况这个量度。从而，不同的主题来源于数据仓库中的不同子集，我们可以称之为数据集市。数据集市体现了数据仓库某一方面的信息，多个数据集市构成了数据仓库。
（二）、确定量度
在确定了主题以后，我们将考虑要分析的技术指标，诸如年销售额之类。它们一般为数值型数据。我们或者将该数据汇总，或者将该数据取次数、独立次数或取最大最小值等，这样的数据称为量度。
量度是要统计的指标，必须事先选择恰当，基于不同的量度可以进行复杂关键性能指标（KPI）等的设计和计算。
（三）、确定事实数据粒度
在确定了量度之后，我们要考虑到该量度的汇总情况和不同维度下量度的聚合情况。考虑到量度的聚合程度不同，我们将采用“最小粒度原则”，即将量度的粒度设置到最小。
例如：假设目前的数据最小记录到秒，即数据库中记录了每一秒的交易额。那么，如果我们可以确认，在将来的分析需求中，时间只需要精确到天就可以的话，我们就可以在ETL处理过程中，按天来汇总数据，此时，数据仓库中量度的粒度就是“天”；反过来，如果我们不能确认将来的分析需求在时间上是否需要精确到秒，那么，我们就需要遵循“最小粒度原则”，在数据仓库的事实表中保留每一秒的数据，以便日后对“秒”进行分析。
在采用“最小粒度原则”的同时，我们不必担心海量数据所带来的汇总分析效率问题，因为在后续建立多维分析模型（CUBE）的时候，我们会对数据提前进行汇总，从而保障产生分析结果的效率。关于建立多维分析模型（CUBE）的相关问题，我们将在下期栏目中予以阐述。
（四）、确定维度
维度是指分析的各个角度。例如我们希望按照时间，或者按照地区，或者按照产品进行分析，那么这里的时间、地区、产品就是相应的维度。基于不同的维度，我们可以看到各量度的汇总情况，也可以基于所有的维度进行交叉分析。
这里我们首先要确定维度的层次（Hierarchy）和级别（Level）（图四：pic4.bmp）。如图所示，我们在时间维度上，按照“年-季度-月”形成了一个层次，其中“年”、“季度”、“月”成为了这个层次的3个级别；同理，当我们建立产品维度时，我们可以将“产品大类-产品子类-产品”划为一个层次，其中包含“产品大类”、“产品子类”、“产品”三个级别。
那么，我们分析中所用到的这些维度，在数据仓库中的存在形式是怎样的呢？
我们可以将3个级别设置成一张数据表中的3个字段，比如时间维度；我们也可以使用三张表，分别保存产品大类、产品子类、产品三部分数据，比如产品维度。
另外，值得一提的是，我们在建立维度表时要充分使用代理键。代理键是数值型的ID号码，它唯一标识了每一维度成员。更重要的是，在聚合时，数值型字段的匹配和比较，JOIN效率高，便于聚合。同时，代理键对缓慢变化维度有着重要的意义，在原数据主键相同的情况下，它起到了对新数据与历史数据的标识作用。
在此，我们不妨谈一谈维度表随时间变化的问题，这是我们经常会遇到的情况，我们称其为缓慢变化维度。
比如我们增加了新的产品，或者产品的ID号码修改了，或者产品增加了一个新的属性，此时，维度表就会被修改或者增加新的记录行。这样，我们在ETL的过程中，就要考虑到缓慢变化维度的处理。对于缓慢变化维度，有三种情况：
1、缓慢变化维度第一种类型：历史数据需要修改。这种情况下，我们使用UPDATE方法来修改维度表中的数据。例如：产品的ID号码为123，后来发现ID号码错了，需要改写成456，那么，我们就在ETL处理时，直接修改维度表中原来的ID号码为456。
2、缓慢变化维度第二种类型：历史数据保留，新增数据也要保留。这时，要将原数据更新，将新数据插入，我们使用UPDATE / INSERT。比如：某一员工2005年在A部门，2006年时他调到了B部门。那么在统计2005年的数据时就应该将该员工定位到A部门；而在统计2006年数据时就应该定位到B部门，然后再有新的数据插入时，将按照新部门（B部门）进行处理，这样我们的做法是将该维度成员列表加入标识列，将历史的数据标识为“过期”，将目前的数据标识为“当前的”。另一种方法是将该维度打上时间戳，即将历史数据生效的时间段作为它的一个属性，在与原始表匹配生成事实表时将按照时间段进行关联，这种方法的好处是该维度成员生效时间明确。
3、缓慢变化维度第三种类型：新增数据维度成员改变了属性。例如：某一维度成员新加入了一列，该列在历史数据中不能基于它浏览，而在目前数据和将来数据中可以按照它浏览，那么此时我们需要改变维度表属性，即加入新的字段列。那么，我们将使用存储过程或程序生成新的维度属性，在后续的数据中将基于新的属性进行查看。
（五）、创建事实表
在确定好事实数据和维度后，我们将考虑加载事实表。
在公司的大量数据堆积如山时，我们想看看里面究竟是什么，结果发现里面是一笔笔生产记录，一笔笔交易记录… 那么这些记录是我们将要建立的事实表的原始数据，即关于某一主题的事实记录表。
我们的做法是将原始表与维度表进行关联，生成事实表。注意在关联时有为空的数据时（数据源脏），需要使用外连接，连接后我们将各维度的代理键取出放于事实表中，事实表除了各维度代理键外，还有各量度数据，这将来自原始表，事实表中将存在维度代理键和各量度，而不应该存在描述性信息，即符合“瘦高原则”，即要求事实表数据条数尽量多（粒度最小），而描述性信息尽量少。
如果考虑到扩展，可以将事实表加一唯一标识列，以为了以后扩展将该事实作为雪花型维度，不过不需要时一般建议不用这样做。
事实数据表是数据仓库的核心，需要精心维护，在JOIN后将得到事实数据表，一般记录条数都比较大，我们需要为其设置复合主键和索引，以实现数据的完整性和基于数据仓库的查询性能优化。事实数据表与维度表一起放于数据仓库中，如果前端需要连接数据仓库进行查询，我们还需要建立一些相关的中间汇总表或物化视图，以方便查询。
三、什么是ETL
在数据仓库的构建中，ETL贯穿于项目始终，它是整个数据仓库的生命线，包括了数据清洗、整合、转换、加载等各个过程。如果说数据仓库是一座大厦，那么ETL就是大厦的根基。ETL抽取整合数据的好坏直接影响到最终的结果展现。所以ETL在整个数据仓库项目中起着十分关键的作用，必须摆到十分重要的位置。
ETL是数据抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load ）的简写，它是指：将OLTP系统中的数据抽取出来，并将不同数据源的数据进行转换和整合，得出一致性的数据，然后加载到数据仓库中。例如：下图就向我们展示了ETL的数据转换效果。
那么，在这一转换过程中，我们就完成了对数据格式的更正、对数据字段的合并、以及新增指标的计算三项操作。类似地，我们也可以根据其他需求，完善数据仓库中的数据。
简而言之，通过ETL，我们可以基于源系统中的数据来生成数据仓库。ETL为我们搭建了OLTP系统和OLAP系统之间的桥梁。
五、项目实践技巧
（一）、准备区的运用
在构建数据仓库时，如果数据源位于一台服务器上，数据仓库在另一台服务器端，考虑到数据源Server端访问频繁，并且数据量大，需要不断更新，所以可以建立准备区数据库。先将数据抽取到准备区中，然后基于准备区中的数据进行处理，这样处理的好处是防止了在原OLTP系统中频繁访问，进行数据运算或排序等操作。
例如我们可以按照天将数据抽取到准备区中，基于数据准备区，我们将进行数据的转换、整合、将不同数据源的数据进行一致性处理。数据准备区中将存在原始抽取表、转换中间表和临时表以及ETL日志表等。
（二）、时间戳的运用
时间维度对于某一事实主题来说十分重要，因为不同的时间有不同的统计数据信息，那么按照时间记录的信息将发挥很重要的作用。在ETL中，时间戳有其特殊的作用，在上面提到的缓慢变化维度中，我们可以使用时间戳标识维度成员；在记录数据库和数据仓库的操作时，我们也将使用时间戳标识信息。例如：在进行数据抽取时，我们将按照时间戳对OLTP系统中的数据进行抽取，比如在午夜0：00取前一天的数据，我们将按照OLTP系统中的时间戳取GETDATE到GETDATE减一天，这样得到前一天数据。
（三）、日志表的运用
在对数据进行处理时，难免会发生数据处理错误，产生出错信息，那么我们如何获得出错信息并及时修正呢? 方法是我们使用一张或多张Log日志表，将出错信息记录下来，在日志表中我们将记录每次抽取的条数、处理成功的条数、处理失败的条数、处理失败的数据、处理时间等等。这样，当数据发生错误时，我们很容易发现问题所在，然后对出错的数据进行修正或重新处理。
（四）、使用调度
在对数据仓库进行增量更新时必须使用调度，即对事实数据表进行增量更新处理。在使用调度前要考虑到事实数据量，确定需要多长时间更新一次。比如希望按天进行查看，那么我们最好按天进行抽取，如果数据量不大，可以按照月或半年对数据进行更新。如果有缓慢变化维度情况，调度时需要考虑到维度表更新情况，在更新事实数据表之前要先更新维度表。
调度是数据仓库的关键环节，要考虑缜密。在ETL的流程搭建好后，要定期对其运行，所以调度是执行ETL流程的关键步骤。每一次调度除了写入Log日志表的数据处理信息外，还要使用发送Email或报警服务等，这样也方便的技术人员对ETL流程的把握，增强了安全性和数据处理的准确性。
五、总结
构建企业级数据仓库需要简单的五步，掌握了这五步的方法，我们可以构建一个强大的数据仓库。然而，每一步都有很深的内容需要研究与挖掘，尤其在实际项目中，我们要综合考虑。例如：如果数据源的脏数据很多，在搭建数据仓库之前我们首先要进行数据清洗，以剔除掉不需要的信息和脏数据。
ETL是OLTP系统和OLAP系统之间的桥梁，是数据从源系统流入数据仓库的通道。在数据仓库的项目实施中，它关系到整个项目的数据质量，所以马虎不得，必须将其摆到重要位置，将数据仓库这一大厦的根基筑牢！
2024年电商大数据建设方案 篇6
相信大家对于这次新冠肺炎疫情期间社区防控力度之严、强度之大深有体会。但在杭州滨江区，在疫情爆发之初，却面临着社区疫情防控人手不足的问题。对此，国家电网杭州分公司研发了全国首个“电力大数据+社区网格化”算法，实现了收集、研判电力数据功能，并对滨江157476户居民、超过1000万条电力数据，进行了收集和分析。为了精准判断细微的用电数据差别，该公司在算法中开发了居民短暂和长期外出、举家返回、隔离人员异动等3个场景6套算法模型。通过3轮150余万条次电力大数据巡航，精准判断出区域内人员日流动量和分布，还可以实时监测居家隔离人员、独居老人等特殊群体347户。这让社区人员得以根据电量波动判断业主状况，提高了登记和服务的效率，从而解决了人手不足的难题。
听完这个例子，不知道你有没有什么感触呢？看似“高大上”的大数据，实际上就是这么的“接地气”。今天呢，我主要是想纠正一些大家对于大数据的误解，对大数据有一个更清晰且正确的认识。
二、大数据是什么？
其中，第三范式和第四范式都是由计算机来进行计算的，二者之间有什么区别呢？
引用维克托·迈尔·舍恩伯格撰写的《大数据时代》中的话来说，就是：大数据时代最大的转变，就是放弃对因果关系的渴求，取而代之关注相关关系。第四范式相对于第三范式来说，更关注“是什么”，而不需要知道“为什么”，就像人类总是会思考事物之间的因果联系，电脑却更擅长相关性分析。这也是为什么有人提出第三范式是“人脑+电脑”，人脑是主角，而第四范式是“电脑+人脑”，电脑是主角。
也许会有同学提出疑问，这是不是与我们科学研究的理念相违背？毕竟，如果通篇只有对数据相关性的分析，而缺乏具体的因果解读，这样的文章一般被认为是数据堆砌，是不可能发表的。
这里我又想给大家举一个例子了，让大家更好的理解第四范式的意义所在。拿我们近年来特别关心的雾霾来说，我们想要研究雾霾的产生机制，从而进行针对性的预防。
按照第三范式的思路，我们需要先在一些具有“代表性”的地方建立气象站，收集与雾霾形成有关的参数，包括大气化学成分、地形、风向、温度、湿度等气象因素。需要注意的是，第三范式下，我们所收集的参数都是我们认为可能会影响到雾霾形成的因素，实际上已经人为地排除了某些不重要的参数。从研究的可行性角度出发无可厚非，但是从准确性上来说，已经是根源性的错误了。如果能够获取更全面的数据，即不加筛选地收集各类参数数据，进行更细致的数据分析，那么就能得出更科学的预测，这就是第四范式的出发点。
相信通过上面的解说，大家对大数据有了一个基本的认识，下面呢我来对大数据做一个简单的定义：大数据（big data），指的是在一定时间范围内不能以常规软件工具处理（存储和计算）的大而复杂的数据集。这些大数据集包括结构化、非结构化和半结构化数据，需要经过进一步的数据处理和分析才能形成有价值的信息。
第一、数据体量巨大
这点相不难理解，我们日常生活中使用的微信、支付宝、微博、抖音等软件每天都会产生数百亿条以上的数据，这仅仅是移动应用一天的数据量，此外其他各行各业也都会产生各式各样的数据，其总量绝对超出了你们的想象。举个具体的例子，据英特尔预测，全球数据总量在2020年将达到44ZB，而中国产生的数据量将为8000EB，8000EB是什么概念？整个地球上所有沙粒总数的10倍！
第二、数据类型繁多
正如我刚才所提到的，大数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据指数据的属性相同，可以用统一的结构进行表示；非结构化数据缺少固定的结构，通常整体存储，比如各种图片、视频、音频等，非结构化数据越来越成为数据的主要形式，据IDC数据显示，企业中80%的数据都是非结构化数据；而半结构化数据则介于两者之间，比如HTML和XML文档，其内部用成对的标签记录对应的数据，但每个文档内部的标签又不是统一的，没有固定的规律。
第三、价值密度低
大数据的价值很高，但是单条记录却基本无意义，缺乏有效信息，这也对我们收集数据提出了要求，数据分析一定要建立在大量的数据集的基础上。举个例子，张三是某电商平台的忠实用户，我们作为后台，如果单看他的某一条购物记录，无非是知道了他买了什么东西，消费了多少钱，但是我们一旦利用大数据分析系统对张三所有的购物记录进行分析，那么我们就能得出他的一个消费画像，了解其购买偏好，从而对他进行精准的商品推荐。
第四、处理速度快
如今5G时代，数据产生的速度越来越快，这就要求数据后台能够快速处理掉无用信息，因为需要控制存储成本。同时更快速地处理信息，能够获取更多的有效价值，才能够在商业竞争中取得优势。两方面因素都刺激着数据处理技术的高速发展，目前采取流式数据处理技术可以达到毫秒级甚至微秒级的处理时间，满足实时监控分析用户行为，从而提供个性化服务的需求。
三、结语
最后，引马云的一句话作为结尾：未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代。这里的DT就是data technology, 希望各位对大数据有了一个新的认识，也希望大家能够在这个万物互联的时代，把握时代机遇，掌握信息技能，做一朵勇往直前的“后浪”。