大數據互聯網大規模csdn

Ⅰ 什麼是大數據

大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。 [19]
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》 [1] 中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）
對於「大數據」（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。
麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。 [3]
大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。 [4]
從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。 [1]
隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為，大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。
大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式資料庫、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統。
最小的基本單位是bit，按順序給出所有單位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。

Ⅱ 大數據存在於互聯網之中

大數據存在於互聯網之中
互聯網技術從深層次、具體化的角度解讀可以分為：大數據、P2P人人組織網路和兩面市場。其中大數據是最重要的因素之一。金融沒有類似實物的物理生產、倉儲、物流等過程，但其本身是數據的生產、倉儲、挖掘、傳輸、分析和集成。所以大數據對於金融而言，相比其他行業，無疑是有更巨大的影響力。

大數據，是思維、技術與數據的三足鼎立。大數據不僅指規模龐大的數據，它首先是一種思維方式的變化，其次是對這些數據的處理和應用，是數據、處理技術與應用三者的統一的一列處理技術，最後，大數據的前提必然是充裕互通的數據本身。
大數據的思維方式會改變傳統金融作業思維，它首先是會改變金融信貸業的抵押文化，推動信用變現成為可能和主流。尤其是中國金融行業，有著根深蒂固的抵押文化，在貸款的過程中嚴重依賴於抵押物，這是中小企業得不到貸款服務的很重要原因。抵押文化讓貸款服務提供方在考量時思維變得簡單粗暴。貸款方的考量核心是判斷抵押物品的價值，確保有相應的價值空間。比如房產價值200萬，那麼打個7折，只要保證價值不下跌太厲害，那麼就不會產生風險。房價不下跌，風險不大；房價下跌，也是國家的事情，與銀行機構無關。
長期而言，抵押文化對金融業發展有相當負面的影響。要想做到真正的改變就是要強化信用貸款，建立信用機制。真正的安全不是抵押物，而是人們的信用。我們講大數據對金融影響，首先要有思維上的認識變化。
信用看不見，摸不著，但大數據的方式可以幫助還原一個人，甚至一群人的信用輪廓，讓個人或者群體的信用變得金光燦燦，觸手可及。這將是根本性的改變，並產生巨大的影響。大數據的應用例子中，對於天氣預報的實踐是人們津津樂道的——沒有人可以准確地預測天氣，因為變數太多，大到日月星展，中到洋流大氣，小到人的環境行為的偶然因素，都會對其產生影響，但氣象學家通過氣象大數據的分析，加上並行的處理技術，人們做到了從數據中找到規律，實現更准確的氣象預測。個人的信用評估和實現氣象預測有非常類似之處，一個人或者群體的信用好壞取決於很多的變數，而且信用本身不是靜態的，而是一個動態的行為特徵的體現——資產、收入、消費、個性、習慣、社交網路等等都是會對信用產生影響。個體信用正式通過各種行為決定的，但是體現一個人的信用的行為並非是全無規律的。通過大數據，可以很好地通過對個體或者群體的大量信用行為進行收集、整理、分析，只要把這些糅合在一起時，會發現很多客觀規律，使得人的信用立體化，從而實現對於個體或群體信用的預計。
互聯網技術革新本身也推動了大數據成為可能。雲計算、SNS、移動互聯網等技術的發展，使得大量數據的生產和連通變成現實；非結構化資料庫技術的發展，使得數據收集的要求大大降低；存儲技術的發展，使得大規模數據存儲得以實現；並行處理計算，使得數據可以得到高速處理，更快獲得結果、應用；各種演算法、機器智能化學習的成熟等等又進一步促進大數據的應用發展。所以，我們可以做到存儲處理所有數據，而不是存儲抽樣數據，並且可以將粒度從整體面向個體。這些也帶來一系列變革——
——市場集中度更高。IT技術的發展、互聯網的延伸、大數據的應用，讓市場擺脫了地域的限制，從而使得更大規模的企業以更快的速度成長。而大數據在技術上的突破也會使得馬太效應更加明顯——強者愈強，大者愈大。如果我們還是局限於地域優勢，無法有效形成對海量用戶和良好的數據資產的管理，那麼未來核心競爭力將會受到嚴重削弱。
——促進金融的開放性，大數據首先要數據全量在線。現在太多系統都是孤立的，比如很多公共事業數據，即使銀行本身的很多業務，比如對公業務、對私業務、卡業務等都是相互分離的難以形成聯動效應；況且決定信用本身的不單是金融數據，很多其他領域的數據也會產生影響，這對於數據的開放性要求更高。但這些數據都可以藉助互聯網進行聯通，互聯網有天生的開放性、透明性，使得大數據的應用有了可能。傳統的金融業也必然會因此而變化。
——最後，還是數據本身。既然是大數據，必須要有足夠的大量數據，這是一切預測的大前提。如何在預測之前收集足夠多的信息，就成了預測成功與否的關鍵。
一切皆可「量化」，並在加速量化，幾十年來IT技術的發展已經使得大量數據量化。
互聯網金融對大數據的使用，天生具有優勢。互聯網可以在法律和道德所容許的范圍內捕捉信用評估所需要的個人或群體的行為信息，並將這些繁雜的信息提供給大數據作業系統進行處理，完成對個人或群體的信用價值的評估分析。從這個角度來說，P2P在對信用大數據的使用方面更有獨特優勢，由於P2P兩面市場的特點，決定了它可以覆蓋更多的用戶，同時由於充分利用了人人組織的特點，可以讓用戶自己產生數據，從而實現數據的自我產生和循環。使得「取之不盡，用之不竭」的數據創新成為現實。
雖然這場大數據帶來的變革，還是早期，但我們可以清晰預見大數據對於金融的影響——金融服務將進一步從粗放式管理向精細化管理轉型。由抵押文化向信用文化轉變更全面的信用體制和風險管理體制將會建立；從「利潤為中心」向「客戶為中心」轉型。從「關注整體」向「關注個體」轉型。
我們還可以預見，真正能帶來改變的互聯網金融、大數據金融一定是由深諳互聯網思維，立足小額信用貸款服務，涉及海量用戶，注重數據資產，耐心長遠的公司所推動的。只有這樣，才是符合大數據的趨勢，才能擁有長期的核心競爭力。

Ⅲ 大數據與互聯網的關系是

1.大數據和互聯網的關系是相輔相成。

2.一方面，互聯網的發展為大數據的發展提供更多數據、信息和資源。

3.另一方面，大數據的發展為互聯網的發展提供更多支撐、服務和應用。

4.大數據的意義：現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。

5.阿里巴巴創辦人馬雲來台演講中就提到，未來的時代將不是IT時代，而是DT的時代，DT就是DataTechnology數據科技，顯示大數據對於阿里巴巴集團來說舉足輕重。

6.有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。

7.煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。

8.和此類似，大數據並不在大，而在於有用。

9.價值含量、挖掘成本比數量更為重要。

10.對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是贏得競爭的關鍵。

Ⅳ 大數據是什麼意思,大數據概念怎麼理解

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

對於「大數據」（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。

大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。

從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。

隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為，大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式資料庫、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統。

最小的基本單位是bit，按順序給出所有單位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。

Ⅳ 大數據的規模怎麼樣

大數據是一種規模大到在獲取、管理、分析方面大大超出傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。如果將大數據比作一個產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。
從技術上來看，大數據和雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘，但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。
雲時代的來臨，大數據的關注度也越來越高，分析師團隊認為大數據通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據。大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。
大數據需要特殊的技術以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模的並行處理資料庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式數據可、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統。
現在已經進入了大數據時代，哈佛大學社會學教授加里·金說：「這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程。」
物聯網的發展離不開大數據，依靠大數據可以提供可靠的資源，同時大數據也推動了物聯網的發展。舉個例子：在汽車內連接感測器，並結合大數據和分析來預測，當一輛汽車有可能出故障之前，實際上已經發生。這一過程不僅會通知司機，而且他們的車輛可能在服務之前出故障，這可以支持汽車製造商調查潛在的缺陷，並改進未來的車型。

Ⅵ 什麼是大數據和物聯網

物聯網是物物相連的互聯網，核心基礎仍然是互聯網，是在互聯網基礎上的延伸和擴展的網路;大數據是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理(MPP)資料庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式資料庫、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統。

大數據包括結構化、半結構化和非結構化數據，非結構化數據越來越成為數據的主要部分。據 IDC 的調查報告顯示：企業中 80%的數據都是非結構化數據，這些數據每年都按指數增長 60%。

大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特徵而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以雲計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本看起來很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，通過各行各業的不斷創新，大數據會逐步為人類創造更多的價值。

Ⅶ 大數據的概念

大數據概述
專業解釋：大數據英文名叫big data，是一種IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
通俗解釋：大數據通俗的解釋就是海量的數據，顧名思義，大就是多、廣的意思，而數據就是信息、技術以及數據資料，合起來就是多而廣的信息、技術、以及數據資料。
大數據提出時間
「大數據」這個詞是由維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶於2008年8月中旬共同提出。
大數據的特點
Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）-由IBM提出。
大數據存在的意義和用途是什麼？
看似大數據是一個很高大上的感覺，和我們普通人的生活相差甚遠，但是其實不然！大數據目前已經存在我們生活中的各種角落裡了，舉個例子，我們現在目前最關心的疫情情況數據，用的就是大數據的技術，可以實時查看確診人數以及各種疫情數據。
大數據存在的意義是什麼？
從剛才的舉例中我們基本可以了解，大數據是很重要的，其存在的意義簡單來說也是為了幫助人們更直觀更方便的去了解數據。而通過了解這些數據後又可以更深一步的去挖掘其他有價值的數據，例如今日頭條/抖音等產品，通過對用戶進行整理和分析，然後根據用戶的各種數據來判斷用戶的喜愛，進而推薦用戶喜歡看的東西，這樣做不僅提升了自身產品的體驗度，也為用戶提供了他們需要的內容。
大數據的用途有哪些？
要說大數據的用途，那可就相當廣泛了，基本各行各業都可以運用到大數據的知識。如果簡單理解的話，可分為以下四類：
用途一：業務流程優化
大數據更多的是協助業務流程效率的提升。能夠根據並運用社交網路數據信息 、網站搜索及其天氣預告找出有使用價值的數據信息，這其中大數據的運用普遍的便是供應鏈管理及其派送線路的提升。在這兩個層面，自然地理精準定位和無線通信頻率的鑒別跟蹤貨物和送大貨車，運用交通實時路況線路數據信息來選擇更好的線路。人力資源管理業務流程也根據大數據的剖析來開展改善，這這其中就包含了職位招聘的調整。
用途二：提高醫療和研發
大型數據分析應用程序的計算能力允許我們在幾分鍾內解碼整個dna。可以創造新的治療方法。它還能更好地掌握和預測疾病。如同大家配戴智能手錶和別的能夠轉化成的數據信息一樣，互聯網大數據還可以協助病人盡快醫治疾患。現在大數據技術已經被用於醫院監測早產兒和生病嬰兒的狀況。通過記錄和分析嬰兒的心跳，醫生預測可能的不適症狀。這有助於醫生更好地幫助寶寶。
用途三：改善我們的城市
大數據也被用於改進我們在城市的生活起居。比如，依據城市的交通實時路況信息，運用社交媒體季節變化數據信息，增加新的交通線路。現階段，很多城市已經開展數據分析和示範點新項目。
用途四：理解客戶、滿足客戶服務需求
互聯網大數據的運用在這個行業早已廣為人知。重點是如何使用大數據來更好地掌握客戶及其興趣和行為。企業非常喜歡收集社交數據、瀏覽器日誌、分析文本和感測器數據，以更全面地掌握客戶。一般來說，建立數據模型是為了預測。
如何利用大數據？
那我們了解了這么多關於大數據的知識，既然大數據這么好，我們怎麼去利用大數據呢？那這個就要說到大數據的工具BI了，BI簡單理解就是用來分析大數據的工具，從數據的採集到數據的分析以及挖掘等都需要用到BI，BI興起於國外，比較知名的BI工具有Tableau、Power BI等；而國內比較典型的廠家就是億信華辰了。雖然BI興起於國外，但是這些年隨著國內科技的進步以及不斷的創新，目前國內BI在技術上也不比國外的差，而且因為國內外的差異化，在BI的使用邏輯上，國內BI更符合國內用戶的需求。

Ⅷ 大數據的市場規模有多大

全球狹義（專門用於大數據的軟體、硬體及服務）大數據口徑產值280億美元。專

根據中國信息通信屬研究院發布的《中國大數據市場調查報告》預測，2016年中國主要用於大數據的軟硬體和服務市場規模將達到115.9億元。

未來三年，中國大數據市場規模還將維持40%左右的高速增長。

Ⅸ 互聯網時代，都說大數據，那什麼是大數據

大數據(big data,mega
data)，或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優專化能力的海量、高屬增長率和多樣化的信息資產。
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣的捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值密度)、Veracity(真實性)。

Ⅹ 互聯網和大數據哪個范圍更大

互聯網大數據和物聯網大數據的最大區別，一是互聯網大數據的多樣且復雜性，二是物聯網大數據的數據格式會比互聯網大數據更加規范標准，三是互聯網大數據產生者主要是人，物聯網大數據產生者是物。
1. 互聯網大數據來源更加廣泛，數據也更加多樣
截至到2019年6月，中國互聯網路發展狀況統計報告顯示，我國網民規模達8.54億人，這個數字已經占據中國人口接近61%，同時我國網民還在不斷的增加。
人們可以在網上購物、瀏覽新聞、發微博、看視頻等等，現在幾乎所有的生活行為，都可以在互聯網上得到解決。你可以以任何方式進行上網，手機、電腦、平板、電子手錶等等，人們上網的入口越來越豐富，同時你的上網行為所產生的數據也會越復雜。
人們在上網的同時，也會產生巨大的行為數據。你的購物訂單、瀏覽的新聞、視頻、查看的商品、關注等，你的數據最終都會存儲在互聯網公司的資料庫中，同時這個數據是非常巨大的。
我們也很難為互聯網大數據定義一個統一的格式，每個網民都有自己的習慣行為，他們每天所產生的數據可以都是不一樣的。互聯網大數據產生者主要是人，物聯網大數據產生者是物。
2. 物聯網設備產生的數據格式更規范標准，便於組織存儲
物聯網最大的一個特點，就是各種物聯網設備互相互連接，實現信息共享。物聯網會實時上報監測到的環境指標，比如土地上的物聯網設備，可以監測到土壤的水分濕度，從而調整是否需要澆水，物聯網設備每天都會產生巨大的數據。
同時，由於物聯網大數據來源於物聯網設備，再進行物聯網設備開發部署之前，其實這個物聯網採集什麼數據、以及數據的格式都已經指定好，採集數據的程序也已經部署在物聯網設備中，它只需要實時按照程序的命令執行。所以物聯網設備產生的數據有一個特點就是數據格式不復雜，相較於互聯網數據，格式也更加的標准