為了衡量商品長度 ， 中國人發明了尺、里、寸、丈、步、仞等長度單位；為了衡量重量 ， 發明了升、斗 ， 斛等重量單位 。
在互聯網時代 ， 數據的生產變得更為容易 。美國互聯網數據中心曾指出 ， 互聯網上的數據每年都將增長50% ， 每兩年便將翻一倍 ， 而目前世界上90%以上的數據是最近幾年才產生的 。
每人每天都會產生海量數據 ， 如視頻數據 ， 電商數據 ， 社交數據等等 。
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全球每60秒產生的數據
2. 數據記錄
千年之前 ， 人們用龜甲石鼓、簡牘絹帛到造紙術成熟后的刻本等一切觸手可及的器物來作為數據的載體 。
千年之后 ， 人們用圖書 ， 報紙 ， 硬盤 ， 光盤 ， 存儲器等各種更為靈活 ， 簡便的方式記錄數據 。
3. 數據利用
古人利用利用甲骨文占卜判斷兇吉 ， 利用占星術預測朝代興衰；利用螞蟻搬家 ， 燕子低飛 ， 蚯蚓出洞來預測天氣 。
互聯網時代 ， 企業或產品利用電商數據為用戶推薦商品 ， 利用社交數據做廣告營銷等等 。
在大數據概念興起之前 ， 大部分企業并沒有注意到數據的寶貴價值 ， 只是在純粹的生產和記錄數據 。更有甚者視海量數據為累贅 ， 因為數據的存儲與管理需要耗費企業大量的成本 ， 極少有企業能把數據作為一種資源 ， 嗅到大數據背后的價值 ， 從而加以利用 。就算到現在 ， 數據資源的整合利用能力依然是考驗每個企業的一大難點 。
大數據應用大數據作為一個能夠改變產業應用的技術 ， 只有切實落地才能帶來真正的價值 。
其實大數據的應用范圍非常廣 ， 不單單限于互聯網行業 ， 在其他諸如金融 ， 制造業 ， 交通物流方面也都有非常大的應用價值 。
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1. 大數據讓借貸款更加放心
在金融行業中 ， 以借貸款為例 。在貸款前 ， 貸款借出方會先利用大數據對借款人進行貸前審核 ， 以此來保障貸后的還款率 。
借出方從各個渠道合法收集借款人的標簽信息 ， 如學歷 ， 職業 ， 薪資狀況 ， 歷史借還款情況等（據說一個用戶的標簽維度可以達到7000個） 。海量數據被放入反欺詐模型 ， 還款能力模型 ， 身份驗證模型等數個中做訓練 ， 最終得出是否通過本次貸款申請 ， 貸款的額度 ， 貸款人的還款意愿等評估信息 。
借款人數據收集的越多 ， 標簽維度越細 ， 數據越真實 ， 則審核效果越全面 。
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2. 大數據讓廣告營銷更高效
廣告作為互聯網行業最常見的變現手段之一 ， 大數據賦能廣告營銷 ， 讓廣告從惹人惱轉變為廣告即內容 ， 廣告即服務 。
這一切的實現都得益于大數據賦能廣告 。
在廣告投放前期 ， 通過大數據手段大量的整合、分析數據 ， 包括用戶的瀏覽習慣、消費行為、瀏覽記錄、對廣告的點擊數量等 ， 并從中挖掘出有效的信息；構建全面的用戶畫像 ， 結合廣告業務 ， 精準定位目標用戶 ， 保證廣告定向投放 。
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大數據構建用戶畫像
在廣告投放的中后期 ， 通過實時數據反饋 ， 結合用戶所處地域 ， 時間的變化 ， 動態優化廣告素材 ， 調整廣告的呈現方式與廣告的展覽位置 ， 讓同一個用戶在不同的場景下享受不一樣的廣告服務 ， 實現一人千面 ， 增加廣告營銷效果 ， 提升廣告主KPI 。
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