大數據到底有多牛

A. 大數據到底有多大大數據有什麼特徵

先舉個例子說一下，直觀的感受大數據到底有多大，從人類文明伊版始至今，所有權的藏書數據量加在一起是1TB左右，而在中國，某一些超大型企業每天所產生的數據量就會超過20TB，這就是大數據的大。而數據體量巨大、數據類型繁多、價值密度低、處理速度快這是大數據的四大特點，簡稱4V。

B. 大數據時代真厲害

現在我們已經進入了大數據時代，大數據正在影響改變著我們的生活，只要是有網路就離不開大數據，比如最近疫情的流調，別管你去了哪，手機開機還是關機只要是想查，你是無處遁逃的。別的不說就拿手機購物來說，你在手機上瀏覽過的東西下次一打開肯定會推送，當然事情都是有兩面性，大數據給我們的生活，購物等帶來了很多便利，但是給有的人也帶來了很多煩惱，比如騷擾電話，各行各業的電話營銷就是最典型的，有時候無心看了一個東西，或者點了一個鏈接，結果整個行業內相關的營銷推薦信息，電話一個接一個。為什麼今天想到寫大數據了呢,因為我發現就連寫文章也是這樣，每天寫著同樣的東西展現量和閱讀量基本都是差不多的，一旦換了內容變了話題那就慘了，文章的展現量和閱讀量直線下降，最近也看過不少類似的文，確實是有很大關系。不過我還是會繼續堅持下去，做一件事不容易，做好一件事更是難上加難，通過慢慢的練習，琢磨，學習總有一天會讓自己在自媒體時代有的更遠。最後還是要說大數據你真厲害[呲牙][呲牙][來看我]

C. 大數據有多厲害，居然無緣無故被保險公司拒保了，怎麼辦

只能換個保險公司來投保了！

1.不同的保險公司核保的尺度不一樣，一家保險公司拒保了不代表別的公司也拒保。

2.不同的保險公司的 科技 水平也不一樣，有些沒有大數據校驗，那也可以正常承保。

大數據拒保至少說明了幾個問題：

1.別想著騙保險公司，現在沒有隱私可言，投保的時候做好如實告知。

2.保險公司騙人的說法有待商榷，如果是騙子還挑人嗎？

3.大數據以後可能會讓投保、理賠更方便。

哪家保險公司？目前人身險拒保主要有四種情況：

1、年齡太大或太小，不符合投保規則；

2、職業類別屬於高風險，不符合承保規則；

3、身體不好，有相關疾病住院記錄，不符合承保規則；

4、各種投訴、騙保、退保、鬧事，已經上保險行業黑名單。

保險公司沒有無緣無故拒保的，也沒有無緣無故拒賠的。

大數據是把人性可能改變的地方給數字化了，這樣更精準！

如果被保險公司據保，自己又沒用，哪么要查看自己的社保卡是否借給別人用了，因為根據規則，不管是誰用的卡，都會記到你身上，就相當於你自己生病住院了，所以保險公司才不會續保！

另外就是看看名字信息是不是有重復的，這個概率雖然小，但有可能同名同姓的，讓保險公司搞錯了！

最後真想買，去找個小保險公司（或保險經濟、中介公司）試試，說不定會給你過，但也要注意未來如果保險公司認為你沒有如實告知，也會拒賠的！

保險公司是營業性的商業公司。

每年的推廣營銷都快付到成本一半的錢了。

人家拒保，你會無緣無故嗎？

要麼你騙過保

要麼你有其他不正常的數據，好好的別人會不賣給你商品嗎？

是，現在一些保險公司和大數據合作，會根據大數據提供的關於這個人的作息習慣、搜索記錄等做為核保是否能夠通過的考慮因素。

不知題主知道因為什麼原因被拒保嗎？

D. 為什麼說當今時代是大數據時代，那什麼樣的東西可以稱為大數據

大數據，又稱海量數據，是指所涉及的海量數據，無法通過人腦甚至主流軟體工具捕捉、管理、處理和整理成更積極的信息，幫助企業在合理的時間內做出商業決策。大數據已經滲透到我們生活的方方面面。就像空氣和水一樣。雖然我們看不見它，但我們不能沒有它！數據很重要，但孤立的數據很難工作。大數據意味著將許多數據放在一起，並以科學的方式篩選和分析相關數據。然後將其應用到生產過程和生活體驗中。

E. 「大數據」 到底有多大

截止到2012年，數據量已經從TB（1024GB=1TB）級別躍升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)級別。

內國際數據公司（IDC）的研容究結果表明，2008年全球產生的數據量為0.49ZB，2009年的數據量為0.8ZB，2010年增長為
1.2ZB，2011年的數量更是高達1.82ZB，相當於全球每人產生200GB以上的數據。而到2012年為止，人類生產的所有印刷材料的數據量是
200PB，全人類歷史上說過的所有話的數據量大約是5EB。

IBM的研究稱，整個人類文明所獲得的全部數據中，有90%是過去兩年內產生的。而到了2020年，全世界所產生的數據規模將達到今天的44
倍。每一天，全世界會上傳超過5億張圖片，每分鍾就有20小時時長的視頻被分享。然而，即使是人們每天創造的全部信息——包括語音通話、電子郵件和信息在
內的各種通信，以及上傳的全部圖片、視頻與音樂，其信息量也無法匹及每一天所創造出的關於人們自身的數字信息量。這樣的趨勢會持續下去。

F. 大數據到底有多大威力

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、管理和處理的內數據集合容，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。這是網路的解釋。簡單點說，大數據就是字面上的意思，它所涵蓋的信息是海量的，它跟一般的數據不同，它帶來的信息是多維度的，就連常規的數據處理模式都無法處理它。

G. 北大青鳥java培訓：互聯網時代大數據到底有多牛

大數據早已不再是一個陌生的名詞，越多越多的行業在使用大數據之後達到了事半功倍的效果，大數據和互聯網相輔相承，互聯依賴，不斷發展！互聯網上的數據每年增長50%，每兩年便將翻一番，而目前世界上90%以上的數據是最近幾年才產生的。
據IDC預測，到2020年全球將總共擁有35ZB的數據量。
互聯網是大數據發展的前哨陣地，隨著互聯網時代的發展，人們似乎都習慣了將自己的生活通過網路進行數據化，方便分享以及記錄並回憶。
大數據圍繞在我們的生活當中，最直觀的反映在我們每天都會使用的社交工具上面，例如騰訊擁有用戶關系數據和基於此產生的社交數據。
這些數據可以分析人們的生活和行為,從裡面挖掘出政治、社會、文化、商業、健康等領域的信息，甚至預測未來！簡單得講，就是我們每天都在通過自己的QQ、微信、微博更新自己的動態、朋友圈等，這些都將構成一種數據，大數據就是可以通過你更新的這些大量的數據，推測出你的愛好，你的工作，你的住址，你的收入情況等等.......互聯網時代大數據有多牛？大數據就像蘊藏能量的煤礦。
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。
與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。
價值含量、挖掘成本比數量更為重要。
主要學習WEB技術、JAVA、JSP、大型資料庫Oracle、LINUX集群、非關系資料庫NoSql、Hadoop等技術，通過這些課程的學習，讓學生具有JAVAEE開發能力的同時能夠進行大數據的分析和挖掘能。
北京北大青鳥http://www.kmbdqn.cn/發現本專業的學生在就業的過程中即可以進入傳統的軟體公司，進行OA和ERP等傳統軟體項目開發，同時也能進行大數據的分析和大數據深度挖掘以及對伺服器集群的組建等。

H. 為何有人說數據將成為無價之寶

首先要知道數據從何而來，才能知道數據如何產生價值。現在的數據是指所能收集到的所有信息統稱為數據，數據的生成包含方方面面，比如人類活動可以產生數據，大自然春夏秋冬變化也能產生數據，甚至一顆樹木的生長過程也能產生數據。數據本身如果不能應用，就沒有價值，如果吧數據應用起來，就能產生無限的價值。同類數據量越大，通過數據分析也就能產生更大的價值。這些價值也可以應用於各種領域，涵蓋我們的衣食住行。數據能創造無限可能那就是當之無愧的無價之寶。

大家好，我是 科技 1加1！感覺這個問題很有意思！是啊，當前什麼最值錢，要我說就是數據！

這個問題分兩方面來回答

1.什麼是數據


定義:

數據是指對客觀事件進行記錄並可以鑒別的符號，是對客觀事物的性質、狀態以及相互關系等進行記載的物理符號或這些物理符號的組合。它是可識別的、抽象的符號。

它不僅指狹義上的數字，還可以是具有一定意義的文字、字母、數字元號的組合、圖形、圖像、視頻、音頻等，也是客觀事物的屬性、數量、位置及其相互關系的抽象表示。例如，「0、1、2...`」、「陰、雨、下降、氣溫」「學生的檔案記錄、貨物的運輸情況」等都是數據。數據經過加工後就成為信息。

在計算機科學中，數據是指所有能輸入到計算機並被計算機程序處理的符號的介質的總稱，是用於輸入電子計算機進行處理，具有一定意義的數字、字母、符號和模擬量等的通稱。現在計算機存儲和處理的對象十分廣泛，表示這些對象的數據也隨之變得越來越復雜。

信息

信息與數據既有聯系，又有區別。數據是信息的表現形式和載體，可以是符號、文字、數字、語音、圖像、視頻等。而信息是數據的內涵，信息是載入於數據之上，對數據作具有含義的解釋。數據和信息是不可分離的，信息依賴數據來表達，數據則生動具體表達出信息。數據是符號，是物理性的，信息是對數據進行加工處理之後所得到的並對決策產生影響的數據，是邏輯性和觀念性的；數據是信息的表現形式，信息是數據有意義的表示。數據是信息的表達、載體，信息是數據的內涵，是形與質的關系。數據本身沒有意義，數據只有對實體行為產生影響時才成為信息。

數據的語義

數據的表現形式還不能完全表達其內容，需要經過解釋，數據和關於數據的解釋是不可分的。例如，93是一個數據，可以是一個同學某門課的成績，也可以使某個人的體重，還可以是計算機系2013級的學生人數。數據的解釋是指對數據含義的說明，數據的含義稱為數據的語義，數據與其語義是不可分的。

分類

按性質分為

①定位的，如各種坐標數據；

②定性的，如表示事物屬性的數據（居民地、河流、道路等）；

③定量的，反映事物數量特徵的數據，如長度、面積、體積等幾何量或重量、速度等物理量；

④定時的，反映事物時間特性的數據，如年、月、日、時、分、秒等。

按表現形式分為

①數字數據，如各種統計或量測數據。數字數據在某個區間內是離散的值[3] ；

②模擬數據，由連續函數組成，是指在某個區間連續變化的物理量，又可以分為圖形數據（如點、線、面）、符號數據、文字數據和圖像數據等，如聲音的大小和溫度的變化等。

2.數據的重要性

如今，大數據早已經不是一個陌生的名詞，很多的行業在使用大數據之後都得到了非常好的效果，大數據與互聯網相輔相承，互聯依賴，並且不斷的在快速發展。

互聯網上的數據每年增長40%，每兩年便將翻一番左右，而目前世界上90%以上的數據是最近幾年才產生的。據IDC預測，到明年全球將總共擁有35ZB的數據量，互聯網是大數據發展的前哨陣地，隨著互聯網時代的發展，人們似乎都習慣了將自己的生活通過網路進行數據化，方便分享以及記錄並回憶。

大數據圍繞在我們生活的很多方面

大數據圍繞在我們生活的方方面面，最直觀的反映在我們每天都會使用的社交工具上面。例如騰訊擁有用戶關系數據和基於此產生的社交數據，這些數據能夠分析人們的生活和行為，從裡面挖掘出政治、 社會 、文化、商業、 健康 等領域的信息，甚至預測未來。說簡單一點，就是我們每天都在通過自己的QQ、微信、微博更新自己的動態、朋友圈等，這些都將構成一種數據，大數據就是可以通過你更新的這些大量的信息，推測出你的愛好，你的工作，你的住址，你的收入情況等等這些信息。

互聯網時代大數據有多厲害

互聯網時代大數據到底有多厲害？大數據就像蘊藏能量的煤礦，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，和這個相像，大數據並不在於「大」，而在於「有用」，價值含量、挖掘成本比數量更為重要。大數據應用工程師專業主要學習WEB技術、JAVA、JSP、大型資料庫Oracle、LINUX集群、非關系資料庫NoSql、Hadoop等技術，通過這些課程的學習，讓學生具有JAVAEE開發能力的同時能夠進行大數據的分析和挖掘能，學生在就業的過程中即可以進入傳統的軟體公司，進行OA和ERP等傳統軟體項目開發，同時也能進行大數據的分析和大數據深度挖掘以及對伺服器集群的組建等。

大數據時代，我們要合理利用大數據，才可以創造更高的工作效率，才可以創造更多的財富。

所以說數據就是金錢！掌握了大數據就是掌握了財富！

感謝大家的閱讀！

數據自身是沒有價值或者說微乎其微的，價值是被賦予的，就像黃金一樣，黃金的價值是他的應用前景或場景。

數據的價值就是數據能力體現出的收益，或者說投資回報率。

今天我們就來聊聊數據能力和價值。 說到大數據就不得不提數據倉庫，企業數據倉庫演化至最終階段或許會變為大腦中樞神經，如果要支撐起整個復雜的大腦和神經系統，需要一系列的復雜機制配合。

一、抽象的數據能力架構

我把數據能力抽象概括為四個方向：傳輸能力、計算能力、演算法能力和數據資產量級，後面會講述在這四個能力之上泛化出的數據應用和價值。

1. 數據傳輸能力

數據大部分的使用場景必然會涉及到數據傳輸，數據傳輸性能決定了部分應用場景的實現，數據實時的調用、加工、演算法推薦和預測等；而傳輸抽象出來的支撐體系是底層的數據存儲架構（當然非同機房的傳輸還要考慮到網路環境等。單純的小數據量調用等一般不會涉及到這些，但數據量級大、高並發且對SLA要求非常嚴格的時候，就是對數據傳輸能力的考驗）。

從產品的角度我把數據傳輸能力分解為： 底層數據傳輸效率 和 應用層數據傳輸效率 。

底層的數據傳輸效率是指數據源進入後的預處理階段的傳輸效率，即加工為產品所需的數據交付物之前階段。

Ps:數據在可為產品所用之前需要很長的一段加工過程，應用層數據產品基本不涵蓋底層數據加工環節，而數據產品會用到規定好的數據交付物（即已約定好的結構化或標准化的數據），而利用此數據交付物再經過產品對實際應用場景的匹配和加工來提供數據服務。即使涉及底層數據管理的相關產品也是對Meta元數據、使用日誌或寫好的shell等的調用。

底層數據加工計算所涉及到的傳輸效率，直接決定了支撐數據產品高性能、高可靠的自身需求；而應用層的傳輸影響了用戶體驗和場景實現。傳輸機制和體系就像毛細血管一樣遍布全身錯綜復雜，但是流通速率直接決定了大腦供氧是否充足。
2. 數據計算能力

數據計算能力就像造血系統一樣，根據多種來源的養分原料進行生產加工最終產出血液。而源數據通過高性能的底層多存儲的分布式技術架構進行ETL(抽取、轉換、裝載)清洗後產出的是數據中間層通用化的結構化數據交付物。計算速度就像造血速度一樣，決定了供應量。而計算速度直接決定了數據應用的時效性和應用場景。

目前最多最普遍的就是離線數倉，離線數倉大部分擔任著事後諸葛亮的角色，即沒辦法保證數據的及時性而延後了數據分析及應用的產出，導致更多的是沉澱經驗而難以做到實時決策。而實時數倉，甚至說對Data Lake（數據湖）的實時處理已經逐步開放應用多種場景。我們先不考慮越來越強烈的實時性要求帶來的巨大成本是否真的可以創造等值的收益。

強實時可以更接近一個「未來」的狀態，即此時此刻。這遠比演算法對未來的預測更有價值，因為把握眼前比構造多變的未來對一個企業更有價值。甚至說當數據過程快過神經元的傳遞，那麼從獲取到你腦電波的那一刻起，數據處理的驅動結果遠比神經元傳遞至驅動四肢要快。

是不是與兵馬未動，糧草先行的場景相似？當然這是以數據計算能力的角度來看待這個問題。跳出來以我個人的觀點來說，整體數據能力強大到一定階段後，會從主觀改變個人的意願，即通過引導你的大腦從而來控制或決定個人行為且不會讓你感知，所以可以理解為從主觀改變個人意願。從人的角度來說，你並不知道或者直觀意願去憑空決定下一步要做什麼，因為大腦是邏輯處理器，當然這又涉及到心理學，這些觀點就不在此贅述了，等往後另起一個篇幅來說數據應用未來前景和假想。

3. 數據資產能力

都在說「大」數據，那麼數據量級越大越好嗎？並不是，從某種角度來說大量無價值或者未 探索 出價值的數據是個負擔，巨大的資源損耗還不敢輕易抹滅。

隨著數據量級的急劇放大，帶來的是數據孤島：數據的不可知、不可聯、不可控、不可取；那麼散亂的數據只有轉換成資產才可以更好的發揮價值。

什麼是數據資產，我覺得可以廣泛的定義為可直接使用的交付數據即可劃為資產，當然可直接使用的數據有很多種形式，比如meta元數據、特徵、指標、標簽和ETL的結構化或非結構化數據等。

目前也在拓展Data Lake的使用場景，直接實時的使用和處理Data Lake數據的趨勢是一種擴大企業自身數據資產范圍和資產使用率的方式。這有利於突破數倉模型對數據的框架限定，改變數據使用方式會有更大的想像空間。

數據資產的價值可以分兩部分來考慮：一部分是數據資產直接變現的價值；另一部分是通過數據資產作為資源加工後提供數據服務的業務價值。

第一部分比較好理解，就是數據集的輸出變現值，如標簽、樣本和訓練集等的直接輸出按數據量來評估價值；第二部分價值比如通過自身數據訓練優化後的演算法應用而提升業務收益的價值或依於數據的廣告投放的營銷變現等，甚至說沉澱出的數據資產管理能力作為知識的無形資產對外服務的價值。這些間接的數據應用和服務的變現方式也是數據資產價值的體現並可以精細的量化。

4. 數據演算法能力

其實無論是傳輸能力還是計算能力，都是相對偏數據底層的實現，而離業務場景最近的就是演算法能力所提供的演算法服務，這是最直接應用於業務場景且更容易被用戶感知的數據能力，因為對於傳輸和計算來說用戶感知的是速度快慢，從用戶視角快是應該的，因此用戶並不知道何時何地計算或傳輸。

而演算法對業務應用場景是一個從0到1，從無到有的過程。並且演算法是基於數據傳輸、計算和資產能力之上泛化出的應用能力，或者換句話說是三個基礎能力的封裝進化。

而演算法能力是把多元的數據集或者說獲取到盡可能多的數據轉化為一個決策判斷結果來應用於業務場景。演算法能力的強弱反映了三個數據能力是否高效配合，是否存在木桶效應，更甚者木桶也沒有。當然單純的演算法也可以單獨作為無形資產的知識沉澱來提供服務。

對於數據能力架構中的四大能力，傳輸、計算和資產是基礎能力，而演算法是高級的泛化能力。而能力的輸出和應用才能體現數據價值，數據能力的最大化輸出考驗著整個數據產品架構體系的通用性和靈活性。因為需要面對的是各種業務演化出的多種多樣場景，對數據能力的需求參差不齊：可能是片面化的，也可能是多種能力匹配協調的。這對產品的通用性就是一個巨大的挑戰，想更好的應對這個問題，可能就需要整個數據平台的產品矩陣來支撐和賦能。

二、數據能力對應數據價值的呈現

從數據應用的角度，每個能力都可以獨立開放也可以組合疊加。如果把能力具象出來就會衍生到產品形態的問題，產品形態是對能力適配後發揮作用的交付物。說到產品形態我們可以想像一下應用場景。

首先最基礎的應用場景就是數據直接調用，數據資產的使用基本會基於特徵、指標、標簽或者知識等交付形態。而對於使用方來說這些數據會作為半成品原料或依據來進行二次加工應用於業務場景中，如數據分析、數據挖掘、演算法的訓練與驗證、知識圖譜、個性推薦、精準投放（觸達）和風控等。數據資產可以統歸為在數據市場中通過構建的一些OpenAPI進行賦能。

而對於一個工廠來說，僅僅進行原材料的加工（ETL）輸出即除了自身原材料（數據資產）的壁壘外核心競爭力很小，需要包裝一些上層的基礎服務來提升競爭力，那麼數據計算的能力融合進來對原材料進行二次加工（聚合統計）。

計算的聚合統計能力加入進來後可以滿足大部分的數據分析場景的支持，就不單單是原材料毫無技術含量的輸出，並可以以半成品的形態規避數據敏感。因為對於統計值來說，這是一個分析結果或結論，並不會涉及到自身敏感數據的輸出，因此你的核心資產不會泄露，而輸出的僅僅是資產的附加值。換句話說知識產權專利依然在你手中，通過控制專利泛化出的能力進行投資回報。

融入計算能力後的一些分析場景如：人群的畫像分析、多維度的交叉分析、業務的策略分析和監控分析等多種場景。

隨著時代的發展和業務場景的增多，這時工廠繼續需要產業變革，要深耕服務業逐步拋棄製造業形態，全面提升更高級的數據服務。這時演算法能力的加入來更好的完善服務矩陣。

演算法通過封裝了傳輸、計算和資產能力而進行統一的更好理解的業務場景目標預測和識別等。這樣對於企業來說可以更容易接受和低成本使用數據服務而不需要再涉及到數據加工鏈路中，而僅僅需要一個目標結果，通過演算法的決策作為參考來指導業務方向。像演算法對一些業務場景的預測分析，甚至說一些人工智慧場景的識別或學習思考，都可以通過演算法賦能來實現。對於企業來說就是從無到有的突破，企業發展進程甚至可能提升好幾年。

而貫穿以上能力應用場景都是對數據傳輸能力的考驗。

「數據」的重要性可以有以下幾點。

1、數據能夠為企業高層提供決策支持。將企業海量數據進行統計分析挖掘後，能夠讓高層制定合理的措施。

2、數據能整合企業龐雜業務。每個企事業都有很復雜的業務系統，藉助數據及對應平台可以將其龐雜的業務進行整合。

3、數據能反應事件本質與趨勢。真實數據能夠更好地去了解事件的本質問題，預判事態發展。

4、數據能夠讓人們更加了解自己。未來你可能真的不是最了解你自己的人？但是可以使用個人的數據進行畫像，充分了解個人。

5、數據能反應 歷史 ，展望未來。通過 歷史 數據查詢過往，也能夠使用以往的數據進行感知未來。

總之，在大數據和5G技術逐漸成為趨勢的時代背景下，「 數據 」是越來越常見，如社交網路、消費信息、 旅遊 記錄……企業層面的銷售數據、運營數據、產品數據、活動數據……

I. 馬雲布局的大數據有多牛

你好：阿里在09年就把大數據作為一項公司基本戰略，要知道那個時候甚至還沒幾個內人開始談論「大數據」，可以說在容大數據方面相比於國內其他互聯網公司，阿里是走在前面的。
按馬雲的話講，我們正從information technology轉向data technology。數據是靈魂。也許並不能保證大數據能給阿里巴巴賺很多錢，但是阿里認為數據對人類有用，所以他們做了。
舉一個阿里CTO認為大數據應用和價值的例子：淘寶小貸團隊，很小的隊伍，完全依賴數據對客戶的信用程度作分析，將數據轉化為信用，將信用轉化為財富，這是傳統商業銀行冗雜的審核程序，低效和高成本所不能比的。更重要的是，這個項目給近百萬的小商戶提供了生命線，哪怕只貸一元錢。沒有哪個銀行會這么做。大數據應該是未來發展的方向。