典型的例子就是电商。
像阿里淘宝这样的电子商务平台，积累了大量的用户购买数据。在早期的时候，这些数据都是累赘和负担，存储它们需要大量的硬件成本。但是，现在这些数据都是阿里最宝贵的财富。
通过这些数据，可以分析用户行为，精准定位目标客群的消费特点、品牌偏好、地域分布，从而引导商家的运营管理、品牌定位、推广营销等。
大数据可以对业绩产生直接影响。它的效率和准确性，远远超过传统的用户调研。
除了电商，包括能源、影视、证券、金融、农业、工业、交通运输、公共事业等，都是大数据的用武之地。
2 帮助企业了解自己
除了帮助了解用户之外，大数据还能帮助了解自己。
企业生产经营需要大量的资源，大数据可以分析和锁定资源的具体情况，例如储量分布和需求趋势。这些资源的可视化，可以帮助企业管理者更直观地了解企业的运作状态，更快地发现问题，及时调整运营策略，降低经营风险。
总而言之，“知己知彼，百战百胜”。大数据，就是为决策服务的。
大数据和云计算
说到这里，我们要回答一个很多人心里都存在的疑惑——大数据和云计算之间，到底有什么关系？
可以这么解释：数据本身是一种资产，而云计算，则是为挖掘资产价值提供合适的工具。
从技术上，大数据是依赖于云计算的。云计算里面的海量数据存储技术、海量数据管理技术、分布式计算模型等，都是大数据技术的基础。
云计算就像是挖掘机，大数据就是矿山。如果没有云计算，大数据的价值就发挥不出来。
相反的，大数据的处理需求，也刺激了云计算相关技术的发展和落地。
也就是说，如果没有大数据这座矿山，云计算这个挖掘机，很多强悍的功能都发展不起来。
套用一句老话——云计算和大数据，两者是相辅相成的。
大数据和物联网（5G）
第二个问题，大数据和物联网有什么关系？
这个问题我觉得大家应该能够很快想明白，前面其实也提到了。
物联网就是“物与物互相连接的互联网”。物联网的感知层，产生了海量的数据，将会极大地促进大数据的发展。
同样，大数据应用也发挥了物联网的价值，反向刺激了物联网的使用需求。越来越多的企业，发觉能够通过物联网大数据获得价值，就会愿意投资建设物联网。
其实这个问题也可以进一步延伸为“大数据和5G之间的关系”。
即将到来的5G，通过提升连接速率，提升了“人联网”的感知，也促进了人类主动创造数据。
另一方面，它更多是为“物联网”服务的。包括低延时、海量终端连接等，都是物联网场景的需求。
5G刺激物联网的发展，而物联网刺激大数据的发展。所有通信基础设施的强大，都是为大数据崛起铺平道路。
大数据的产业链
接下来再说说大数据的产业链。
大数据的产业链，和大数据的处理流程是紧密相关的。简单来说，就是生产数据、聚合数据、分析数据、消费数据。
每个环节，都有相应的角色玩家。如下图：
从目前的情况来看，国外厂商在大数据产业占据了较大的份额，尤其是上游领域，基本上都是国外企业。国内IT企业相比而言，存在较大的差距。
大数据相关重点领域及企业（技术）
大数据的挑战
说了那么多大数据的好话，并不代表大数据是完美的。
大数据也面临着很多挑战。
除了数据管理技术难度之外，大数据的最大挑战，就是安全。
数据是资产，也是隐私。没有人愿意自己的隐私被暴露，所以，人们对自己的隐私保护越来越重视。政府也在不断加强对公民隐私权的保护，出台了很多法律。
欧盟在2018年出台了有史以来最严厉的GDPR（《一般数据保护法案》），把网络数据保护上升到前所未有的高度
在这种情况下，企业获取用户数据，就需要慎重考虑，是否符合伦理和法律。一旦违法，将付出极为沉重的代价。
此外，即使企业合法获取数据，也要担心是否会被恶意攻击和窃取。这里面的风险也是不容忽视的。
除了安全之外，大数据还要面临能耗等方面的问题。
换言之，如果不能很好地保护和利用手里的大数据，那么它就是一个烫手的山芋，有还不如没有。
好了，今天就先介绍到这里吧。
这篇文章的主要目的，是帮助大家建立对大数据的基本认知，对大数据有一个初步的了解。
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