大数据时代什么最重要
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发布时间:2022-03-28 14:08
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懂视网
时间:2022-03-28 18:29
大数据时代的核心是分析。
最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡, 大数据在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日,却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。大数据作为云计算、互联网之后又IT行业又一大颠覆性的技术革命。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道,而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营信息、互联网世界中的商品物流信息,互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等,其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力,实时性要求也将大大超越现有的计算能力。如何盘活这些数据资产,使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务,是大数据的核心议题,也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。
热心网友
时间:2022-03-28 15:37
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MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
简言之,从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力,就是大数据技术。明白这一点至关重要,也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。 大数据的4个“V”,或者说特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质
的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。 物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器,无一不是数据来源或者承载的方式 著云台
例子包括网络日志,RFID,传感器网络,社会网络,社会数据(由于数据*的社会),互联网文本和文件;互联网搜索索引;呼叫详细记录,天文学,大气科学,基因组学,生物地球化学,生物,和其他复杂和/或跨学科的科研,军事侦察,医疗记录;摄影档案馆视频档案;和大规模的电子商务。
大的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。
一些但不是所有的MPP的关系数据库的PB的数据存储和管理的能力。隐含的负载,监控,备份和优化大型数据表的使用在RDBMS的。
斯隆数字巡天收集在其最初的几个星期,比在天文学的历史,早在2000年的整个数据收集更多的数据。自那时以来,它已经积累了140兆兆 字节的信息。这个望远镜的继任者,大天气巡天望远镜,将于2016年在网上和将获得的数据,每5天沃尔玛处理超过100万客户的交易每隔一小时,反过来进口量数据库估计超过2.5 PB的是相当于167次,在美国国会图书馆的书籍 。
FACEBOOK处理400亿张照片,从它的用户群。解码最初的人类基因组花了10年来处理时,现在可以在一个星期内实现。
“大数据”的影响,增加了对信息管理专家的需求,甲骨文,IBM,微软和SAP花了超过15亿美元的在软件智能数据管理和分析的专业公司。这个行业自身价值超过1000亿美元,增长近10%,每年两次,这大概是作为一个整体的软件业务的快速。 大数据已经出现,因为我们生活在一个社会中有更多的东西。有46亿全球移动电话用户有1亿美元和20亿人访问互联网。
基本上,人们比以往任何时候都与数据或信息交互。 1990年至2005年,全球超过1亿人进入中产阶级,这意味着越来越多的人,谁收益的这笔钱将成为反过来导致更多的识字信息的增长。思科公司预计,到2013年,在互联网上流动的交通量将达到每年667艾字节。
最早提出“大数据”时代已经到来的机构是全球知名咨询公司麦肯锡。麦肯锡在研究报告中指出,数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域,逐渐成为重要的生产因素;而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
“麦肯锡的报告发布后,大数据迅速成为了计算机行业争相传诵的热门概念,也引起了金融界的高度关注。”随着互联网技术的不断发展,数据本身是资产,这一点在业界已经形成共识。“如果说云计算为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道,那么如何盘活数据资产,使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务,则是大数据的核心议题,也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。”
事实上,全球互联网巨头都已意识到了“大数据”时代,数据的重要意义。包括EMC、惠普(微博)、IBM、微软(微博)在内的全球IT 巨头纷纷通过收购“大数据”相关厂商来实现技术整合,亦可见其对“大数据”的重视。
“大数据”作为一个较新的概念,目前尚未直接以专有名词被我国*提出来给予*支持。不过,在12月8日工信部发布的物联网“十二五”规划上,把信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一被提出来,其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析,这都是大数据的重要组成部分。而另外3项关键技术创新工程,包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术,也都与“大数据”密切相关。
热心网友
时间:2022-03-28 16:55
数据量大
大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)。
2.类型繁多
包括网络日志、音频、、图片、地理位置信息等等,多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
3.价值密度低
如随着物联网的广泛应用,信息感知无处不在,信息海量,但价值密度较低,如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”,是大数据时代亟待解决的难题。
4.速度快、时效高
这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。
既有的技术架构和路线,已经无法高效处理如此海量的数据,而对于相关组织来说,如果投入巨大采集的信息无法通过及时处理反馈有效信息,那将是得不偿失的。可以说,大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战,也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。
热心网友
时间:2022-03-28 18:46
数据,让一切有迹可循,让一切有源可溯。我们每天都在产生数据,创造大数据和使用大数据,只是,你,仍然浑然不知。
百度知道和知乎问答里一直有小伙伴在问这个问题,比如“大数据时代,生活和思维发生了哪些变”、“大数据时代给我们的生活带来了哪些好处呢?”以及“大数据时代生活将会有怎样的变化”等等。看着大家热火朝天的在了解大数据、认识大数据和讨论大数据,我很开心,这说明大数据已经渐渐被大众所接受,也标志着大数据产业正在走向成熟化和大众化。
问题总归是要解决的。今天不聊产业不聊宏观思想不聊市场规模,仅从普通人的角度来和大家谈谈大数据。
要想明白大数据,首先就要明白数据的意义。
「数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号,是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。」
对数据的特性进行了定义,“客观”、“可以鉴定”“可识别”“符号”。其实数据最大的意义是提供了“维度”和“可度量”,让人可以对复杂的事情进行量化。
那么大数据时代给我们的生活带来了哪些便利与好处呢?
1节约时间,更有效率
先看看我们身边经常用到的一些服务,比如我们经常用到的快递、外卖和共享单车,这些APP的后台都有一张“大数据”。快递后台会根据数百亿历史地址去做预测,用大数据算法来做智能分单取代了原来的人工分单,可以最大程度地优化路线,降低人工配单时间,还能减少错误操作,节省人力成本。快递只是整个物流领域里漏出的一只角,大数据技术可以帮助全部环节的物流供给与需求匹配,优化资源配给,另外,根据消费者习惯偏好,大数据可提前预测消费者需求,将商品物流环境和客户的需求同步,提前计算出运输路线和配送路线,缓解物流压力,提高用户满意度。
需求匹配这一点非常重要,就近收取和派送快递,就近送餐,就近扫描二维码解锁共享单车,节省了我们盲目地一个一个去找的时间,其实也让提供生活服务的人节约工作时间,让工作更加有效率。
当然,这对企业而言,也意味更少的意外和更低的人力成本。
2让人们更容易借到钱,让老赖无处遁形
对于普通人来说,开通信用卡需要提供收入学历等证明;在农村,你需要向信用社借钱,也需要提供可抵押的不动产等。现阶段的信用卡是容易办到了,可是额度还是远远满足不了剁手党的需求。去银行借钱也很不方便,拿号,排队,填一大堆单子等等。
对于办理信用卡和贷款来说,银行需要的都是“指定数据”,指定的收入证明,指定的不动产证明等。而互联网金融(如:蚂蚁花呗、蚂蚁借呗和京东白条),他们需要的数据更多,但是这些数据不需要完全由借钱的人来提供,他们会根据借贷人在电子商务的消费数据、绑定的银行卡数据、行为数据等等来做评分授信。
有了大数据的支撑,以前不容易借钱或者说借钱慢的现象有了大大的改变。对了,你的芝麻分多少?支付宝的花呗和借呗就是根据芝麻分数来进行授信的。
大数据让借钱容易了,对于赖账的人,大数据也有十分重要的作用。最高人民*执行局2013年11月14日与中国人民银行征信中心签署合作备忘录,共同明确失信被执行人名单信息纳入征信系统相关工作操作规程。现在,只要你去《中国执行信息公开网》就可以查询失信被执行人的信息。
3大数据让人更加聪明更智慧
人的智慧是无穷的,但是人的计算能力和记忆力是有上限的。就拿我们最爱玩的《王者荣耀》来说,你知道哪个英雄的胜率最高吗?有人会回答是武则天,也有人回答是诸葛亮,更有人回答是亚瑟,但是通过后台统计分析了广大玩家数以万计的数据来看,2017年6月的最新数据,《王者荣耀》胜率最高的前3英雄分别为牛魔、蔡文姬和宫本武藏。根据官方提供的这份数据,用户可以做出最优的选择,更有效率的上王者。
大数据一个很大的功能是“预测”,而预测的基础是历史、现在以及相关的数据(比如说天气)。让事务可提前预测,从而可以做出最优选择和部署复杂情况的应对方案,这是大数据的智慧之处。
4大数据思维可以帮你省钱
都说会花钱的人才会赚钱。事实上,会大数据思维的人,首先学会的是省钱。同样的商品,在互联网不同的电商平台有着不同的价格;同样飞往洛杉矶的机票,不同的组合,不同的航空公司,不同的转机方案,所花费的钱也有所不同。我们常常能够看到的“比价网”背后运用的就是大数据原理。
会省钱过日子的妈妈婶婶们都爱记账,我们可以把记账的过程叫做“数据收集”。
每个月回顾上个月的家庭开支,你会发现自己的每一笔钱是如何花出去的,同时也能知道哪个方面的钱花太多或者花得不值当,这个过程可以理解为数据的积累(存储)与计算。
分析每个月的开销,可以让你积累“花钱”经验,规避“花钱”陷阱,下个月就知道该在哪个项目上面进行省钱,这就是数据分析与辅助决策了。
同样的,在互联网公司,每一笔广告费用花出去都是要计算投资回报率(Return On Investment,ROI)的。再拿《王者荣耀》举例,同样是300万的广告费用,投入不同的用户渠道,所带来的收益是不尽相同的。那么,选择哪个会有更低的获客成本,让推广更有效率?
用大数据分析,你能计算出每个用户渠道的价值,也能计算出哪些渠道有水分和刷量。用最少的市场费用拉来最多的用户,产生最多的产出,ROI越高,说明钱花的地方就更正确,省下来的广告费用还可以继续投,何乐不为?
5大数据让工作可以量化,更加公平
大数据思维在工作中也可以用到。职场上经常会遇到两种人,前者喜欢追着领导拍马屁,混各种饭局;后者兢兢业业踏踏实实的工作,但是不容易让人看到。那么作为直属领导,给谁升职好呢?还是拿成绩来说话吧。每个月你完成了多少工作量,开发了多少新客户,收到了多少订单?公众号粉丝涨了多少?卖出了多少包咖啡?等等,这些都是可以拿来作为证明的。为公司创造更多价值的员工,升她的职加她的薪水都是应该的,实至名归。
如果,你踏踏实实工作得不到老板的青睐,那么,从现在起,开始每日记录你的工作情况,收集到更多可以证明你工作成果的数据,去找老板谈加薪吧。数据是客观的。
6大数据思维可以助你发现*需求
2012年2月27日,淘宝网数据盛典公布了2011年一系列消费数据。通过对网购人群的消费习惯进行分析,预测2012年的流行趋势,以地图的形式展现中国不同地区的消费偏好,其中新疆网友最爱网购比基尼。
那么这个数据是不是说明新疆地区比基尼的消费人群大于其他地区呢?可是新疆都没有海,大家穿着比基尼,该去哪里好?
事实上不是新疆爱穿比基尼的人群基数大,而是新疆卖比基尼的实体店太少,所以只能网购了。
希望对您有所帮助!
热心网友
时间:2022-03-28 20:54
大数据就是海量的数据。大数据时代的到来意味着一切*将会展现在我们面前。大数据是对大量、动态、能持续的数据,通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘,从而获得具有洞察力的东西。以前,面对庞大的数据,我们可能会一叶障目、可见一斑,因此不能了解到事物的真正本质,从而在科学工作中得到错误的推断,而大数据时代的来临完美的解决了这一点
热心网友
时间:2022-03-28 23:19
大数据时代,什么最贵?
十年前,葛大爷曾说过,“21世纪什么最贵?”——“人才”,深以为然。只是,十年后的今天,大数据时代也带来了身价不断翻番的各种数据。由于急速拓展的网络带宽以及各种穿戴设备所带来的大量数据,数据的增长从未停歇,甚至呈井喷式增长。
一分钟内,微博*上新发的数据量超过10万;社交网络“脸谱”的浏览量超过600万……
这些庞大数字,意味着什么?
它意味着,一种全新的致富手段也许就摆在面前,它的价值堪比石油和黄金。
事实上,当你仍然在把微博等社交平台当作抒情或者发议论的工具时,华尔街的敛财高手们却正在挖掘这些互联网的“数据财富”,先人一步用其预判市场走势,而且取得了不俗的收益。
让我们一起来看看——他们是怎么做的。
这些数据都能干啥。具体有六大价值:
●1、华尔街根据民众情绪抛售股票;
●2、对冲基金依据购物网站的顾客评论,分析企业产品销售状况;
●3、银行根据求职网站的岗位数量,推断就业率;
●4、投资机构搜集并分析上市企业声明,从中寻找破产的蛛丝马迹;
●5、美国疾病控制和预防中心依据网民搜索,分析全球范围内流感等病疫的传播状况;
●6、美国总统奥巴马的竞选团队依据选民的微博,实时分析选民对总统竞选人的喜好。