旅游行业包括六个大块，吃住行游购娱，作为基础旅游组织者的旅行社，就包含有经理- *** 作-销售-财务-行政-美工等基础职能工种。
其中经理（老板）需要其他一般企业需要知道的经营风险、税务知识、法律知识、经营管理、竞争对手情况、未来发展方向、员工行政管理，绩效管理等大块，小到每一个单子的客户资料、地接品质，线路知识、线路安排、领队导游的性格能力、车餐景点购物点的基本情况等等，你都必须了然于胸，否则出了问题轻则赔钱，重则关店坐牢。
而如果你只是说做销售这种基本的工种的话，那也是非常复杂的，我们行业的人常说，做旅游销售，你起码对世界各地，全国各地的旅游景点基本情况、卖点、定位、价格、气候、淡旺季、风俗民情、签证、车辆、购物点等有大概的了解，否则客人问你最近适合去哪里玩，你唯唯诺诺说不出个123来，客人转身就走。这还是基础的专业知识，你还必须懂得财务、历史、文化、语言、法律等多方面的常识，旅游到处都是坑，人们常说游客要学会保护自己，但其实旅游人才更应该学会保护自己，否则得不偿失。
知道了以上的知识你也只是一个有基本业务能力的销售而已，真正成为行业大佬，业务能力永远是第一位的，除了会精准的寻找你的真实客户之外，你还得学会打磨自己的话术，让你的语言更加吸引客户，你还要打造自己的个人品牌，朋友圈不能乱发乱七八糟的东西，就连发一个自拍都要知道这个自拍能否引起你客户跟你的聊天兴趣，从而让客户认可你，记得你。重点客户你得多拜访，了解对方，真诚的跟对方做朋友，交换彼此的资源。除此之外，旅游行业竞争越来越激烈，我们还得积极的融入客户生活，比如客户是做微商的我们要多帮衬甚至加入其中，比如客户今天需要搬家我们得问一问需不需要帮忙。总之，凡是客户重视的，就是我们该重视的。做到了客户只要有需要都会找你，那你就真的成功了，年薪百万不是梦。大数据时代已经到来,什么是大数据
大数据时代已经到来,你了解吗？什么是大数据？一、大数据出现的背景进入2012年，大数据(big data)一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的证券公司等写进了投资推荐报告。数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然现在企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识 到数据对企业的重要性。大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的 挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日， 却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。大数据在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量，大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)。二、什么是大数据？信息技术领域原先已经有“海量数据”、“大规模数据”等概念，但这些概念只着眼于数据规模本身，未能充分反映数据爆发背景下的数据处理与应用需求，而“大数据”这一新概念不仅指规模庞大的数据对象，也包含对这些数据对象的处理和应用活动，是数据对象、技术与应用三者的统一。1、大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据对象既可能是实际的、有限的数据集合，如某个政府部门或企业掌握的数据库，也可能是虚拟的、无限的数据集合，如微博、微信、社交网络上的全部信息。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的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看，“大数据”指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务(AWS)、 大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义：“大数据是最大的 宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。”Kelly说：“大数据是可能不包含所有的 信息，但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。2、大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。3、大数据应用，是 指对特定的大数据集合，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于其业务 需求、数据集合和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展，才 能充分实现大数据的价值。当你的技术达到极限时，也就是数据的极限”。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。三、大数据的类型和价值挖掘方法1、大数据的类型大致可分为三类：1)传统企业数据（Traditionalenterprisedata）：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。2)机器和传感器数据（Machine-generated/sensor data）：包括呼叫记录（CallDetail Records），智能仪表，工业设备传感器，设备日志（通常是Digital exhaust），交易数据等。3)社交数据（Socialdata）：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：1)客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。2)模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。3)加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。4)降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。四、大数据的特点业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。具体来说，大数据具有4个基本特征：1、是数据体量巨大数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量; 百度资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过15PB（1PB=1024TB），这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实，到目前 为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。2、是数据类别大和类型多样数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化 数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。3、是处理速度快在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。4、是价值真实性高和密度低数据真实性(Veracity)高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。五、大数据的作用1、对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya Krishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。2、大数据是信息产业持续高速增长的新引擎面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。3、大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素各 行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对；可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持；可以帮助企业为消费 者提供更加及时和个性化的服务；在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性；在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作 用。4、大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。六、大数据的商业价值1、对顾客群体细分“大数据”可以对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。云存储的海量数据和“大数据”的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。2、模拟实境运用“大数据”模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率。现在越来越多的产品中都装有传感器，汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交网络也在产生着海量的数据。云计算和“大数据”分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下，实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。交易过程、产品使用和人类行为都可以 数据化。“大数据”技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘，从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案 投入回报最高。3、提高投入回报率提高“大数据”成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。“大数据”能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把”大数据”成果和“大数据”能力比较薄弱的部门分享，帮助他们利用“大数据”创造商业价值。4、数据存储空间出租企业和个人有着海量信息存储的需求，只有将数据妥善存储，才有可能进一步挖掘其潜在价值。具体而言，这块业务模式又可以细分为针对个人文件存储和针对企业用 户两大类。主要是通过易于使用的API，用户可以方便地将各种数据对象放在云端，然后再像使用水、电一样按用量收费。目前已有多个公司推出相应服务，如亚 马逊、网易、诺基亚等。运营商也推出了相应的服务，如中国移动的彩云业务。5、管理客户关系客户管理应用的目的是根据客户的属性(包括自然属性和行为属性)，从不同角度深层次分析客户、了解客户，以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失 率、提高客户消费等。对中小客户来说，专门的CRM显然大而贵。不少中小商家将飞信作为初级CRM来使用。比如把老客户加到飞信群里，在群朋友圈里发布新 产品预告、特价销售通知，完成售前售后服务等。6、个性化精准推荐在运营商内部，根据用户喜好推荐各类业务或应用是常见的，比如应用商店软件推荐、IPTV视频节目推荐等，而通过关联算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分 析算法后，可以将之延伸到商用化服务，利用数据挖掘技术帮助客户进行精准营销，今后盈利可以来自于客户增值部分的分成。以日常的“垃圾短信”为例，信息并不都是“垃圾”，因为收到的人并不需要而被视为垃圾。通过用户行为数据进行分析后，可以给需要的人发送需要的信息，这样“垃圾短信”就成了有价值的信息。在日本的麦当劳，用户在手机上下载优惠券，再去餐厅用运营商DoCoMo的手机钱包优惠支付。运营商和麦当劳搜集相关消费信息，例如经常买什么汉堡，去哪个店消费，消费频次多少，然后精准推送优惠券给用户。7、数据搜索数据搜索是一个并不新鲜的应用，随着“大数据”时代的到来，实时性、全范围搜索的需求也就变得越来越强烈。我们需要能搜索各种社交网络、用户行为等数据。其商业应用价值是将实时的数据处理与分析和广告联系起来，即实时广告业务和应用内移动广告的社交服务。运营商掌握的用户网上行为信息，使得所获取的数据“具备更全面维度”，更具商业价值。典型应用如中国移动的“盘古搜索”。七、大数据对经济社会的重要影响1、能够推动实现巨大经济效益比如对中国零售业净利润增长的贡献，降低制造业产品开发、组装成本等。预计2013年全球大数据直接和间接拉动信息技术支出将达1200亿美元。2、能够推动增强社会管理水平大数据在公共服务领域的应用，可有效推动相关工作开展，提高相关部门的决策水平、服务效率和社会管理水平，产生巨大社会价值。欧洲多个城市通过分析实时采集的交通流量数据，指导驾车出行者选择最佳路径，从而改善城市交通状况。3、如果没有高性能的分析工具，大数据的价值就得不到释放对大数据应用必须保持清醒认识，既不能迷信其分析结果，也不能因为其不完全准确而否定其重要作用。1) 由于各种原因，所分析处理的数据对象中不可避免地会包括各种错误数据、无用数据，加之作为大数据技术核心的数据分析、人工智能等技术尚未完全成熟，所以对 计算机完成的大数据分析处理的结果，无法要求其完全准确。例如，谷歌通过分析亿万用户搜索内容能够比专业机构更快地预测流感暴发，但由于微博上无用信息的 干扰，这种预测也曾多次出现不准确的情况。2)必须清楚定位的是，大数据作用与价值的重点在于能够引导和启发大数据应用者的创新思维，辅助决策。简单而言，若是处理一个问题，通常人能够想到一种方法，而大数据能够提供十种参考方法，哪怕其中只有三种可行，也将解决问题的思路拓展了三倍。所以，客观认识和发挥大数据的作用，不夸大、不缩小，是准确认知和应用大数据的前提。八、总结不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。1、从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：1)手握大数据，但是没有利用好；比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。2)没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它；比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。3)既有数据，又有大数据思维；比较典型的是Google，Amazon，Mastercard等。2、未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：1)拥有大数据思维的人，这种人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益；2)还未有被大数据触及过的业务领域。这些是还未被挖掘的油井，金矿，是所谓的蓝海。大 数据是信息技术与专业技术、信息技术产业与各行业领域紧密融合的典型领域，有着旺盛的应用需求、广阔的应用前景。为把握这一新兴领域带来的新机遇，需要不 断跟踪研究大数据，不断提升对大数据的认知和理解，坚持技术创新与应用创新的协同共进，加快经济社会各领域的大数据开发与利用，推动国家、行业、企业对于 数据的应用需求和应用水平进入新的阶段。
主要是通过DNA染色体和基因STR位点技术识别，到 :_香_ 港 _嘉_ 宾 _专_ 科 ，就可以了，男 _女_ 鉴 _定_ 的 _准_ 确 _率_ 高 _达_ 994%，_准_ 确 _率_ 挺 _高_ 的，再说了，你怀孕七周了，可以了没问题的
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世界包含的多得难以想象的数字化信息变得更多更快……从商业到科学，从政府到艺术，这种影响无处不在。科学家和计算机工程师们给这种现象创造了一个
新名词：逗大数据地。大数据时代什么意思看大数据概念什么意思看大数据分析什么意思看所谓大数据，那到底什么是大数据，他的来源在哪里，定义究竟是什么
呢看
一：大数据的定义。
1、大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
2、大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适用于大数据
的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。
3、大数据应用，是 指对特定的大数据集合，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于其业务需求、数据集合和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。惟有坚持逗对象、技术、应用地三位一体同步发展，才
能充分实现大数据的价值。
当你的技术达到极限时，也就是数据的极限地。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。
二：大数据的类型和价值挖掘方法
1、大数据的类型大致可分为三类：
1)传统企业数据(Traditionalenterprisedata)：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。
2)机器和传感器数据(Machine-generated/sensor data)：包括呼叫记录(CallDetail Records)，智能仪表，工业设备传感器，设备日志(通常是Digital exhaust)，交易数据等。
3)社交数据(Socialdata)：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。
2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：
1)客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。
2)模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。
3)加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。
4)降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。
三：大数据的特点
业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。具体来说，大数据具有4个基本特征：
1、是数据体量巨大
数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量;百度资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过15PB(1PB=1024TB)，这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。
2、是数据类别大和类型多样
数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化 数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。
3、是处理速度快
在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。数据处理遵循逗1秒定律地，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。
4、是价值真实性高和密度低
数据真实性(Veracity)高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。
四：大数据的作用
1、对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点
移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。
大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya Krishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。
2、大数据是信息产业持续高速增长的新引擎
面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。
3、大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素
各行各业的决策正在从逗业务驱动地
转变逗数据驱动地。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对;可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持;可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务;在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性;在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。
4、大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变
例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。
五：大数据的商业价值
1、对顾客群体细分
逗大数据地可以对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。云存储的海量数据和逗大数据地的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。
2、模拟实境
运用逗大数据地模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率。现在越来越多的产品中都装有传感器，汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交网络也在产生着海量的数据。
云计算和逗大数据地分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下，实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。交易过程、产品使用和人类行为都可以数据化。逗大数据地技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘，从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案
投入回报最高。
3、提高投入回报率
提高逗大数据地成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。逗大数据地能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把地大数据地成果和逗大数据地能力比较薄弱的部门分享，帮助他们利用逗大数据地创造商业价值。
4、数据存储空间出租
企业和个人有着海量信息存储的需求，只有将数据妥善存储，才有可能进一步挖掘其潜在价值。具体而言，这块业务模式又可以细分为针对个人文件存储和针对企业用
户两大类。主要是通过易于使用的API，用户可以方便地将各种数据对象放在云端，然后再像使用水、电一样按用量收费。目前已有多个公司推出相应服务，如亚
马逊、网易、诺基亚等。运营商也推出了相应的服务，如中国移动的彩云业务。
5、管理客户关系
客户管理应用的目的是根据客户的属性(包括自然属性和行为属性)，从不同角度深层次分析客户、了解客户，以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失率、提高客户消费等。对中小客户来说，专门的CRM显然大而贵。不少中小商家将飞信作为初级CRM来使用。比如把老客户加到飞信群里，在群朋友圈里发布新
产品预告、特价销售通知，完成售前售后服务等。
6、个性化精准推荐
在运营商内部，根据用户喜好推荐各类业务或应用是常见的，比如应用商店软件推荐、IPTV视频节目推荐等，而通过关联算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分
析算法后，可以将之延伸到商用化服务，利用数据挖掘技术帮助客户进行精准营销，今后盈利可以来自于客户增值部分的分成。
以日常的逗垃圾短信地为例，信息并不都是逗垃圾地，因为收到的人并不需要而被视为垃圾。通过用户行为数据进行分析后，可以给需要的人发送需要的信息，这样逗垃圾短信地就成了有价值的信息。在日本的麦当劳，用户在手机上下载优惠券，再去餐厅用运营商DoCoMo的手机钱包优惠支付。运营商和麦当劳搜集相关消费信息，例如经常买什么
汉堡，去哪个店消费，消费频次多少，然后精准推送优惠券给用户。
7、数据搜索
数据搜索是一个并不新鲜的应用，随着逗大数据地时代的到来，实时性、全范围搜索的需求也就变得越来越强烈。我们需要能搜索各种社交网络、用户行为等数据。其商业应用价值是将实时的数据处理与分析和广告联系起来，即实时广告业务和应用内移动广告的社交服务。
运营商掌握的用户网上行为信息，使得所获取的数据逗具备更全面维度地，更具商业价值。典型应用如中国移动的逗盘古搜索地。
六：大数据对经济社会的重要影响
1、能够推动实现巨大经济效益
比如对中国零售业净利润增长的贡献，降低制造业产品开发、组装成本等。预计2013年全球大数据直接和间接拉动信息技术支出将达1200亿美元。
2、能够推动增强社会管理水平
大数据在公共服务领域的应用，可有效推动相关工作开展，提高相关部门的决策水平、服务效率和社会管理水平，产生巨大社会价值。欧洲多个城市通过分析实时采集的交通流量数据，指导驾车出行者选择最佳路径，从而改善城市交通状况。
3、如果没有高性能的分析工具，大数据的价值就得不到释放
对大数据应用必须保持清醒认识，既不能迷信其分析结果，也不能因为其不完全准确而否定其重要作用。
1)由于各种原因，所分析处理的数据对象中不可避免地会包括各种错误数据、无用数据，加之作为大数据技术核心的数据分析、人工智能等技术尚未完全成熟，所以对计算机完成的大数据分析处理的结果，无法要求其完全准确。例如，谷歌通过分析亿万用户搜索内容能够比专业机构更快地预测流感暴发，但由于微博上无用信息的干扰，这种预测也曾多次出现不准确的情况。
2)必须清楚定位的是，大数据作用与价值的重点在于能够引导和启发大数据应用者的创新思维，辅助决策。简单而言，若是处理一个问题，通常人能够想到一种方法，而大数据能够提供十种参考方法，哪怕其中只有三种可行，也将解决问题的思路拓展了三倍。
所以，客观认识和发挥大数据的作用，不夸大、不缩小，是准确认知和应用大数据的前提。
七：最后北京开运联合给您总结一下
不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。
1、从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：
1)手握大数据，但是没有利用好;比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。
2)没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它;比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。
3)既有数据，又有大数据思维;比较典型的是Google，Amazon，Mastercard等。
2、未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：
1)拥有大数据思维的人，这种人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益;
2)还未有被大数据触及过的业务领域。这些是还未被挖掘的油井，金矿，是所谓的蓝海。
大数据是信息技术与专业技术、信息技术产业与各行业领域紧密融合的典型领域，有着旺盛的应用需求、广阔的应用前景。为把握这一新兴领域带来的新机遇，需要不断跟踪研究大数据，不断提升对大数据的认知和理解，坚持技术创新与应用创新的协同共进，加快经济社会各领域的大数据开发与利用，推动国家、行业、企业对于
数据的应用需求和应用水平进入新的阶段。
由社交媒体、移动设备、物联网和大数据引发的数字化趋势不仅改变了人们的生活方式也要求企业重新思考设计原来的运作模式。在现实生活中，数字化是可以感知的，比如，我们上网浏览新闻时，就是媒体内容的数字化。数字化进程的演进使得“数字化”已经跳脱了二进制化的概念，成为一种人类与世界互动的新方式。如今我们生活在一个数据驱动发展的时代，不能顺应时代发展进步的企业就会落后和淘汰。一个新技术时代应运而生，一个数据主导的数字企业时代也必将应声而至。数字化转型是企业顺应时代的必然要求
早在1996年Nicholas Negroponte就在被誉为二十世纪信息技术及理念发展圣经的《数字化生存》中预言到了今天的数字化时代：数字化生存是现代社会中以信息技术为基础的新的生存方式。在数字化生存环境中，人们的生产方式、生活方式、交往方式、思维方式、行为方式都呈现出全新的面貌。如，生产力要素的数字化渗透、生产关系的数字化重构、经济活动走向全面数字化，使社会的物质生产方式被打上了浓重的数字化烙印，人们通过数字政务、数字商务等活动体现出全新的数字化政治和经济；通过网络学习、网聊、网络游戏、网络购物、网络就医等刻画出异样的学习、交往、生活方式。
2017年，“数字经济”正式被写入党的十九大报告。中国信息化百人会联合埃森哲、国家信息中心等多家机构组成的课题组日前发布的《2017年中国数字经济发展报告》显示，2016年中国数字经济总量达到226万亿元人民币，占GDP的比重为303%。毕马威预测，到2030年时，这一比例将会达到77%，超过153万亿人民币的GDP贡献将来自于数字经济。
2018年3月，政府工作报告提出“发展壮大新动能”，“为数字中国建设加油助力”。国家对于数字经济的定位不只局限于新兴产业层面，而是将之提升为驱动传统产业升级的国家战略。
身处数字化时代洪流中的企业也必须与时俱进，与时代同频共振才能免于成为时代的弃儿。
数字化企业是企业信息化发展的必然阶段
从历史及发展趋势上看，我国企业信息化进程大概可以分为以下几个阶段：
第一阶段：业务 *** 作电子化。电子化是指将企业日常手工事务性繁重的工作转变为机器的工作以提高个体工作效率的过程。该阶段为信息技术单项应用和企业上网前的准备阶段。主要表现在计算机在办公、财务、人事和部分生产经营环节等方面的单项应用，如财务电算化、生产制造自动化和CAD/CAM、MIS等信息技术的初步应用等。
第二阶段：业务流程信息化。信息化即通过企业的管理重组和管理创新，结合IT优势将业务流程固化。该阶段是企业信息化、尤其是网络化建设与应用的导入阶段。在各类企业扩大计算机应用和推动企业上网，建立电子邮箱，鼓励企业利用信息网络技术开展经营活动和改进管理。广泛开展流程梳理和信息化建设，如ERP、MES、SCM等系统。这个阶段重点关注整个组织的流程，提升组织的效率。
第三阶段：业务和管理的数字化。是应用数字技术，整合企业的采购、生产、营销、财务与人力资源等信息，做好计划、协调、监督和控制等各个环节的工作，打破“信息孤岛”现象，系统形成价值链并按照“链”的特征实施企业的业务流程。对环境的变化作出灵活的反应，业务流程持续改善，全面提升执行力，获得持久的竞争力。它是现代数字技术与企业管理相结合的产物。
第四阶段：业务决策智慧化。智慧化是指在企业的已有知识的基础之上，能够智能创造、挖掘新知识，用于企业业务决策、企业日常管理等，形成自组织、自学习、自进化的企业管理体制。该阶段中，人工智能、专家系统的先进的思想将应用在企业管理领域中。
数字化既是信息化的产物，也是信息化的演进阶段之一，更是构建智慧企业的首要前提。
数字化转型是企业打造竞争力的必然选择
企业都会思考为什么要做数字化转型？笔者认为有内部和外部两种因素驱使。外部因素：在数字化转型大潮中，企业如逆水行舟，不进则退。如果不进行数字化转型，那么企业将会被用户抛弃、被竞争对手超越、被市场边缘化，以致最终出局。内部因素：数字化转型可以捕获新的市场机会，尝试新的商业模式，在未来商业市场中提前占位。
从企业看，以客户为中心是企业在市场竞争中存活下来的关键。数字化浪潮的到来，用户信息不对称的地位得到极大改观，客户感知价值最大化成为导向，从根本上改变了传统以生产为主导的商业经济模式，给企业的经营带来了巨大的挑战，也带来了新的机遇。有别于传统工业化发展时期的竞争模式，数字经济时代企业核心竞争能力从过去传统的“制造能力”变成了“服务能力+数字化能力+制造能力”。企业要具备开展技术研发创新的能力，加快研发设计向协同化、动态化、众创化转型，是要具备生产方式变革的能力，加快工业生产向智能化、柔性化和服务化转变，企业要具备组织管理再造的能力，加快组织管理向扁平化、创客化、自组织拓展，企业要具备跨界合作的能力，推动创新体系由链条式价值链向能够实时互动、多方参与的灵活价值网络演进。
数字化转型是企业降本增效的内在需求
应用数字技术可以降低企业的成本。去年国际供应链大会上世界经济论坛发布的《第四次工业革命对供应链的影响》白皮书指出，799%的制造业企业和855%的物流企业认为，在不考虑金融影响的前提下，数字化转型将产生积极影响，数字化变革将使制造业企业成本降低176%、营收增加226%，使物流服务业成本降低342%、营收增加336%，使零售业成本降低78%、营收增加333%。
应用数字技术可以提升企业的效率。互联网集中了大量数字技术资源和服务，通过大幅提高应用效率而产生经济价值。互联网服务直接引起计算服务、信息服务的集中，并进一步促进了各类服务资源的集中，使得集中式、开放型服务平台有了很大发展空间。基于互联网的共享服务云平台不仅使中小企业能够以很低的成本享受先进的信息技术应用和服务，也能使大企业的技术装备得到充分的应用，从而提高产品利用率。数字化信息和知识是遵循边际效益递增的工具，通过增大使用规模实现效益累积增值。数字化信息和知识具有可共享、重复使用、低成本复制等特点，对其使用和改进越多，创造的价值越大。根据研究显示，以“数据驱动型决策”模式运营的企业，通过形成自动化数据链，推动生产制造各环节高效协同，大大降低了智能制造系统的复杂性和不确定性，其生产力普遍可以提高5%—10%。
数字化转型是企业流程再造的必由之路
在数字化环境下，企业之间处于纵横交错的网络关系，面对分散的网络节点，整合多方资源的平台型产业组织应运而生，企业价值创造模式由传统线性向链条式、网络化转变，使得传统企业之间竞合方式趋于生态化、平台化。如，GE与苹果达成合作，把Predix平台的开发工具和微服务开放给苹果，吸纳开发者加入工业APP开发，这将帮助把Predix平台打造成一个工业领域超级商店、一个知识交换中心，促进基于平台的开源社区生态繁荣。如，阿里云依托“ET工业大脑”平台，集聚江苏省内30家信息服务企业技术能力，为300家制造企业提供系统解决方案服务，推动大中小企业的合作从简单的技术传递向可交易、可协作的服务生态转变。
各项经济社会活动与数据的产生、传输和使用密不可分，数据作为独立的生产要素在价值创造过程中加速流动，数据流动强调信息系统的互联互通和综合集成，挖掘了智慧组织、管理与服务的新价值。信息技术的发展使得数据的流动不必再遵循自上而下或自下而上的等级阶层，这种无差别、无层次的数据流动方式极大地颠覆了企业传统的金字塔型管理模式，驱动企业组织结构的变革、业务流程的优化和工作内容的创新，企业组织管理逐渐由以流程为主的线性范式向数据驱动的扁平化协同化范式转型，形成信息高效流转、需求快速响应、创新能力充分激发的组织新架构。大数据是信息技术与专业技术、信息技术产业与各行业领域紧密融合的典型领域，有着旺盛的应用需求、广阔的应用前景。为把握这一新兴领域带来的新机遇，需要不断跟踪研究大数据，不断提升对大数据的认知和理解，坚持技术创新与应用创新的协同共进，加快经济社会各领域的大数据开发与利用，推动国家、行业、企业对于数据的应用需求和应用水平进入新的阶段。 首先，我认为大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，我着手从三个层面来展开：
第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。我会从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；从对大数据的现在和未来去洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。
第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。我将分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。
第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。我将分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。
和大数据相关的理论
特征定义
最早提出大数据时代到来的是麦肯锡：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”
业界（IBM 最早定义）将大数据的特征归纳为4个“V”（量Volume，多样Variety，价值Value，速Velocity），或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）；第二，数据类型繁多。比如，网络日志、视频、、地理位置信息等等。第三，价值密度低，商业价值高。第四，处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
其实这些V并不能真正说清楚大数据的所有特征，下面这张图对大数据的一些相关特性做出了有效的说明。
36大数据
古语云：三分技术，七分数据，得数据者得天下。先不论谁说的，但是这句话的正确性已经不用去论证了。维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中举了百般例证，都是为了说明一个道理：在大数据时代已经到来的时候要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。书中，作者提及最多的是Google如何利用人们的搜索记录挖掘数据二次利用价值，比如预测某地流感爆发的趋势；Amazon如何利用用户的购买和浏览历史数据进行有针对性的书籍购买推荐，以此有效提升销售量；Farecast如何利用过去十年所有的航线机票价格打折数据，来预测用户购买机票的时机是否合适。
那么，什么是大数据思维？维克托·迈尔-舍恩伯格认为，1-需要全部数据样本而不是抽样；2-关注效率而不是精确度；3-关注相关性而不是因果关系。
阿里巴巴的王坚对于大数据也有一些独特的见解，比如，
“今天的数据不是大，真正有意思的是数据变得在线了，这个恰恰是互联网的特点。”
“非互联网时期的产品，功能一定是它的价值，今天互联网的产品，数据一定是它的价值。”
“你千万不要想着拿数据去改进一个业务，这不是大数据。你一定是去做了一件以前做不了的事情。”
特别是最后一点，我是非常认同的，大数据的真正价值在于创造，在于填补无数个还未实现过的空白。
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。
价值探讨
大数据是什么？投资者眼里是金光闪闪的两个字：资产。比如，Facebook上市时，评估机构评定的有效资产中大部分都是其社交网站上的数据。
如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
Target 超市以20多种怀孕期间孕妇可能会购买的商品为基础，将所有用户的购买记录作为数据来源，通过构建模型分析购买者的行为相关性，能准确的推断出孕妇的具体临盆时间，这样Target的销售部门就可以有针对的在每个怀孕顾客的不同阶段寄送相应的产品优惠卷。
Target的例子是一个很典型的案例，这样印证了维克托·迈尔-舍恩伯格提过的一个很有指导意义的观点：通过找出一个关联物并监控它，就可以预测未来。Target通过监测购买者购买商品的时间和品种来准确预测顾客的孕期，这就是对数据的二次利用的典型案例。如果，我们通过采集驾驶员手机的GPS数据，就可以分析出当前哪些道路正在堵车，并可以及时发布道路交通提醒；通过采集汽车的GPS位置数据，就可以分析城市的哪些区域停车较多，这也代表该区域有着较为活跃的人群，这些分析数据适合卖给广告投放商。
不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。
从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：
1- 手握大数据，但是没有利用好；比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。
2- 没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它；比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。
3- 既有数据，又有大数据思维；比较典型的是Google，Amazon，Mastercard等。
未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：1-拥有大数据思维的人，这种人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益；2-还未有被大数据触及过的业务领域。这些是还未被挖掘的油井，金矿，是所谓的蓝海。
Wal-Mart作为零售行业的巨头，他们的分析人员会对每个阶段的销售记录进行了全面的分析，有一次他们无意中发现虽不相关但很有价值的数据，在美国的飓风来临季节，超市的蛋挞和抵御飓风物品竟然销量都有大幅增加，于是他们做了一个明智决策，就是将蛋挞的销售位置移到了飓风物品销售区域旁边，看起来是为了方便用户挑选，但是没有想到蛋挞的销量因此又提高了很多。
还有一个有趣的例子，1948年辽沈战役期间，司令员林彪要求每天要进行例常的“每日军情汇报”，由值班参谋读出下属各个纵队、师、团用电台报告的当日战况和缴获情况。那几乎是重复着千篇一律枯燥无味的数据：每支部队歼敌多少、俘虏多少;缴获的火炮、车辆多少，q支、物资多少……有一天，参谋照例汇报当日的战况，林彪突然打断他：“刚才念的在胡家窝棚那个战斗的缴获，你们听到了吗”大家都很茫然，因为如此战斗每天都有几十起，不都是差不多一模一样的枯燥数字吗林彪扫视一周，见无人回答，便接连问了三句：“为什么那里缴获的短q与长q的比例比其它战斗略高”“为什么那里缴获和击毁的小车与大车的比例比其它战斗略高”“为什么在那里俘虏和击毙的军官与士兵的比例比其它战斗略高”林彪司令员大步走向挂满军用地图的墙壁，指着地图上的那个点说：“我猜想，不，我断定!敌人的指挥所就在这里!”果然，部队很快就抓住了敌方的指挥官廖耀湘，并取得这场重要战役的胜利。
这些例子真实的反映在各行各业，探求数据价值取决于把握数据的人，关键是人的数据思维；与其说是大数据创造了价值，不如说是大数据思维触发了新的价值增长。
现在和未来
我们先看看大数据在当下有怎样的杰出表现：
大数据帮助政府实现市场经济调控、公共卫生安全防范、灾难预警、社会舆论监督；
大数据帮助城市预防犯罪，实现智慧交通，提升紧急应急能力；
大数据帮助医疗机构建立患者的疾病风险跟踪机制，帮助医药企业提升药品的临床使用效果，帮助艾滋病研究机构为患者提供定制的药物；
大数据帮助航空公司节省运营成本，帮助电信企业实现售后服务质量提升，帮助保险企业识别欺诈骗保行为，帮助快递公司监测分析运输车辆的故障险情以提前预警维修，帮助电力公司有效识别预警即将发生故障的设备；
大数据帮助电商公司向用户推荐商品和服务，帮助旅游网站为旅游者提供心仪的旅游路线，帮助二手市场的买卖双方找到最合适的交易目标，帮助用户找到最合适的商品购买时期、商家和最优惠价格；
大数据帮助企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少投资的风险，以及帮助企业提升广告投放精准度；
大数据帮助娱乐行业预测歌手，歌曲，，电视剧的受欢迎程度，并为投资者分析评估拍一部需要投入多少钱才最合适，否则就有可能收不回成本；
大数据帮助社交网站提供更准确的好友推荐，为用户提供更精准的企业招聘信息，向用户推荐可能喜欢的游戏以及适合购买的商品。
其实，这些还远远不够，未来大数据的身影应该无处不在，就算无法准确预测大数据终会将人类社会带往到哪种最终形态，但我相信只要发展脚步在继续，因大数据而产生的变革浪潮将很快淹没地球的每一个角落。
比如，Amazon的最终期望是：“最成功的书籍推荐应该只有一本书，就是用户要买的下一本书。”
Google也希望当用户在搜索时，最好的体验是搜索结果只包含用户所需要的内容，而这并不需要用户给予Google太多的提示。
而当物联网发展到达一定规模时，借助条形码、二维码、RFID等能够唯一标识产品，传感器、可穿戴设备、智能感知、视频采集、增强现实等技术可实现实时的信息采集和分析，这些数据能够支撑智慧城市，智慧交通，智慧能源，智慧医疗，智慧环保的理念需要，这些都所谓的智慧将是大数据的采集数据来源和服务范围。
未来的大数据除了将更好的解决社会问题，商业营销问题，科学技术问题，还有一个可预见的趋势是以人为本的大数据方针。人才是地球的主宰，大部分的数据都与人类有关，要通过大数据解决人的问题。
比如，建立个人的数据中心，将每个人的日常生活习惯，身体体征，社会网络，知识能力，爱好性情，疾病嗜好，情绪波动……换言之就是记录人从出生那一刻起的每一分每一秒，将除了思维外的一切都储存下来，这些数据可以被充分的利用：
医疗机构将实时的监测用户的身体健康状况；
教育机构更有针对的制定用户喜欢的教育培训计划；
服务行业为用户提供即时健康的符合用户生活习惯的食物和其它服务；
社交网络能为你提供合适的交友对象，并为志同道合的人群组织各种聚会活动；
政府能在用户的心理健康出现问题时有效的干预，防范自杀，刑事案件的发生；
金融机构能帮助用户进行有效的理财管理，为用户的资金提供更有效的使用建议和规划；
道路交通、汽车租赁及运输行业可以为用户提供更合适的出行线路和路途服务安排；
……
当然，上面的一切看起来都很美好，但是否是以牺牲了用户的自由为前提呢？只能说当新鲜事物带来了革新的同时也同样带来了“病菌”。比如，在手机未普及前，大家喜欢聚在一起聊天，自从手机普及后特别是有了互联网，大家不用聚在一起也可以随时随地的聊天，只是“病菌”滋生了另外一种情形，大家慢慢习惯了和手机共渡时光，人与人之间情感交流仿佛永远隔着一张“网”。
大数据隐私
你或许并不敏感，当你在不同的网站上注册了个人信息后，可能这些信息已经被扩散出去了，当你莫名其妙的接到各种邮件，电话，短信的滋扰时，你不会想到自己的电话号码，邮箱，生日，购买记录，收入水平，家庭住址，亲朋好友等私人信息早就被各种商业机构非法存储或贱卖给其它任何有需要的企业或个人了。
更可怕的是，这些信息你永远无法删除，它们永远存在于互联网的某些你不知道的角落。除非你更换掉自己的所有信息，但是这代价太大了。
用户隐私问题一直是大数据应用难以绕开的一个问题，如被央视曝光过的分众无线、罗维邓白氏以及网易邮箱都涉及侵犯用户隐私。目前，中国并没有专门的法律法规来界定用户隐私，处理相关问题时多采用其他相关法规条例来解释。但随着民众隐私意识的日益增强，合法合规地获取数据、分析数据和应用数据，是进行大数据分析时必须遵循的原则。
说到隐私被侵犯，爱德华斯诺登应该占据一席之地，这位前美国中央情报局（CIA）雇员一手引爆了美国“棱镜计划”（PRISM）的内幕消息。“棱镜”项目是一项由美国国家安全局（NSA）自2007年起开始实施的绝密电子监听计划，年耗资近2000亿美元，用于监听全美电话通话记录，据称还可以使情报人员通过“后门”进入9家主要科技公司的服务器，包括微软、雅虎、谷歌、Facebook、PalTalk、美国在线、Skype、YouTube、苹果。这个事件引发了人们对政府使用大数据时对公民隐私侵犯的担心。
再看看我们身边，当微博，微信，QQ空间这些社交平台肆意的吞噬着数亿用户的各种信息时，你就不要指望你还有隐私权了，就算你在某个地方删除了，但也许这些信息已经被其他人转载或保存了，更有可能已经被百度或Google存为快照，早就提供给任意用户搜索了。
因此在大数据的背景下，很多人都在积极的抵制无底线的数字化，这种大数据和个体之间的博弈还会一直继续下去……
专家给予了我们一些如何有效保护大数据背景下隐私权的建议：1-减少信息的数字化；2-隐私权立法；3-数字隐私权基础设施（类似DRM数字版权管理）；4-人类改变认知（接受忽略过去）；5-创造良性的信息生态；6-语境化。
但是这些都很难立即见效或者有实质性的改善。
比如，现在有一种职业叫删帖人，专门负责帮人到各大网站删帖，删除评论。其实这些人就是通过黑客技术侵入各大网站，破获管理员的密码然后进行手工定向删除。只不过他们保护的不是客户的隐私，而大多是丑闻。还有一种职业叫人肉专家，他们负责从互联网上找到一个与他们根本就无关系用户的任意信息。这是很可怕的事情，也就是说，如果有人想找到你，只需要两个条件：1-你上过网，留下过痕迹；2-你的亲朋好友或仅仅是认识你的人上过网，留下过你的痕迹。这两个条件满足其一，人肉专家就可以很轻松的找到你，可能还知道你现在正在某个餐厅和谁一起共进晚餐。
当很多互联网企业意识到隐私对于用户的重要性时，为了继续得到用户的信任，他们采取了很多办法，比如google承诺仅保留用户的搜索记录9个月，浏览器厂商提供了无痕冲浪模式，社交网站拒绝公共搜索引擎的爬虫进入，并将提供出去的数据全部采取匿名方式处理等。
在这种复杂的环境里面，很多人依然没有建立对于信息隐私的保护意识，让自己一直处于被滋扰，被精心设计，被利用，被监视的处境中。可是，我们能做的几乎微乎其微，因为个人隐私数据已经无法由我们自己掌控了，就像一首诗里说到的：“如果你现在继续麻木，那就别指望这麻木能抵挡得住被”扒光”那一刻的惊恐和绝望……”
和大数据相关的技术
云技术
大数据常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数十、数百或甚至数万的电脑分配工作。可以说，云计算充当了工业革命时期的发动机的角色，而大数据则是电。
云计算思想的起源是麦卡锡在上世纪60年代提出的：把计算能力作为一种像水和电一样的公用事业提供给用户。
如今，在Google、Amazon、Facebook等一批互联网企业引领下，一种行之有效的模式出现了：云计算提供基础架构平台，大数据应用运行在这个平台上。
业内是这么形容两者的关系：没有大数据的信息积淀，则云计算的计算能力再强大，也难以找到用武之地；没有云计算的处理能力，则大数据的信息积淀再丰富，也终究只是镜花水月。
那么大数据到底需要哪些云计算技术呢？
这里暂且列举一些，比如虚拟化技术，分布式处理技术，海量数据的存储和管理技术，NoSQL、实时流数据处理、智能分析技术（类似模式识别以及自然语言理解）等。
云计算和大数据之间的关系可以用下面的一张图来说明，两者之间结合后会产生如下效应：可以提供更多基于海量业务数据的创新型服务；通过云计算技术的不断发展降低大数据业务的创新成本。
36大数据
如果将云计算与大数据进行一些比较，最明显的区分在两个方面：
第一，在概念上两者有所不同，云计算改变了IT，而大数据则改变了业务。然而大数据必须有云作为基础架构，才能得以顺畅运营。
第二，大数据和云计算的目标受众不同，云计算是CIO等关心的技术层，是一个进阶的IT解决方案。而大数据是CEO关注的、是业务层的产品，而大数据的决策者是业务层。
详情：>深圳市属于下列情形之一的，住房公积金账户余额可以全额提取：
1、提取住房公积金用于购买、建造、翻建住房的，职工本人及其家庭成员合计仅有一套住房时，余额不超过总价款的；
2、退休的；
3、完全丧失劳动能力，并与单位终止劳动关系的；
4、男性年龄满五十周岁或者女性年龄满四十五周岁，失业且住房公积金账户封存满两年的；
5、在国外或者港、澳、台地区定居的；
6、户籍迁出本市的；
7、户籍不在本市并已申请基本养老保险或者基本医疗保险关系转移手续的；
8、享受居民最低生活保障的；
9、职工死亡或者被宣告死亡的。
《深圳市住房公积金提取管理规定》
第五条 职工及其家庭成员发生下列住房消费情形之一的，职工可以按照规定申请提取住房公积金：
（一）购买住房（含商品住房、政策性住房或者保障性住房，下同）；
（二）支付房租；
（三）偿还购买本市范围内住房的贷款本息；
（四）建造、翻建、大修本市范围内的住房；
（五）其他住房消费。
第七条 提取住房公积金用于购买住房的，职工本人及其家庭成员合计仅有一套住房时，可提取额不超过账户余额，且不超过购房总价款；职工本人及其家庭成员合计有两套及以上住房的，可提取额不超过账户余额的百分之六十，且不超过购房总价款；2010年9月30日起，职工本人及其家庭成员购买第三套及以上住房的（包括异地），第三套及以上住房不予提取。
提取住房公积金用于建造、翻建、大修本市范围内住房的，可提取额度按照前款规定执行。
职工在购房总价款中实际支出的费用，按照该套住房房地产权属证书或者经本市房地产权登记部门登记备案的购房合同列明的权利人份额计算；未明确份额的，按照该套住房房地产权属证书或者经本市房地产权登记部门登记备案的购房合同列明的权利人数量平均计算。
第八条 提取住房公积金用于支付房租的，职工本人及其家庭成员应当在本市范围内无商品住房、政策性住房和保障性住房，每月可提取额不超过申请当月应缴存额的百分之五十，当年度未提取的，可以在以后年度累计提取。
前款规定中职工通过住房公积金网点柜台提取的，每年申请提取不超过两次；职工通过公积金中心自助服务平台提取的，自2014年11月1日起，每月可以申请提取一次。
第九条 提取住房公积金用于偿还购买本市范围内住房的贷款本息的，职工本人及其家庭成员合计仅有一套住房时，每月可提取额不超过职工月实际还贷额；职工本人及其家庭成员合计有两套及以上住房的，每月可提取额不超过申请当月应缴存额的百分之六十，且不超过月实际还贷额；2010年9月30日起，职工本人及其家庭成员购买第三套及以上住房的（包括异地），第三套及以上住房不予提取。
职工本人或者其家庭成员应当是前款规定中应偿还贷款本息住房的权利人。
本条第一款规定中职工选择按月还贷委托提取的，每月提取一次；未选择按月还贷委托提取的，每年度申请提取一次，提取申请应当自每次还贷行为发生之日起两年内提出。
本条规定中的每月可提取额应当根据职工住房贷款银行或者征信系统提供的还贷数据，经公积金中心审查后确定。
第十条 提取住房公积金用于其他住房消费的，每月可提取额不超过申请当月应缴存额的百分之三十，当年度未提取的，可以在以后年度累计提取。
前款规定中职工通过住房公积金网点柜台提取的，每年申请提取一次；职工通过公积金中心自助服务平台提取的，自2014年11月1日起，每月可以申请提取一次。
第十一条 发生下列情形之一的，职工可以按照规定申请提取住房公积金：
（一）退休；
（二）完全丧失劳动能力，并与单位终止劳动关系；
（三）男性年龄满五十周岁或者女性年龄满四十五周岁，失业且住房公积金账户封存满两年；
（四）在国外或者港、澳、台地区定居；
（五）户籍迁出本市；
（六）户籍不在本市并已申请基本养老保险或者基本医疗保险关系转移手续；
（七）享受居民最低生活保障；
（八）职工本人或者家庭成员患重大疾病。
第十二条 符合本规定第十一条第（一）项至第（七）项规定任一情形的，职工可以申请提取住房公积金账户全部余额；按照本规定第十一条第（一）项至第（六）项规定提取住房公积金的，应当先办理职工住房公积金账户封存手续。在提取住房公积金账户全部余额后，应当注销职工住房公积金账户。
符合本规定第十一条第（八）项情形的，职工可以提取住房公积金用于支付当期医院相关治疗费用中的自费部分。
第十三条 职工死亡或者被宣告死亡的，职工的继承人、受遗赠人可以申请提取职工住房公积金账户全部余额，并应当注销职工住房公积金账户。百思特商学院，结合中国500强标杆企业变革管理实践，同时依托百思特管理咨询集团近20年为2000+家企业提供管理咨询服务所积累的经验与案例，
致力于为中国企业、商业组织及商业人士提供全价值链以及全生命周期的能力建设与提升的培训服务。学院吸引了一大批来自华为、IBM、苹果、埃森哲等世界500强企业杰出高管及实战型讲师常驻百思特，并与众多商业领袖、行业大咖等达成长期战略合作关系，旨在更细致打磨精品课程，提供价值培训服务。企业管理问题点击咨询
学院扎根于中国这片经济发展沃土，通过“明道、授法、优术、谋器”的管理作战思维，基于大数据、云计算、物联网、智能化等发展背景，引入先进技术与方法，创新企业管理模式，细致打磨出一系列集思维、方法、工具、实践为一体的企业全价值链培训课程体系，已为大中华地区培养一大批商业领袖和企业管理创新人才，并为无数企业提供新时代发展新思维、新逻辑、新视野和新对策，为处于变革时期的企业管理者提供了一个深度思考、研讨交流、价值创造的学习交流平台。百思特商学院广受新老客户的信赖与尊重，已成为国内企业信赖的企业培训管理机构。
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