1、大数据时代，企业需要分析，也需要风险 当谈论大数据时代和互联网已然成为一种时尚时，我仍然要说，现在并不是大数据时代，也不存在互联网思维。
2、主要面临同业竞争，当竞争对手利用大数据更快更准确的分析市场变化，并及时应对，自身企业就需要考虑如何同样有效的应对策略。如果需要分析大数据，则可以Hadoop等开源大数据项目，或Yonghong Z-Suite等商业大数据BI工具。
3、数据作为基础性战略资源的地位日益凸显，个人数据信息被严重过度采集。
4、大数据时代，新技术创新发展对网络与信息安全保障提出了新的要求，对信息安全漏洞的挖掘分析和对网络安全风险的综合管控愈显重要。
5、有的企业制作的地图精细程度比自己企业的还要全面，而对于地图企业来讲，地图数据是其自身在整个行业内竞争非常核心的部分。
1、高速（Velocity）大数据的高速特征主要体现在数据数量的迅速增长和处理上。与传统媒体相比，在如今大数据时代，信息的生产和传播方式都发生了巨大改变，在互联网和云计算等方式的作用下，大数据得以迅速生产和传播，此外由于信息的时效性，还要求在处理大数据的过程中要快速响应，无延迟输入、提取数据。
2、大数据的特点 数据量大、数据种类多、要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据，但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的，需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。
3、大数据时代是数据，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，却因为来自互联网和信息行业的发展而引起人们关注。
4、大数据的4V特征：Volume（规模性）、Velocity（高速性）、Variety（多样性）、Value（价值性）。
5、大数据的特点。数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据，但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的，我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。
6、大数据从整体上看分为四个特点，第一，大量。衡量单位PB级别，存储内容多。第二，高速。大数据需要在获取速度和分析速度上要及时迅速。保证在短时间内更多的人接收到信息。第三，多样。数据的来源是各种渠道上获取的，有文本数据，图片数据，视频数据等。因此数据是多种多样的。第四，价值。
传统互联网时代的数字鸿沟尚未完全填平，而在大数据时代新的数字鸿沟又在形成并不断影响与改变着人们的政治经济地位。 讨论大数据时代的数字鸿沟，需要明确区分“数字差异”与“数字鸿沟”.从词源上看，两者意义接近，都是由“Digital Divide”翻译而来。但从传播效果或情感色彩上看，数字鸿沟比数字差异更能引起人们的警示。
数字鸿沟是指不同社会群体、不同地域之间在数字经济和数字技术应用方面的差异和不平等现象，主要体现在以下四个方面： 访问和使用数字设备和网络技术的差异：可接入互联网的家庭数量、个人拥有智能手机和电脑的数量、移动网络覆盖范围等方面的差异，决定了不同社会群体的数字设备和网络使用程度。
大数据技术在决策和治理中的应用，可以往前追溯很多年，相关平台的建设也越来越受到许多人的重视。但是由于代际差域和地域差异，数字鸿沟仍然存在。如果说大数据技术是神经末梢，那么个人就是一个个细胞，两者缺一不可。畅通基层服务的“最后一公里”离不开数字赋能，也离不开个人单元对自己能力的提升。
提高数字技能培训：数字技能是获取数字机会的关键，因此提高数字技能培训是缩小数字鸿沟的重要措施。政府和企业应该加大对数字技能培训的投入，为不同年龄段和教育水平的人群提供培训机会，帮助他们掌握数字技能并适应数字化时代的发展。
1、维克托迈尔舍恩伯格《大数据时代》读后感 篇1 对于畅销书刊、热点话题、时尚科技，始终不太感兴趣。书刊，喜欢有一定年份的。话题，钟情于务虚的观点。新奇的产品于我无缘，习惯使用成熟的科技产品。既不清高，也非冷漠，就是要与现实保持一定的距离，给自己留一点思考的空间。这一习惯最近破了例。
2、借网络时代的便利大数据成为了如今最有商业价值的事物，使一切可量化的趋势也开始出现。“本质上世界是由信息构成的”，面对这句话时，大数据时代仿佛就在眼前。 在感受惊叹着大数据能为我们做到以往无法想象的事和它巨大的价值时，我认同大数据能极大优化我们的生活，但又不禁为这时代感到担忧。
3、xxx老师说：在你我感叹《大数据》里深植于美国民众血液中的自由、民主、严谨的价值观的同时，可否想过中国教育体制下的孩子们身上还残留多少独立与自我意识？作为典型的八零后，我们这一代人身上最缺失的便是独立思考能力。
1、大数据时代，数据的重要作用更加凸显，许多国家都把大数据提升到国家战略的高度。 政府合理利用大数据，引导决策的将是基于实证的事实，政府会更有预见性、更加负责、更加开放。中国古代治国就已经有重数据的思想，如商鞅提出，“强国知十三数……欲强国，不知国十三数，地虽利，民虽众，国愈弱至削”。
2、数据收集的重要渠道，主要是三个。分别是物联网系统、Web系统和传统信息系统，所以数据采集主要的渠道就是这三个。物联网的发展是导致大数据产生的重要原因之一，物联网的数据占据了整个大数据百分之九十以上的份额，所以说没有物联网就没有大数据。
3、数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。根据MapReduce产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。数据存取：大数据的存去采用不同的技术路线，大致可以分为3类。第1类主要面对的是大规模的结构化数据。
4、互联网技术发展：随着互联网的普及，人们开始产生并分享海量的数据。社交媒体、云计算、物联网等技术的出现，使得数据的产生和收集变得前所未有的快速和便捷。这些技术为大数据的产生提供了基础条件。 数据处理的进步：传统的数据处理技术面临着处理海量数据的挑战。