大數據時代SEM

1、大數據時代是什麼意思的？

大數據（big data）一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，而這個海量數據的時代則被稱為大數據時代。

隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。

大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

(1)大數據時代SEM擴展資料：

大數據時代的影響：

1、不是隨機樣本，而是全體數據：

在大數據時代，人們可以分析更多的數據，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，而不再依賴於隨機采樣（隨機采樣，以前人們通常把這看成是理所應當的限制，但高性能的數字技術讓人們意識到，這其實是一種人為限制）。

2、不是精確性，而是混雜性：

研究數據如此之多，以至於人們不再熱衷於追求精確度;之前需要分析的數據很少，所以人們必須盡可能精確地量化人們的記錄，隨著規模的擴大，對精確度的痴迷將減弱。

擁有了大數據，人們不再需要對一個現象刨根問底，只要掌握了大體的發展方向即可，適當忽略微觀層面上的精確度，會讓人們在宏觀層面擁有更好的洞察力;

3、不是因果關系，而是相關關系：

人們不再熱衷於找因果關系，尋找因果關系是人類長久以來的習慣，在大數據時代，人們無須再緊盯事物之間的因果關系，而應該尋找事物之間的相關關系;相關關系也許不能准確地告訴人們某件事情為何會發生，但是它會提醒人們這件事情正在發生。

參考資料來源：網路-大數據時代

2、什麼是大數據時代

隨著雲時代的來臨，大數據(Big data)也吸引了越來越多的關注。《著雲台》的分析師團隊認為，大數據(Big data)通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。
簡言之，從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力，就是大數據技術。明白這一點至關重要，也正是這一點促使該技術具備走向眾多企業的潛力。 大數據的4個「V」，或者說特點有四個層面：第一，數據體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別;第二，數據類型繁多。前文提到的網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息等等。第三，價值密度低。以視頻為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒。第四，處理速度快。1秒定律。最後這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質
的不同。業界將其歸納為4個「V」——Volume，Variety，Value，Velocity。 物聯網、雲計算、移動互聯網、車聯網、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的感測器，無一不是數據來源或者承載的方式 著雲台
例子包括網路日誌，RFID，感測器網路，社會網路，社會數據(由於數據革命的社會)，互聯網文本和文件;互聯網搜索索引;呼叫詳細記錄，天文學，大氣科學，基因組學，生物地球化學，生物，和其他復雜和/或跨學科的科研，軍事偵察，醫療記錄;攝影檔案館視頻檔案;和大規模的電子商務。
大的數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理(MPP)資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。
一些但不是所有的MPP的關系資料庫的PB的數據存儲和管理的能力。隱含的負載，監控，備份和優化大型數據表的使用在RDBMS的。
斯隆數字巡天收集在其最初的幾個星期，比在天文學的歷史，早在2000年的整個數據收集更多的數據。自那時以來，它已經積累了140兆兆 位元組的信息。這個望遠鏡的繼任者，大天氣巡天望遠鏡，將於2016年在網上和將獲得的數據，每5天沃爾瑪處理超過100萬客戶的交易每隔一小時，反過來進口量資料庫估計超過2.5 PB的是相當於167次，在美國國會圖書館的書籍 。
FACEBOOK處理400億張照片，從它的用戶群。解碼最初的人類基因組花了10年來處理時，現在可以在一個星期內實現。
「大數據」的影響，增加了對信息管理專家的需求，甲骨文，IBM，微軟和SAP花了超過15億美元的在軟體智能數據管理和分析的專業公司。這個行業自身價值超過1000億美元，增長近10%，每年兩次，這大概是作為一個整體的軟體業務的快速。 大數據已經出現，因為我們生活在一個社會中有更多的東西。有46億全球行動電話用戶有1億美元和20億人訪問互聯網。
基本上，人們比以往任何時候都與數據或信息交互。 1990年至2005年，全球超過1億人進入中產階級，這意味著越來越多的人，誰收益的這筆錢將成為反過來導致更多的識字信息的增長。思科公司預計，到2013年，在互聯網上流動的交通量將達到每年667艾位元組。
最早提出「大數據」時代已經到來的機構是全球知名咨詢公司麥肯錫。麥肯錫在研究報告中指出，數據已經滲透到每一個行業和業務職能領域，逐漸成為重要的生產因素;而人們對於海量數據的運用將預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。
「麥肯錫的報告發布後，大數據迅速成為了計算機行業爭相傳誦的熱門概念，也引起了金融界的高度關注。」隨著互聯網技術的不斷發展，數據本身是資產，這一點在業界已經形成共識。「如果說雲計算為數據資產提供了保管、訪問的場所和渠道，那麼如何盤活數據資產，使其為國家治理、企業決策乃至個人生活服務，則是大數據的核心議題，也是雲計算內在的靈魂和必然的升級方向。」
事實上，全球互聯網巨頭都已意識到了「大數據」時代，數據的重要意義。包括EMC、惠普(微博)、IBM、微軟(微博)在內的全球IT 巨頭紛紛通過收購「大數據」相關廠商來實現技術整合，亦可見其對「大數據」的重視。
「大數據」作為一個較新的概念，目前尚未直接以專有名詞被我國政府提出來給予政策支持。不過，在12月8日工信部發布的物聯網「十二五」規劃上，把信息處理技術作為4項關鍵技術創新工程之一被提出來，其中包括了海量數據存儲、數據挖掘、圖像視頻智能分析，這都是大數據的重要組成部分。而另外3項關鍵技術創新工程，包括信息感知技術、信息傳輸技術、信息安全技術，也都與「大數據」密切相關。

3、大數據時代SEO數據如何搜集和分析，yunmar很想知道

很多人不清楚需要搜集什麼樣的數據;也有的不清楚通過什麼渠道來搜集數據;還有大部分不清楚搜集整理的數據如何去分析，進而也就不清楚怎麼去利用這些數據。所以，很多數據也就僅僅只是數字，無法去轉化和為公司利益服務，成了一個華麗麗的擺設或者雞肋。
先來說說三類將數據做成擺設的類型：
1、重視數據但不清楚如何搜集，這是「被數據」類型。對數據處於模糊了解狀態，由於生活在這個信息爆炸化時代，耳濡目染各種宣講數據的重要性，自然也就重視起數據來，知道公司和企業做事和計劃要靠數據來支撐。但是由於沒有專業的相關數據人員，自己的公司(或者是個人站長)該做哪些數據，通過什麼渠道來搜集整理，可謂是一知半解。最後可能是通過頭腦風暴和網上的所謂教程來比葫蘆畫瓢，再加上咨詢下同行，東拼西湊而成的數據，這樣的數據自然就真的只是擺設了。
2、雲碼了解所需數據但來源不規范，這是「誤數據」類型。對數據了解比較了解，由於在互聯網或者公司摸爬滾打多年，出於自身原因和目的大概知道該需要什麼數據。但是同樣由於沒有專業的相關數據人員，對於數據的來源和製作並不規范，數據採集也可能存在誤差。所以，這些數據就可能失真，利用價值自然也不是很大。其實，這類數據比第一類更加成了擺設。
3、雲碼會做數據但不會解讀分析，這是「賤數據」類型。對數據有清楚了解，並有準確的數據來源和較明確的數據需求，但是卻等於入寶山而空回，坐擁金礦卻不會利用，豈不是把這些可以帶來真金白銀的數據給輕賤了?只是簡單的搜集整理，把數據形成可視化的報表，但是只是這些數據又能說明什麼問題呢。
數據背後的意義是什麼，怎樣去解讀數據來為公司和個人創造價值，怎樣去利用數據來規避可能存在的風險，怎樣去利用數據分析出現的問題?這些才是數據的真正價值。
大數據時代SEO數據如何搜集和分析
說的有點多了，其實筆者今天主要講的是網路營銷中有關網站SEO的數據搜集和分析。sem和其他媒體營銷基本都有較成熟的數據整理和分析模式，筆者就不再獻丑贅述。以下講的也只是較為大眾化的數據模式。
1、做哪些數據。有關SEO的數據應該需要三方面：
①自身及競爭對手網站外部可統計查詢數據：這部分數據可以通過外部站長工具綜合查詢得出。主要包括但不局限於：
網站網址、快照日期、域名年齡、網站響應時間、同IP網站、pr值、百度權重、各搜索引擎收錄量、各搜索引擎反鏈數、24小時百度收錄、百度排名詞量、預計百度流量、外鏈數、標題、meta標簽、伺服器信息。這些數據除適用於首頁外，也可以適當用來查詢內頁數據。
可以把這些相關數據做成excel表格，以供定期查詢，可按照實際需求增減相關數據的查詢。
查詢周期可每日、每周亦或是每月等，按照實際需求和具體情況來。
大數據時代SEO數據如何搜集和分析
②網站流量統計數據
目前現在大部分的公司和站長的網站流量均採用流量統計工具，極大的方便了SEO相關人員統計整理數據的工作。目前比較專業的數據統計工具有CNZZ、51la和百度統計。論專業性來講，CNZZ比較不錯，論百度流量的准確性和敏感度，筆者覺得百度統計還不錯。閑話少敘，流量數據主要包括但不限於：
IP、PV、獨立訪客、人均瀏覽量、平均訪問時長、跳出率、受訪頁面和域名、來源、搜索引擎比例、搜索關鍵詞、訪客詳情、時段分析
同樣建議做成excel表格，以供定期查詢，按照實際需求增減相關數據的查詢。
查詢周期可每日、每周亦或是每月等，按照實際需求和具體情況來。
大數據時代SEO數據如何搜集和分析
　
③可監控關鍵詞數據
關鍵詞監控比較簡單，沒什麼好說的，只是建議把關鍵詞進行分類監控匯總。主要包括但不限於：
主關鍵詞、主要長尾詞、重要流量詞、品牌詞
同樣建議做成excel表格，以供定期查詢，按照實際需求增減相關數據的查詢。
查詢周期可每日、每周亦或是每月等，按照實際需求和具體情況來。
大數據時代SEO數據如何搜集和分析
2、通過什麼渠道來搜集數據
互聯網時代也是工具代替人工的時代，用工具辦到的事既快又方便，何樂不為。
①自身及競爭對手網站外部可統計查詢數據。既然是外部可查詢，一般的站長類工具都可以去查詢，筆者比較喜歡的有愛站和站長之家這兩個在線查詢網站。尤其是站長之家在數據方面做得比較專業。
②網站流量統計數據。流量統計工具的功能已經豐富了，並且主流的cnzz、51la等都有數據下載功能。
③可監控關鍵詞數據。這個如果是個人站長關鍵詞量比較小，那麼人工在搜索引擎和後台流量統計去一點點核實查詢比較准確。如果批量關鍵詞查詢，最好是使用工具去查詢，但目前的關鍵詞排名軟體在批量查詢中一般都會出現誤差，如果公司有能力，可以自己開發或編寫這類功能的程序軟體。
3、如何分析搜集整理的數據
成功者半九十，辛苦通過各種渠道觀察搜集的數據，最精華的最具價值的地方在於有人看，而且要會看，通過這些數據為自己的網站得到一些啟迪，並把它發揮出來為自身創造一定的利益。
①自身及競爭對手網站外部可統計查詢數據。
這些數據分析是作為一個SEO分析自身網站和競爭對手最常用也是最基本的能力。通過這些數據(一定時間的觀察後可繪製成趨勢圖)可以比較清楚的了解自身網站和競爭對手的網站優化情況以及在搜索引擎的權重表現。筆者簡單介紹下如何去解讀這些數據。
百度快照：一個網站快照越新，起碼證明一個網站的內容每天都有新鮮的，百度蜘蛛的抓取更新也是比較頻繁的，換言之，快照是百度蜘蛛對該網站的認可度。
域名年齡：業界普遍認為，同等條件下，域名越老在搜索引擎獲得權重相對越高。
響應時間：這反映出網站的伺服器性能的好壞。響應值越大，伺服器性能越差，當然無論對於用戶體驗還是搜索引擎都是極為不利的影響。
同IP網站：可以查看該IP下有多少網站，可以大致區分出網站所有者是選擇網站託管還是購買獨立IP，如果是獨立IP，順便可以看出該所有者還有哪些網站，順藤摸瓜查看其他網站情況，知己知彼。
PR值：這是之前谷歌官方對網站認可度和權重賦予的一種被外界了解的具體數值體現。雖然現在PR值越來越被淡化，但是作為可以衡量網站優劣標準的一個體現，仍具有參考價值。
百度權重：這是第三方站長工具根據自身的運算體系揣測的網站在百度權重表現的一種數值，並沒有得到百度的官方認可。但是作為站長衡量網站在百度表現優劣的一個參考，也對廣大站長具有參考價值。
反鏈數：通過站長工具查詢的搜索引擎的反鏈數值其實大多都不是很准確，尤其是百度反鏈，查詢命令得出的結果很不理想，百度反鏈值其實只是查詢的域名相關域的搜索結果。不論如何，對於了解自身的外鏈途徑和尋找了解競爭對手的外鏈手法也具有參考意義。
收錄量：各搜索引擎的總收錄反映出網站在各個搜索引擎的表現。如果了解網站的總頁面數，也可以更清楚的判斷網站被各個搜索引擎收錄的情況，從而分析網站是否存在問題以及存在哪些問題。
每日收錄/24小時收錄：反映出網站被搜索引擎蜘蛛喜好程度和網站鏈接優化程度。
排名詞量：通過查看自己和競爭對手網站的排名詞量，可以尋找網站優化的之間的差距，進而查看這些排名關鍵詞相對應的頁面優化情況。
meta標簽：查看網站該頁面title、description、keywords是如何撰寫的，尤其是查看競爭對手。分析為何這樣寫，會學到更多。
②網站流量統計數據
自身精確的網站流量統計數據可以讓站長對網站得到更多的了解。看出網站目前的優化情況，並可以為網站以後運營提供很好的參考。
流量的分析往往不是單一的，是綜合多種數值進行分析判斷。這塊的分析也是最為復雜的。
IP：分析往往通過日期對比來進行的，比如本周三與上周三，本月上旬與上月上旬。通過分析查看流量的變化情況，可以看出網站最近的變化。當然也有一些其他因素要考慮，比如天氣、節假日、關鍵詞排名、網站伺服器有無宕機、新聞事件等等。
PV：數值往往與跳出率和IP進行對比，從而判斷網站的用戶體驗和用戶黏性。
uv：獨立訪客量，可以反映出有多少台電腦，也可能接近於多少真實人在訪問網站。
人均瀏覽量、平均訪問時長、跳出率：IP與PV的比值，反映出網站用戶體驗好壞。
受訪域名和頁面：可以看出網站哪些頁面比較受歡迎以及在搜索引擎的權重表現。
來源：訪客是通過何種渠道進入到網站的，從而判斷網站的受眾，再進一步分析受眾相關屬性，可以更加清楚網站的目標人群以及網站運營策略執行情況。
關鍵詞：用戶是搜索何種關鍵詞來到網站，為網站布置關鍵詞以及尋找關鍵詞優化是一個很好的途徑。
訪客屬性：通過對訪客的地域、教育程度、瀏覽器、網路接入商、操作系統、終端類型等屬性的分析，可以更加詳細的了解網站用戶的情況，為以後網站的優化和運營提供參考。
熱點圖：這個熱點圖功能，可以讓站長看到頁面內容被用戶點擊的情況，反映出網站頁面的用戶體驗度以及為頁面內容改進提供參考。
還有一些就不一一介紹了。
③可監控關鍵詞數據
相對來說這塊數據分析較為簡單些，通過對關鍵詞分類整理，然後查詢在搜索引擎的排名情況，進而對比分析關鍵詞帶來的轉化，可以看出優化情況。哪些還需要加強，哪些需要維護，哪些詞高排名卻沒有帶來實質的意義，進而調整網站優化策略。
同時通過關鍵詞帶來的流量和轉化，也可以對比分析其它流量貢獻的轉化，進而為整個網站運營方向和公司預算做出參考。
備註：筆者以上所談網站seo數據搜集整理及分析過程大部分針對中小型公司和個人站長而言，且由於精力有限，介紹內容也相對簡易，望見諒。
後記：關於《大數據時代SEO數據如何搜集和分析》幾點說明
之前寫過一篇《大數據時代SEO數據如何搜集和分析》，由於所寫內容比較多，而且很多內容都可以單獨摘要出來寫出一篇文章，融合在一篇文章中難免敘述不夠詳細。為避免篇幅過長影響閱讀，筆者在個人博客是分兩篇發表的，《seo數據如何規范化搜集整理》以及《網站seo數據如何分析》，除發表在個人博客外，把完整篇整合發表到了月光博客，標題未改。原本是為網站seo數據整理分析起一個規范說明作用，可能由於本人表達有限，導致很多網友誤解。本人在此特聲明以下幾點進行糾正：
1.文章重點不在於「大數據」。為 避免引起誤解，在文章一再強調是為中小型企業seo數據整理分析提供借鑒，在開頭已表達「首先聲明，本文在數據高手面前，都有點多餘，都是小兒科的班門弄 斧，故請高手勿耽誤您的時間。」可能標題確實有點標題黨的意味，妄談了「大數據」，但是作為國內的廣大中小型企業，big data和CloudComputing很難在公司中體現出來，但是伴隨著big data和CloudComputing時代的到來，即便是中小企業特別是互聯網公司也會受到影響。筆者相信，大數據的核心並非是死的數據，而是對數據分 析預測能力，所以本文的核心也在數據的整理和分析，而不是去談對於中小企業不切實際的big data，更沒有談什麼大數據分析。如果不是跨國集團及大型企業，產生不了海量數據，請別一味談什麼大數據，只會誤人誤己，更不要迷信大數據
2.文章內容由於篇幅有限不能詳細。筆 者在文章末尾已給出聲明，限於篇幅長度和個人精力不能詳細闡述seo數據的搜集和分析工作，有些內容卻是介紹比較簡單，而且我也沒有打算把它寫作一篇教 程。當然這些內容全是個人經驗之談，可能限於seo層面有些窄，但實屬個人原創，至於說什麼復制粘貼，或者說只是解釋了一些名詞，那麼我無話可說。我相信 響鼓無需重錘，沒必要手把手寫一篇教程式文章，這是寫給有一定基礎的SEOer和營銷團隊看的。
3.為何要搜集seo相應數據文章已有解釋。很 多網友看了文章來問我為何要搜集那些數據或者問究竟要搜集哪些seo數據，其實雖然限於文章篇幅，但我還是大致列出了需要搜集整理的seo數據以及解釋了 為何要搜集這些數據，在如何分析搜集整理的數據這一段中其實不光是介紹了如何分析數據的內容，也簡單說明了為什麼搜集這些數據，因為知道如何來看這些數據 就明白了為何要搜集這些數據。
4.excel表格只是起到簡單說明，並非真實案例說明。為了配合說明seo數據整理分析，只好自己臨時簡單製作了幾個excel表格，也限於篇幅緣故，詳細說明或者提供案例都讓文章顯得更長，只好作罷。說以再次請大家見諒沒有提供案例，excel表格也只是簡單說明，並沒有參考價值。
5.本文重在思路，而非實例操作分享。很多網友說在空談理論，沒有實質性東西。抱怨這類的我不去解釋，因為多是外行。還是套用老話：響鼓不用重錘。本文只是在介紹一種搜集和分析的思路，以及簡單的一個流程和規范化的說明。那些想看手把手教程式的網友定然大失所望，因為沒有想要的所謂干貨，因為這不是。
我的大部分文章都是在分享有關網路營銷經驗的思路和策略，很少談具體的技巧和手把手的教程式操作。因為我深信授之以魚不如授之以漁，同樣的操作方法和案例技巧並不一定適合於另一個網站，但是看問題的思路處理事情的策略才是值得分享和傳播的。

4、大數據時代,大數據概念,大數據分析是什麼意思？

大數據概念就是指大數據，指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

大數據時代是IT行業術語。最早提出「大數據」時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：「數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。」 

大數據分析是指對規模巨大的數據進行分析。大數據可以概括為4個V， 數據量大(Volume)、速度快(Velocity)、類型多(Variety)、價值（Value）。

(4)大數據時代SEM擴展資料：

大數據分析的實例應用：

數據分析成為巴西世界盃賽事外的精彩看點。伴隨賽場上球員的奮力角逐，大數據也在全力演繹世界盃背後的分析故事。

一向以嚴謹著稱的德國隊引入專門處理大數據的足球解決方案，進行比賽數據分析，優化球隊配置，並通過分析對手數據找到比賽的「制敵」方式；谷歌、微軟、Opta等通過大數據分析預測賽果...... 大數據，不僅成為賽場上的「第12人」，也在某種程度上充當了世界盃的"預言帝"。

大數據分析邂逅世界盃，是大數據時代的必然發生，而大數據分析也將在未來改變我們生活的方方面面。

5、如何利用大數據概率論提高SEM投放ROI

大數據是大量、高速、多變的信息，它需要新型的處理方式去促成更強的決策能力、洞察力與最佳化處理。大數據為企業獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。 藉助大數據及相關技術，我們可針對不同行為特徵的客戶進行針對性營銷，甚至能從「將一個產品推薦給一些合適的客戶」到「將一些合適的產品推薦給一個客戶」，得以更聚焦客戶，進行個性化精準營銷。 大數據時代下的精準營銷是指通過大數據獲取對象的喜好，行為偏好，對不同對象進行不同營銷。大數據精準營銷的核心可以概括為幾大關鍵詞：用戶、需求、識別、體驗。 億美軟通推出數據雲服務，延續億美的客戶服務、客戶營銷、客戶管理的公司經營理念，通過龐大的消費數據資源，為客戶提供數據驗證，精準營銷等數據級服務。簡單說就是為企業提供數據驗證和數據篩選業務

6、都說現在是大數據時代，是什麼意思？

現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。

大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。

大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。

(6)大數據時代SEM擴展資料：

最早提出大數據時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫， 大數據在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日，卻因為近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。

大數據作為雲計算、互聯網之後又IT行業又一大顛覆性的技術革命。雲計算主要為數據資產提供了保管、訪問的場所和渠道，而數據才是真正有價值的資產。企業內部的經營信息、互聯網世界中的商品物流信息，互聯網世界中的人與人交互信息、位置信息等，其數量將遠遠超越現有企業IT架構和基礎設施的承載能力，實時性要求也將大大超越現有的計算能力。

如何盤活這些數據資產，使其為國家治理、企業決策乃至個人生活服務，是大數據的核心議題，也是雲計算內在的靈魂和必然的升級方向。

7、大數據時代

大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特徵而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以雲計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，通過各行各業的不斷創新，大數據會逐步為人類創造更多的價值。對於公司決策發展這塊，我們都用FineBI去解決的，非常好！