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什么是大数据

归档日期:07-12       文本归类:多数据      文章编辑:爱尚语录

  大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

  大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

  大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。

  1、数据的资源化,指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源,并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而,企业必须要提前制定大数据营销战略计划,抢占市场先机。

  2、与云计算的深度结合,大数据离不开云处理,云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备,是产生大数据的平台之一。

  3、科学理论的突破,随着大数据的快速发展,并随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术,可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论,实现科学技术上的突破。

  4、数据科学和数据联盟的成立,未来,数据科学将成为一门专门的学科,被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业,也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时,基于数据这个基础平台,也将建立起跨领域的数据共享平台,之后,数据共享将扩展到企业层面,并且成为未来产业的核心一环。

  5、数据泄露泛滥,未来几年数据泄露事件的增长率也许会达到100%,除非数据在其源头就能够得到安全保障。企业需要从新的角度来确保自身以及客户数据,所有数据在创建之初便需要获得安全保障。

  6、数据管理成为核心竞争力,直接影响财务表现。当“数据资产是企业核心资产”的概念深入人心之后,企业对于数据管理便有了更清晰的界定,将数据管理作为企业核心竞争力,持续发展,战略性规划与运用数据资产,成为企业数据管理的核心。

  7、数据质量是BI(商业智能)成功的关键,采用自助式商业智能工具进行大数据处理的企业将会脱颖而出。企业需要理解原始数据与数据分析之间的差距,从而消除低质量数据并通过BI获得更佳决策。

  8、数据生态系统复合化程度加强,大数据的世界不只是一个单一的、巨大的计算机网络,而是一个由大量活动构件与多元参与者元素所构成的生态系统。而今,这样一套数据生态系统的基本雏形已然形成,接下来的发展将趋向于系统内部角色的细分,使得数据生态系统复合化程度逐渐增强。

  展开全部大数据(big data),是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的加工能力,通过加工实现数据的增值。大数据就是主体全息数据。因主体不同,数据量也会不同,但是,所谓的大就是足够全面,可以从中发现从前没有或者不可能发现的秘密而已。大数据是指可以被现代先进媒体记录、采集和开发利用的数据集、数据流和数据体。大数据产生之母在于现代化的数据感知、采集、加工处理技术的成熟,和现代网络互联网物联网兴起的以及网络自媒体的崛起的贯通作用的发生的奇迹!大数据(big data,mega data),或称巨量资料,指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。

  对于“大数据”(Big data)研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

  大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。

  从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

  随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为,大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

  大数据需要特殊的技术,以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

  展开全部什么叫大数据?某必胜客店的电话铃响了,客服人员拿起电话。客服:必胜客。您好,请问有什么需要我为您服务?顾客:你好,我想要一份……客服:先生,烦请先把您的会员卡号告诉我。

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  展开全部大数据是什么?是一种运营模式,是一种能力,还是一种技术,或是一种数据集合的统称?今天我们所说的“大数据”和过去传统意义上的“数据”的区别又在哪里?大数据的来源又有哪些?等等。当然,我不是专家学者,我无法给出一个权威的,让所有人信服的定义,以下所谈只是我根据自己的理解进行小结归纳,只求表达出我个人的理解,并不求全面权威。先从“大数据”与“数据”的区别说起吧,过去我们说的“数据”很大程度上是指“数字”,如我们所说的客户量,业务量,营业收入额,利润额等等,都是一个个数字或者是可以进行编码的简单文本,这些数据分析起来相对简单,过去传统的数据解决方案(如数据库或商业智能技术)就能轻松应对;而今天我们所说的“大数据”则不单纯指“数字”,可能还包括“文本,图片,音频,视频……”等多种格式,其涵括的内容十分丰富,如我们的博客,微博,轻博客,我们的音频视频分享,我们的通话录音,我们位置信息,我们的点评信息,我们的交易信息,互动信息等等,包罗万象。用正规的语句来概括就是,“数据”是结构化的,而“大数据”则包括了“结构化数据”“半结构化数据”和“非结构化数据”。关于“结构化”“半结构化”“非结构化”可能从字面上比较难理解,在此我试着用我的语言看能否形象点地表达出来:由于数据是结构化的,数据分析可以遵循一定现有规律的,如通过简单的线性相关,数据分析可以大致预测下个月的营业收入额;而大数据是半结构化和非结构化的,其在分析过程中遵循的规律则是未知的,它通过综合方方面面的信息进行模拟,它以分析形式评估证据,假设应答结果,并计算每种可能性的可信度,通过大数据分析我们可以准确找到下一个市场热点。 基于此,或许我们可以给“大数据”这样一个定义,“大数据”指的是收集和分析大量信息的能力,而这些信息涉及到人类生活的方方面面,目的在于从复杂的数据里找到过去不容易昭示的规律。相比“数据”,“大数据”有两个明显的特征:第一,上文已经提到,数据的属性是包括结构化、非结构化和半结构化数据;第二,数据之间频繁产生交互,大规模进行数据分析,并实时与业务结合进行数据挖掘。解决了大数据是什么,接下来还有一个问题,大数据的来源有哪些?或者这个问题这样来表达会更清晰“大数据的数据来源有哪些?”对于企业而言,大数据的数据来源主要有两部分,一部分来自于企业内部自身的信息系统中产生的运营数据,这些数据大多是标准化、结构化的。(若继续细化,企业内部信息系统又可分两类,一类是“基干类系统”,用来提高人事、财会处理、接发订单等日常业务的效率;另一类是“信息类系统”,用于支持经营战略、开展市场分析、开拓客户等。)传统的商业智能系统中所用到的数据基本上数据该部分。而另外一部分则来自于外部,包括广泛存在于社交网络、物联网、电子商务等之中的非结构化数据。这些非结构化数据由源于 Facebook、Twitter、LinkedIn 及其它来源的社交媒体数据构成,其产生往往伴随着社交网络、移动计算和传感器等新的渠道和技术的不断涌现和应用。具体包括了:如,呼叫详细记录、设备和传感器信息、GPS 和地理定位映射数据、通过管理文件传输协议传送的海量图像文件、Web 文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等等。由于来源不同,类型不同的数据透视的是同一个事物的不同的方面,以消费客户为例,消费记录信息能透视客户的消费能力,消费频率,消费兴趣点等,渠道信息能透视客户的渠道偏好,消费支付信息能透视客户的支付渠道情况,还有很多,如,客户会否在社交网站上分享消费情况,消费前后有否在搜索引擎上搜索过相关的关键词等等,这些信息(或说数据)从不同的方面表达了客户的消费过程的方方面面。因此,一般来说,企业用以分析的数据来源越广越全面,其分析的结果就越立体,越接近于真实。因此,大数据分析意味着企业能够从不同来源的数据中获取新的洞察力,并将其与企业业务体系的各个细节相融合,以助力企业在创新或者市场拓展上有所突破。针对“数据量”这个话题,亚马逊CTO Vogels曾经说过,“在运用大数据时,你会发现数据越大,结果越好。为什么有的企业在商业上不断犯错?那是因为他们没有足够的数据对运营和决策提供支持。一旦进入大数据的世界,企业的手中将握有无限可能。”可以预料,在不远的未来,企业如何通过抓住用户获取源源不断的数据资产将会是一个新的兵家必争之地。在这个层面上,Facebook、Twitter、Google、Amazon,包括电信运营商等领先企业具有无可比拟的优势。在大数据的领域里是否数据量越大越好?很多时候我们写文章,并不是想要去重复某一个众所周知的事实,而更多的是想从另外一个角度试图去质疑那些已成事实的事实,并不是想要去推翻,而只是去看这个事实是否存在另外的可能性,虽然很多时候我的那些质疑会漏洞百出,并显得幼稚可笑,但我觉得一个事物的健康发展需要不同的声音,而这正是我们写文章的意义所在。所以,我现在问题是,在大数据的领域里是否数据量越大越好?对于这个问题,我觉得应该分两个层面来看,第一个层面是,对大数据这个整体而言,数据肯定是越大越好的,多元的数据能让不同行业,不同组织都可以从大数据中寻找到解决问题的方法,也是基于此,现在越来越多的企业组织通过不同的终端、应用或者其他手段去疯狂地收集多元的数据,大数据让人们能有足够的能力和视野将地球(包括地球上的一切)作为一个整体去看待,这是在从前无法想象的。第二个层面是,对于大数据的具体应用而言,数据量是否越大越好,我却有不同的看法。我的理解是,在大数据的实际应用中你用以分析的数据量越大,你能得到的东西就越多,而至于得到的那些东西是否是你所需要的,或者对你是否有价值的,没有人能保证。就如同树林里有100条路,每条路上都有一些你觉得有意思的东西,如果你有足够的时间,你可以走遍这100条路,收获很多有意思的小东西,但不是每一条路都会让你得到真正有价值的东西。经常做数据分析的朋友应该会有同感,在分析的过程中你会发现不同的数据通过不同的组合导入不同的分析模型会得到很多不同的结果,有时候会有一些很新鲜的结果被发现,这会让你很惊喜,但大部分这些新鲜的结果最后只会出现在你的微博里,而不会出现在正式的分析报告中,因为分析报告是为解决某一具体问题而存在的,旁枝末节太多会显得臃肿且容易混淆。所以,我认为,在大数据的具体应用面前,我们先要做的是把“大数据”这个概念忘掉,我们必须弄清楚到底想从大数据中得到什么,然后带着目的去收集有用的数据,输入至分析模型中,直接导向我们想要的结果。否则你将花费大量时间、资源成本去获取数据,分析数据。我们需要大数据应用是能够帮助解决问题的行为洞察,而不是试图研究每一条能够得到的信息。不得不说,大数据的世界太魔幻了,里面的诱惑很多,如果你不是带着明确的目标去应用,你很有可能被陷入在五光十色的诱惑中无法自拔。即使你走进了一座金山,最后你能带走的最多也只是你能提动的一小口袋。另外,这同时也揭示,为了避免应用者困在“大数据的金山”,大数据必须往下细化,针对不同行业不同领域的特定问题制定不同的解决工具,未来大数据将会遵循消费化模式,核心基础设施将作为服务或应用程序来提供。以上回答你满意么?

  展开全部1、大数据,又称巨量资料,指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。2、大数据技术,是指从各种各样类型的大数据中,快速获得有价值信息的技术的能力,包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,分布式文件系统,分布式数据库,云计算平台,互联网,和可扩展的存储系统。

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