苹果公司的传奇总裁史蒂夫-乔布斯在与癌 症斗争的过程中采用了不同的方式，成为世界 上第一个对自身所有DNA和肿瘤DNA进行排 序的人。乔布斯生病后，治疗团队也调用了大 数据，对乔布斯的个人情况匹配海量的诊疗数 据，得到一个更好的治疗方案，因此他的生命 得以延长了好几年。
乔布斯开玩笑说：“我要么是第一个通 过这种方式战胜癌症的人，要么就是最后一 个因为这种方式死于癌症的人。
Ø 关联物，预测的关键 Ø “是什么”，而不是“为什么” Ø 改变，从操作方式开始 Ø 大数据，改变人类探索世界的方法
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二、大数据时代的商业变革
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“数据化”—— 一切皆可“量化”
大数据发展的核心动力来源于人类测量、记录和分析世界的渴望。信息技术变革随 处可见，但是如今信息技术变革的重点在“T”（技术）上，而不是在“I”(信息）上。 现在，我们是时候把聚光灯打向“I”，开始关注信息本身了。
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案例2 农夫山泉利用大数据卖矿泉水
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案例3 阿迪达斯的“黄金罗盘”
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案例4 淘宝网掘金大数据金融市场
淘宝推出信用贷款服务，不依赖担 保、抵押，仅基于海量的企业经营数据， 通过大数据分析，分析出企业经营状况 和信誉度，作出决策，这种金融模式获 得了巨大的成功！
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Ø 数据创新1：数据的再利用 Ø 数据创新2：重组数据 Ø 数据创新3：可扩展数据 Ø 数据创新4：数据的折旧值 Ø 数据创新5：数据废气 Ø 数据创新6：开放数据 Ø 给数据估值
“角色定位”——数据、技术与思维的三足鼎立
微软以1.1亿美元的价格购买了大数据公司Farecast，而两年后谷歌则以 7亿美元的价格购买了给Farecast提供数据的ITA Software公司。如今，我 们正处在大数据时代的早期，思维和技术是最有价值的，但是最终大部分 价值还是必须从数据本身来挖掘。
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三、大数据时代的管理变革
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•大数据，变革公共卫生 •大数据，变革商业 •大数据，变革思维 •大数据，开启重大的时代转型 •预测，大数据的核心 •大数据，大挑战
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一、大数据时代的思维变革
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“更多”——不是随机样本，而是全体数据！
当数据处理技术已经发生翻天覆地的变化时，在大数据时代进行抽样分析 就像在汽车时代骑马一样。一切都改变了，我们需要的是所有的数据，“样 本＝总体”。
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目录
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大数据应用案例 大数据带来的时代变革 认识大数据 大数据关键技术 大数据在“工业4.0”中的应用 大数据风险 结语
大数据带来的时代变革
—— 一场生活、工作与思 维的大变革！
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大数据开启了一次重大的时代转型。就想望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我们 能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式，成为新发明和 新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发……
案例1“无良”商家
• 一个父亲有一个高中的女儿，接到了一个促 销的广告，是关于婴儿的广告，这个父亲勃然大 怒，说商家无良，为了促销向我的高中生女儿促 销婴儿产品。但是过了一两个星期，他感到非常 内疚，因为他对于商家的这种态度是错误的，原 因是他的高中女儿确实怀孕了。为什么商家会发 现这个问题呢？商家实际上就是通过在商场的一 些数据挖掘和对比，发现这个女孩子经常在商场 里购买过类似的一些商品，在有一些类似的货架 面前驻足观看，而且这个频度很高，商家对于后 台大数据的分析，筛选出潜在的客户，发出商业 广告。
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案例6 依靠大数据玩转愚人节营销
趣多多在愚人节的这次营销活动，创造了6 亿多次页面浏览并影响到近1,500万独立用户， 品牌被提及的次数增长了270%。可以说这是一 次成功的品牌营销活动，广泛的发声，让趣多多 的用户关注度得到了一次巨大的提升，诙谐幽默 的品牌基因更加深入的进入到用户的意识层面。
Ø 允许不精确 Ø 大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效 Ø 纷繁的数据越多越好 Ø 混杂性，不是竭力避免，而是标准途径 Ø 新的数据库设计的诞生
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“更好”——不是因果关系，而是相关关系
知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”。在大数据时 代，我们不必非得知道现象背后的原因，而是要让数据自己“发 声”。
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Ø 数据，从最不可能的地方提取出来 Ø 数据化，不是数字化 Ø 量化一切，数据化的核心 Ø 当文字变成数据 Ø 当方位变成数据 Ø 当沟通成为数据 Ø 一切事物的数据化
“价值”——“取之不尽，用之不竭”的数据创新
数据就像一个神奇的钻石矿，当它的首要价值被发掘后仍能不断给予。它的真实价值就 像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山的一角，而绝大部分都隐藏在表面之下。
大数据融合及应用
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2020/3/29
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大数据应用案例 大数据带来的时代变革 认识大数据 大数据关键技术 大数据在“工业4.0”中的应用 大数据风险 结语
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大数据应用案例 大数据带来的时代变革 认识大数据 大数据关键技术 大数据在“工业4.0”中的应用 大数据风险 结语
案例5麦肯锡：如何利用大数据改进制造业
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大数据帮助提高制造绩效的3个主要方面 分别是：更好的预测产品需求并调整产能（46%），跨多重
指标理解工厂绩效（45%）以及更快地为消费者提供服务与支持 （39%）。上述数据是根据“LNS研究与MESA国际”的近期调查 得出的。
案例5 乔布斯的癌症治疗
Ø 让数据“发声” Ø 小数据时代的随机采样，最少的数据获得最多的信息 Ø 全数据模式，样本＝总体
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“更杂”——不是精确性，而是混杂性！
执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物。只有5%的数据是有 框架且能适用于传统数据库的。如果不能接受混乱，剩下95%的非框架数 据都无法被利用，只有接受不精确性，我们才能打开一扇从未涉足的世界 的窗户。