深入理解“低价值密度”—大数据的一个重要指标
随着企业服务专业化的提升，大数据在企业服务过程中发挥着越来越重要的作用，而大数据中的“低价值密度”正是为了更好地利用大数据而提出的一个概念。那么，“低价值密度”又是什么样的概念呢？
大数据价值密度是指大数据在处理问题和创造价值时的密度，及大数据可以实现 价值：存储量的比值，即存储容量/价值。它可以衡量在创建某价值时，所使用的大数据量。在当前大数据的应用上，“低价值密度”就是指通过大数据可以实现创造的价值远远小于存储量，即低的价值密度。
大数据的低价值密度，即大数据能够实现的有效价值不高，意味着生成的大数据的利用率不高。如果企业在建立、应用完整的信息技术管理框架的基础上，通过收集、挖掘、分析、决策并实施行动，能够彻底改变把握大数据及其价值的状况。因此，要想有效解决大数据的低价值密度的问题，首先需要建立一套系统的管理流程并加强管理的服务意识与道德规范。
一是要关注大数据量的形成，扩大采集能力，技术化管理，减少不必要的重复输入，建立数据的流通环节，促进信息的有效发出和接收，支持信息资源的共享，确保法规要求的完善；二是注重对大数据挖掘的应用，从实践中整理企业的信息系统，完善运用各种大数据技术，开发挖掘规则，建立可信的规则模型；三是围绕数据价值，及时释放大数据的价值，提高大数据量的价值密度，丰富大数据应用场景，以及改进企业的大数据利用率。
以上就是低价值密度的含义以及如何提高大数据价值密度的方法。这些方法主要是加强企业信息技术管理、提高大数据技术水平以及及时释放大数据的价值等，只有通过这些方法才能有效解决大数据的低价值密度问题，促进企业的发展和进步。
