如果不具有时效性，那么这个健康码就毫无用处。三、Variety（多样）大数据的数据来源是多样化的，任何在网上能接触到的信息，或者能搜集到的信息，都会成为大数据的基本信息资料。每个人的基础信息，包括姓名，年龄，性别，身份证号，电话号码，你日常通过社交软件搜索的内容等等；每个地图的信息，经度，纬度，路由，你日常通过导航软件展现出来的信息；音乐，视频，文章，图片，你每天在网上浏览的海量数据都是大数据。
……以上的所有所有，也就是我们人类能接触到的所有信息，都纳入大数据需要存储的范畴。四、Value（低价值密度）大数据的信息量太多，但是真正有效的，有价值的信息确相当有限。比如，某房产中介商获取了一百万人所有身份信息，但是，对他们有效的信息，只限定在该城市中，有购买能力，有购买需求的潜在对象；而其他所有的信息对于该中介来说，毫无用处。
对于所有的企业来说，能够从低价值密度中获得对他有效的信息，再对该信息进行精准处理，则相当重要。在这个年代，谁能最快速有效地获取大数据，提取大数据，处理大数据，再变成商业资源，那他就能成为大数据时代的王者。五、Veracity（真实性）大数据的基础信息是真实的，就看每个企业能否在这海量的真实的基础信息中，获取最有效的资源。
大数据的挑战：当大数据与云计算结合起来之后，大数据就大大向前迈出了一步，大数据给大家的生活带来便利；在这一大跨步当中，安全永远是无法避免的话题。想一想，很多购物软件的杀熟，新注册人员能看到价格和老用户不一致，这是不是可怕？想一想，如果并非因为疫情原因，有人随便一查就能知道你的位置信息，通信信息，和哪些人接触过，是不是可怕？想一想，你现在手机中的很多APP一直在忽悠你打开的权限，是不是可怕？当你我在享受大数据的快感的时候，有没有发现自己也是穿着皇帝的新装徜徉在大数据的海洋中。
大数据具体是做什么？有哪些应用？
大数据即海量的数据，一般至少要达到TB级别才能算得上大数据，相比于传统的企业内数据，大数据的内容和结构要更加多样化，数值、文本、视频、语音、图像、文档、XML、HTML等都可以作为大数据的内容。提到大数据，最常见的应用就是大数据分析，大数据分析的数据来源不仅是局限于企业内部的信息化系统，还包括各种外部系统、机器设备、传感器、数据库的数据，如：政府、银行、国计民生、行业产业、社交网站等数据，通过大数据分析技术及工具将海量数据进行统计汇总后，以图形图表的方式进行数据展现，实现数据的可视化，在此基础上结合机器学习算法，对数据进行深度挖掘，发掘数据的潜在价值。
应用部分，大数据不仅包括企业内部应用系统的数据分析，还包括与行业、产业的深度融合，大数据分析的应用场景具有行业性，不同行业所呈现的内容与分析维度各不相同，具体场景包括：互联网行业、政府行业、金融行业、传统企业中的地产、医疗、能源、制造、电信行业等等。1. 互联网行业大数据的应用代表为电商、社交、网络检索领域，可以根据销售数据、客户行为（活跃度、商品偏好、购买率等）数据、交易数据、商品收藏数据、售后数据等、搜索数据刻画用户画像，根据客户的喜好为其推荐对应的产品。
2. 政府行业在大数据分析部分包括质检部门、公安部门、气象部门、医疗部门等，质检部门包括对商品生产、加工、物流、贸易、消费全过程的信息进行采集、验证、检查，保证食品物品安全；气象部门通过构建大气运动规律评估模型、气象变化关联性分析等路径，精准地预测气象变化，寻找最佳的解决方案，规划应急、救灾工作。3. 金融行业的大数据分析多应用于银行、证券、保险等细分领域，在大数据分析方面结合多种渠道数据进行分析，客户在社交媒体上的行为数据、在网站上消费的交易数据、客户办理业务的预留数据，结合客户年龄、资产规模、消费偏好等对客户群进行精准定位，分析其在金融业的需求等。
4. 传统行业包括：能源、电信、地产、零售、制造等。电信行业借助大数据应用分析传感器数据异常情况，预测设备故障，提高用户满意度；能源行业利用大数据分析挖掘客户行为特征、消费规律，提高能源需求准确性；地产行业通过内外部数据的挖掘分析，使管理者掌握和了解房地产行业潜在的市场需求，掌握商情和动态，针对细分市场实施动态定价和差别定价等；制造行业通过大数据分析实现设备预测维护、优化生产流程、能源消耗管控、发现潜在问题并及时预警等。
文章TAG：大水法 圆明园 拍照 踩踏 游客 大水法是干什么 游客在圆明园踩踏大水法拍照
