無處不在的大數據

❶ 大數據在日常生活中有哪些應用

大數據技術滲透進入我們每個人的日常生活消費之中，它提供了光怪陸離的全媒體，難以琢磨的雲計算，無法抵禦的模擬環境。大數據依仗於無處不在的感測器，通過大數據技術，人們能夠在醫院之外得悉自己的健康情況;而通過收集普通家庭的能耗數據，大數據技術給出人們切實可用的節能提醒;通過對城市交通的數據收集處理，大數據技術能夠實現城市交通的優化。

隨著科學技術的發展，人類必將實現數千年的機器人夢想。事實上，今天人們已經享受到了部分家用智能機器人給生活帶來的便利。比如，智能吸塵器以及廣泛應用於汽車工業領域的機器手等等。目前，科學家研發出的智能微型計算機只和雪花一樣大，卻能夠執行復雜的計算任務，將來可以把這些微型計算機安裝在任何物件上用以監測環境和發號施令。

在大數據時代，人腦信息轉換為電腦信息成為可能。科學家們通過各種途徑模擬人腦，試圖解密人腦活動，最終用電腦代替人腦發出指令。正如今天人們可以從電腦上下載所需的知識和技能一樣，將來也可以實現人腦中的信息直接轉換為電腦中的圖片和文字，用電腦施展讀心術。

大數據技術的發展有可能解開宇宙起源的奧秘。因為，計算機技術將一切信息無論是有與無、正與負，都歸結為0與1，原來一切存在都在於數的排列組合，在於大數據。

關於大數據在日常生活中的應用，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對數據分析有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

❷ 大數據三大核心技術：拿數據、算數據、賣數據！

大數據的由來

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。

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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。

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。

大數據的應用領域

大數據無處不在，大數據應用於各個行業，包括金融、 汽車 、餐飲、電信、能源、體能和 娛樂 等在內的 社會 各行各業都已經融入了大數據的印跡。

製造業，利用工業大數據提升製造業水平，包括產品故障診斷與預測、分析工藝流程、改進生產工藝，優化生產過程能耗、工業供應鏈分析與優化、生產計劃與排程。

金融行業，大數據在高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析三大金融創新領域發揮重大作用。

汽車 行業，利用大數據和物聯網技術的無人駕駛 汽車 ，在不遠的未來將走入我們的日常生活。

互聯網行業，藉助於大數據技術，可以分析客戶行為，進行商品推薦和針對性廣告投放。

電信行業，利用大數據技術實現客戶離網分析，及時掌握客戶離網傾向，出台客戶挽留措施。

能源行業，隨著智能電網的發展，電力公司可以掌握海量的用戶用電信息，利用大數據技術分析用戶用電模式，可以改進電網運行，合理設計電力需求響應系統，確保電網運行安全。

物流行業，利用大數據優化物流網路，提高物流效率，降低物流成本。

城市管理，可以利用大數據實現智能交通、環保監測、城市規劃和智能安防。

體育 娛樂 ，大數據可以幫助我們訓練球隊，決定投拍哪種 題財的 影視作品，以及預測比賽結果。

安全領域，政府可以利用大數據技術構建起強大的國家安全保障體系，企業可以利用大數據抵禦網路攻擊，警察可以藉助大數據來預防犯罪。

個人生活， 大數據還可以應用於個人生活，利用與每個人相關聯的「個人大數據」，分析個人生活行為習慣，為其提供更加周到的個性化服務。

大數據的價值，遠遠不止於此，大數據對各行各業的滲透，大大推動了 社會 生產和生活，未來必將產生重大而深遠的影響。

大數據方面核心技術有哪些？

大數據技術的體系龐大且復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式存儲、NoSQL資料庫、數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等各種技術范疇和不同的技術層面。首先給出一個通用化的大數據處理框架，主要分為下面幾個方面：數據採集與預處理、數據存儲、數據清洗、數據查詢分析和數據可視化。

數據採集與預處理

對於各種來源的數據，包括移動互聯網數據、社交網路的數據等，這些結構化和非結構化的海量數據是零散的，也就是所謂的數據孤島，此時的這些數據並沒有什麼意義，數據採集就是將這些數據寫入數據倉庫中，把零散的數據整合在一起，對這些數據綜合起來進行分析。數據採集包括文件日誌的採集、資料庫日誌的採集、關系型資料庫的接入和應用程序的接入等。在數據量比較小的時候，可以寫個定時的腳本將日誌寫入存儲系統，但隨著數據量的增長，這些方法無法提供數據安全保障，並且運維困難，需要更強壯的解決方案。

Flume NG

Flume NG作為實時日誌收集系統，支持在日誌系統中定製各類數據發送方，用於收集數據，同時，對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接收方(比如文本，HDFS，Hbase等)。Flume NG採用的是三層架構：Agent層，Collector層和Store層，每一層均可水平拓展。其中Agent包含Source，Channel和 Sink，source用來消費(收集)數據源到channel組件中，channel作為中間臨時存儲，保存所有source的組件信息，sink從channel中讀取數據，讀取成功之後會刪除channel中的信息。

NDC

Logstash

Logstash是開源的伺服器端數據處理管道，能夠同時從多個來源採集數據、轉換數據，然後將數據發送到您最喜歡的 「存儲庫」 中。一般常用的存儲庫是Elasticsearch。Logstash 支持各種輸入選擇，可以在同一時間從眾多常用的數據來源捕捉事件，能夠以連續的流式傳輸方式，輕松地從您的日誌、指標、Web 應用、數據存儲以及各種 AWS 服務採集數據。

Sqoop

Sqoop，用來將關系型資料庫和Hadoop中的數據進行相互轉移的工具，可以將一個關系型資料庫(例如Mysql、Oracle)中的數據導入到Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中，也可以將Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中的數據導入到關系型資料庫(例如Mysql、Oracle)中。Sqoop 啟用了一個 MapRece 作業(極其容錯的分布式並行計算)來執行任務。Sqoop 的另一大優勢是其傳輸大量結構化或半結構化數據的過程是完全自動化的。

流式計算

流式計算是行業研究的一個熱點，流式計算對多個高吞吐量的數據源進行實時的清洗、聚合和分析，可以對存在於社交網站、新聞等的數據信息流進行快速的處理並反饋，目前大數據流分析工具有很多，比如開源的strom，spark streaming等。

Strom集群結構是有一個主節點(nimbus)和多個工作節點(supervisor)組成的主從結構，主節點通過配置靜態指定或者在運行時動態選舉，nimbus與supervisor都是Storm提供的後台守護進程，之間的通信是結合Zookeeper的狀態變更通知和監控通知來處理。nimbus進程的主要職責是管理、協調和監控集群上運行的topology(包括topology的發布、任務指派、事件處理時重新指派任務等)。supervisor進程等待nimbus分配任務後生成並監控worker(jvm進程)執行任務。supervisor與worker運行在不同的jvm上，如果由supervisor啟動的某個worker因為錯誤異常退出(或被kill掉)，supervisor會嘗試重新生成新的worker進程。

Zookeeper

Zookeeper是一個分布式的，開放源碼的分布式應用程序協調服務，提供數據同步服務。它的作用主要有配置管理、名字服務、分布式鎖和集群管理。配置管理指的是在一個地方修改了配置，那麼對這個地方的配置感興趣的所有的都可以獲得變更，省去了手動拷貝配置的繁瑣，還很好的保證了數據的可靠和一致性，同時它可以通過名字來獲取資源或者服務的地址等信息，可以監控集群中機器的變化，實現了類似於心跳機制的功能。

數據存儲

Hadoop作為一個開源的框架，專為離線和大規模數據分析而設計，HDFS作為其核心的存儲引擎，已被廣泛用於數據存儲。

HBase

HBase，是一個分布式的、面向列的開源資料庫，可以認為是hdfs的封裝，本質是數據存儲、NoSQL資料庫。HBase是一種Key/Value系統，部署在hdfs上，克服了hdfs在隨機讀寫這個方面的缺點，與hadoop一樣，Hbase目標主要依靠橫向擴展，通過不斷增加廉價的商用伺服器，來增加計算和存儲能力。

Phoenix

Phoenix，相當於一個Java中間件，幫助開發工程師能夠像使用JDBC訪問關系型資料庫一樣訪問NoSQL資料庫HBase。

Yarn

Yarn是一種Hadoop資源管理器，可為上層應用提供統一的資源管理和調度，它的引入為集群在利用率、資源統一管理和數據共享等方面帶來了巨大好處。Yarn由下面的幾大組件構成：一個全局的資源管理器ResourceManager、ResourceManager的每個節點代理NodeManager、表示每個應用的Application以及每一個ApplicationMaster擁有多個Container在NodeManager上運行。

Mesos

Mesos是一款開源的集群管理軟體，支持Hadoop、ElasticSearch、Spark、Storm 和Kafka等應用架構。

Redis

Redis是一種速度非常快的非關系資料庫，可以存儲鍵與5種不同類型的值之間的映射，可以將存儲在內存的鍵值對數據持久化到硬碟中，使用復制特性來擴展性能，還可以使用客戶端分片來擴展寫性能。

Atlas

Atlas是一個位於應用程序與MySQL之間的中間件。在後端DB看來，Atlas相當於連接它的客戶端，在前端應用看來，Atlas相當於一個DB。Atlas作為服務端與應用程序通訊，它實現了MySQL的客戶端和服務端協議，同時作為客戶端與MySQL通訊。它對應用程序屏蔽了DB的細節，同時為了降低MySQL負擔，它還維護了連接池。Atlas啟動後會創建多個線程，其中一個為主線程，其餘為工作線程。主線程負責監聽所有的客戶端連接請求，工作線程只監聽主線程的命令請求。

Ku

Ku是圍繞Hadoop生態圈建立的存儲引擎，Ku擁有和Hadoop生態圈共同的設計理念，它運行在普通的伺服器上、可分布式規模化部署、並且滿足工業界的高可用要求。其設計理念為fast analytics on fast data。作為一個開源的存儲引擎，可以同時提供低延遲的隨機讀寫和高效的數據分析能力。Ku不但提供了行級的插入、更新、刪除API，同時也提供了接近Parquet性能的批量掃描操作。使用同一份存儲，既可以進行隨機讀寫，也可以滿足數據分析的要求。Ku的應用場景很廣泛，比如可以進行實時的數據分析，用於數據可能會存在變化的時序數據應用等。

在數據存儲過程中，涉及到的數據表都是成千上百列，包含各種復雜的Query，推薦使用列式存儲方法，比如parquent,ORC等對數據進行壓縮。Parquet 可以支持靈活的壓縮選項，顯著減少磁碟上的存儲。

數據清洗

MapRece作為Hadoop的查詢引擎，用於大規模數據集的並行計算，」Map(映射)」和」Rece(歸約)」，是它的主要思想。它極大的方便了編程人員在不會分布式並行編程的情況下，將自己的程序運行在分布式系統中。

隨著業務數據量的增多，需要進行訓練和清洗的數據會變得越來越復雜，這個時候就需要任務調度系統，比如oozie或者azkaban，對關鍵任務進行調度和監控。

Oozie

Oozie是用於Hadoop平台的一種工作流調度引擎，提供了RESTful API介面來接受用戶的提交請求(提交工作流作業)，當提交了workflow後，由工作流引擎負責workflow的執行以及狀態的轉換。用戶在HDFS上部署好作業(MR作業)，然後向Oozie提交Workflow，Oozie以非同步方式將作業(MR作業)提交給Hadoop。這也是為什麼當調用Oozie 的RESTful介面提交作業之後能立即返回一個JobId的原因，用戶程序不必等待作業執行完成(因為有些大作業可能會執行很久(幾個小時甚至幾天))。Oozie在後台以非同步方式，再將workflow對應的Action提交給hadoop執行。

Azkaban

Azkaban也是一種工作流的控制引擎，可以用來解決有多個hadoop或者spark等離線計算任務之間的依賴關系問題。azkaban主要是由三部分構成：Relational Database，Azkaban Web Server和Azkaban Executor Server。azkaban將大多數的狀態信息都保存在MySQL中，Azkaban Web Server提供了Web UI，是azkaban主要的管理者，包括project的管理、認證、調度以及對工作流執行過程中的監控等;Azkaban Executor Server用來調度工作流和任務，記錄工作流或者任務的日誌。

流計算任務的處理平台Sloth，是網易首個自研流計算平台，旨在解決公司內各產品日益增長的流計算需求。作為一個計算服務平台，其特點是易用、實時、可靠，為用戶節省技術方面(開發、運維)的投入，幫助用戶專注於解決產品本身的流計算需求

數據查詢分析

Hive

Hive的核心工作就是把SQL語句翻譯成MR程序，可以將結構化的數據映射為一張資料庫表，並提供 HQL(Hive SQL)查詢功能。Hive本身不存儲和計算數據，它完全依賴於HDFS和MapRece。可以將Hive理解為一個客戶端工具，將SQL操作轉換為相應的MapRece jobs，然後在hadoop上面運行。Hive支持標準的SQL語法，免去了用戶編寫MapRece程序的過程，它的出現可以讓那些精通SQL技能、但是不熟悉MapRece 、編程能力較弱與不擅長Java語言的用戶能夠在HDFS大規模數據集上很方便地利用SQL 語言查詢、匯總、分析數據。

Hive是為大數據批量處理而生的，Hive的出現解決了傳統的關系型資料庫(MySql、Oracle)在大數據處理上的瓶頸 。Hive 將執行計劃分成map->shuffle->rece->map->shuffle->rece…的模型。如果一個Query會被編譯成多輪MapRece，則會有更多的寫中間結果。由於MapRece執行框架本身的特點，過多的中間過程會增加整個Query的執行時間。在Hive的運行過程中，用戶只需要創建表，導入數據，編寫SQL分析語句即可。剩下的過程由Hive框架自動的完成。

Impala

Impala是對Hive的一個補充，可以實現高效的SQL查詢。使用Impala來實現SQL on Hadoop，用來進行大數據實時查詢分析。通過熟悉的傳統關系型資料庫的SQL風格來操作大數據，同時數據也是可以存儲到HDFS和HBase中的。Impala沒有再使用緩慢的Hive+MapRece批處理，而是通過使用與商用並行關系資料庫中類似的分布式查詢引擎(由Query Planner、Query Coordinator和Query Exec Engine三部分組成)，可以直接從HDFS或HBase中用SELECT、JOIN和統計函數查詢數據，從而大大降低了延遲。Impala將整個查詢分成一執行計劃樹，而不是一連串的MapRece任務，相比Hive沒了MapRece啟動時間。

Hive 適合於長時間的批處理查詢分析，而Impala適合於實時互動式SQL查詢，Impala給數據人員提供了快速實驗，驗證想法的大數據分析工具，可以先使用Hive進行數據轉換處理，之後使用Impala在Hive處理好後的數據集上進行快速的數據分析。總的來說：Impala把執行計劃表現為一棵完整的執行計劃樹，可以更自然地分發執行計劃到各個Impalad執行查詢，而不用像Hive那樣把它組合成管道型的map->rece模式，以此保證Impala有更好的並發性和避免不必要的中間sort與shuffle。但是Impala不支持UDF，能處理的問題有一定的限制。

Spark

Spark擁有Hadoop MapRece所具有的特點，它將Job中間輸出結果保存在內存中，從而不需要讀取HDFS。Spark 啟用了內存分布數據集，除了能夠提供互動式查詢外，它還可以優化迭代工作負載。Spark 是在 Scala 語言中實現的，它將 Scala 用作其應用程序框架。與 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能夠緊密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合對象一樣輕松地操作分布式數據集。

Nutch

Nutch 是一個開源Java 實現的搜索引擎。它提供了我們運行自己的搜索引擎所需的全部工具，包括全文搜索和Web爬蟲。

Solr

Solr用Java編寫、運行在Servlet容器(如Apache Tomcat或Jetty)的一個獨立的企業級搜索應用的全文搜索伺服器。它對外提供類似於Web-service的API介面，用戶可以通過http請求，向搜索引擎伺服器提交一定格式的XML文件，生成索引;也可以通過Http Get操作提出查找請求，並得到XML格式的返回結果。

Elasticsearch

Elasticsearch是一個開源的全文搜索引擎，基於Lucene的搜索伺服器，可以快速的儲存、搜索和分析海量的數據。設計用於雲計算中，能夠達到實時搜索，穩定，可靠，快速，安裝使用方便。

還涉及到一些機器學習語言，比如，Mahout主要目標是創建一些可伸縮的機器學習演算法，供開發人員在Apache的許可下免費使用;深度學習框架Caffe以及使用數據流圖進行數值計算的開源軟體庫TensorFlow等，常用的機器學習演算法比如，貝葉斯、邏輯回歸、決策樹、神經網路、協同過濾等。

數據可視化

對接一些BI平台，將分析得到的數據進行可視化，用於指導決策服務。主流的BI平台比如，國外的敏捷BI Tableau、Qlikview、PowrerBI等，國內的SmallBI和新興的網易有數等。

在上面的每一個階段，保障數據的安全是不可忽視的問題。

基於網路身份認證的協議Kerberos，用來在非安全網路中，對個人通信以安全的手段進行身份認證，它允許某實體在非安全網路環境下通信，向另一個實體以一種安全的方式證明自己的身份。

控制許可權的ranger是一個Hadoop集群許可權框架，提供操作、監控、管理復雜的數據許可權，它提供一個集中的管理機制，管理基於yarn的Hadoop生態圈的所有數據許可權。可以對Hadoop生態的組件如Hive，Hbase進行細粒度的數據訪問控制。通過操作Ranger控制台，管理員可以輕松的通過配置策略來控制用戶訪問HDFS文件夾、HDFS文件、資料庫、表、欄位許可權。這些策略可以為不同的用戶和組來設置，同時許可權可與hadoop無縫對接。

簡單說有三大核心技術：拿數據，算數據，賣數據。

❸ 大數據關鍵技術有哪些

大數據關鍵技術涵蓋數據存儲、處理、應用等多方面的技術，根據大數據的處理過程，可將其分為大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據處理、大數據分析及挖掘、大數據展示等。

1、大數據採集技術

大數據採集技術是指通過 RFID 數據、感測器數據、社交網路交互數據及移動互聯網數據等方式獲得各種類型的結構化、半結構化及非結構化的海量數據。

因為數據源多種多樣，數據量大，產生速度快，所以大數據採集技術也面臨著許多技術挑戰，必須保證數據採集的可靠性和高效性，還要避免重復數據。

2、大數據預處理技術

大數據預處理技術主要是指完成對已接收數據的辨析、抽取、清洗、填補、平滑、合並、規格化及檢查一致性等操作。

因獲取的數據可能具有多種結構和類型，數據抽取的主要目的是將這些復雜的數據轉化為單一的或者便於處理的結構，以達到快速分析處理的目的。

3、大數據存儲及管理技術

大數據存儲及管理的主要目的是用存儲器把採集到的數據存儲起來，建立相應的資料庫，並進行管理和調用。

4、大數據處理

大數據的應用類型很多，主要的處理模式可以分為流處理模式和批處理模式兩種。批處理是先存儲後處理，而流處理則是直接處理。

(3)無處不在的大數據擴展閱讀：

大數據無處不在，大數據應用於各個行業，包括金融、汽車、餐飲、電信、能源、體能和娛樂等在內的社會各行各業都已經融入了大數據的印跡。

1、製造業，利用工業大數據提升製造業水平，包括產品故障診斷與預測、分析工藝流程、改進生產工藝，優化生產過程能耗、工業供應鏈分析與優化、生產計劃與排程。

2、金融行業，大數據在高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析三大金融創新領域發揮重大作用。

3、汽車行業，利用大數據和物聯網技術的無人駕駛汽車，在不遠的未來將走入我們的日常生活。

4、互聯網行業，藉助於大數據技術，可以分析客戶行為，進行商品推薦和針對性廣告投放。

5、電信行業，利用大數據技術實現客戶離網分析，及時掌握客戶離網傾向，出台客戶挽留措施。

❹ 且慢說「大數據」的無所不能

且慢說「大數據」的無所不能
「大數據」是個好東西，是科學的前沿，值得我們認真積極關注、推介和參與，但它絕不是哈利波特，不會「一抓就靈」，不能包打天下和無所不能。

回頭看看這些年的所謂產業「浪潮」新理念、新理論和新技術，一旦引入我國後，常是泡沫翻騰，真經並不多。去年是「雲計算」，今年是「大數據」，官員、學者或媒體人嘴上不常換點國際流行的新詞，都不好意思開口。
其實，「大數據」很簡單，不神秘，以前無法處理的海量數據或沒當做數據的東西（如你在超市逛逛或對那個營業員笑一笑），因計算機計算能力如「雲計算」的進步，都可以分析出個子丑寅卯了，如很多人逛超市的路徑與購物之間有數據關系，據此調整布局有利於銷售，美國有超市把影碟與尿布放在一起，就是通過「大數據」分析發現，來為孩子買尿布的父母喜歡為自己帶盤碟子。
但把「大數據」用做解決世界上最難處理的問題的全能辦法，從管理城市到消除貧困，從制止恐怖襲擊、疾病流行到拯救地球環境等，以為有了「大數據」，就沒有解決不了的問題，這也是一種誤解。人類的思想、個人的文化和行為模式、不同國家及社會的存在發展都非常復雜、曲折和獨特，顯然不能全部由計算機來「數字自己說話」。比如，近來歐美有人提倡用「大數據」分析人的日常行為模式和習慣，判斷誰將要犯罪，以此幫助預防未來的犯罪，就引起了很大的爭議和質疑，公眾擔心因司法程序缺失而受到莫名威脅。
其實，企圖用一行行的代碼和龐大資料庫的「大數據」來解釋和指導世間萬物萬象，很像此前企圖用基因等生物密碼來解釋和調控人類的行為模式，看起來是客觀中立的，但說到底，「大數據」再「大」，也不會「自己說話」，還是設計者、分析者和使用者在說了算。所以，「大數據」並不能使人們完全擺脫曲解、隔閡和錯誤的成見。
而且，數據的採集也會使「大數據」不中立和不全面，以至於不公正，如目前社交媒體等即時通訊是「大數據」分析的一個普遍信息源，那裡無疑有許多信息可以挖掘，國外神話「大數據」的範例幾乎都來源於此。但至少在我國現在和未來一段時間里，以此途徑反映民情的某些「大數據」可能會忽視了「沉默的大多數」而失准。過分依賴和迷信「大數據」，難以避免對某一群體的「數據歧視」，可能會依據錯誤的成見作出重大的公共政策和商業決定。
更需指出的是，「大數據」的潛在負面效應不可忽視。無處不在的「大數據」使個人隱私無處藏身，甚至會引發更多問題。例如，最近，「大數據」被用來預測臉譜網用戶極其敏感的個人信息，如性取向、種族、宗教和政治觀點、性格特徵、智力水平、快樂與否、成癮葯物使用、父母婚姻狀況、年齡及性別等。這些高度敏感信息很可能會被僱主、房東、政府部門、教育機構及私營組織用來對個人實施歧視。
「大數據時代」的作者維克托說，大數據帶來的信息風暴正在變革我們的生活、工作和思維，大數據開啟了一次重大的時代轉型。這話很有道理。但他認為，大數據時代最大的轉變就是，放棄對因果關系的渴求，而取而代之關注相關關系。也就是說只要知道「是什麼」，而不需要知道「為什麼」。歌頌者說，這是維克托顛覆了千百年來人類的思維慣例，對人類的認知和與世界交流的方式提出了全新的挑戰。可我們有疑：不問或不知「為什麼」，我們還是人嗎？
其實，維克托又新寫了一本叫「刪除」的書，講述了大數據時代的信息取捨，說遺忘是一種美德。說白了，就是該記的記，該忘的忘。這就更加說明，無論到何時，其實都還是人在思考和「說話」，即使在「大數據時代」可以通過數據形式來部分表達。所以，把「大數據」提高到不恰當的高度，甚至魔幻化或泡沫化，對推廣「大數據」技術及應用不僅無益，還會弄成一些新的神話，或許還有笑話。

❺ 大數據主要應用於哪些行業

大數據逐漸滲透我們的日常生活與每個角落，讓生活更加便利。大數據可以說是無處不在，大數據應用於各個行業，包括金融、汽車、餐飲、電信、能源、體能和娛樂等在內的社會各行各業都已經融入了大數據的印跡，下面就為大家詳細介紹一下大數據主要應用於哪些行業。

01

製造業：利用工業大數據提升製造業水平，包括產品故障診斷與預測、分析工藝流程、改進生產工藝。

02

金融行業：大數據在高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析三大金融創新領域發揮重大作用。

03

汽車行業：利用大數據和物聯網技術的無人駕駛汽車，未來會逐漸步入市場。

04

互聯網行業：藉助於大數據技術，可以分析客戶行為，進行商品推薦和針對性廣告投放，給客戶提供方便快捷的通道。

05

餐飲行業：利用大數據打破老式的餐飲經營模式，徹底改變傳統餐飲經營方式。

06

電信行業：利用大數據技術實現客戶離網分析，及時掌握客戶離網傾向，出台客戶挽留措施，掌握客戶需求。

07

能源行業：隨著智能電網的發展，電力公司可以掌握海量的用戶用電信息，利用大數據技術分析用戶用電模式，可以改進電網運行，合理設計電力需求響應系統，確保電網運行安全。

08

物流行業：利用大數據優化物流網路，提高物流效率，降低物流成本，提高工作效率。

09

城市管理：可以利用大數據實現智能交通、環保監測、城市規劃和智能防護。

10

個人生活：大數據還可以應用於個人生活，利用與每個人相關聯的「個人大數據」，分析個人生活習慣，為我們提供更加全面的服務。

大數據的價值，遠遠不止於此，大數據對各行各業的滲透，大大推動了社會生產和生活，未來必將產生重大而深遠的影響。

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❻ 大數據誤區 不是所有公司都需要大數據

大數據誤區：不是所有公司都需要大數據
「大數據」無處不在。從社交媒體初創公司到紐約的中央公園，每個公司似乎都在部署大數據分析。
著名數據分析公司Gartner的數據似乎也在證明這一點：最近的一份報告顯示，大數據將帶動2012年全球280億美元的IT支出，到2016年這個數字將超過2300億美元。2300億美元幾乎是葡萄牙全年的國內生產總值。
但是，你需要花大價錢來部署大數據技術解決方案。大多數公司都沒有這么多IT預算，也請不起數據科學家或者數據分析團隊。
如果那些提供大數據服務的公司想為各種規模的企業提供服務，那麼有幾個問題必須認識到並加以解決。
大數據太貴了！
您可能聽說過那些使用大數據的輝煌案例：Facebook每天要存儲大約100TB的用戶數據；NASA每天要處理約24TB的數據。這些數字確實令人印象深刻。
那麼處理這些數據所需的成本是多少呢？按照亞馬遜Redshift的定價，NASA需要為45天數據存儲服務支付超過100萬美元。
根據最近的一項調查，大多數企業的CIO稱他們的預算支付不起大數據部署的成本。數據存儲和處理的成本實在太高，我們需要尋求其他的解決方案，讓規模較小的公司不被「大數據」拒之門外。
大數據的關鍵不是「大」
目前全球最大的科技公司都需要和PB級規模的數據打交道。然而，SAP的研究表明，95%的企業通常只需要使用0.5TB到40TB的數據。
Facebook和NASA的例子是個例外，而不是常態。事實是，處理數據並不是大公司的專利。如果你研究一下美國公司的規模，你會發現有超過50000家公司只有20至500名員工，其中大部分都有解決數據問題的需求。所以大數據市場最大的需求並不是來自那些《財富》50強的大企業，而是來自《財富》500000強。為什麼我們只關注那些少數的例外，而忽視了那些大多數有數據處理需求，但既不是《財富》50強也沒有PB級規模數據的公司？
有時候我在想，如果我們改變了大數據的定義會發生什麼？通常人們用3V(velocity，volume，variety)來描述大數據，我們不妨換一個說法：「大數據是一種主觀狀態，它描述的是一個公司的基礎架構無法滿足其數據處理需求時的情形。」
這個定義可能沒有那麼光鮮，但它肯定會更接近今天的現實。

❼ 大數據的起源

大數據概念最初起源於美國。

是由思科、威睿、甲骨文、IBM等公司倡議發展起來的。大約從2009年始，大數據成為互聯網信息技術行業的流行詞彙。大數據是一個不斷演變的概念，當前的興起，是因為從IT技術到數據積累，都已經發生重大變化。當今世界，大數據無處不在，它影響到了我們的工作、生活和學習，並將繼續施加更大的影響。

趨勢

隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。隨之興起的數據挖掘、機器學習和人工智慧等相關技術，可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。

未來，數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。與此同時，基於數據這個基礎平台，也將建立起跨領域的數據共享平台，之後，數據共享將擴展到企業層面，並且成為未來產業的核心一環。

❽ 我和大數據的作文600字,該怎麼寫

無處不在的大數據：各種雲計算，谷歌的神通，亞馬遜的推送，天涯人肉，微博萬能等等，我們掌握了新的工具，也獲取了以前從未有過的各種信息。大數據拉近了我們與現實的距離，「地球村」變成了「地球屋」，彷彿所有人所有事物都觸手可及，而這些牛逼哄哄的互聯網巨頭就在客廳展示著世界的每一寸光景。
作者站在理論的至高點上，闡述了大數據對人類的工作、生活、思維帶來的革新，大數據時代的三種典型的商業模式，以及大數據時代對於個人隱私保護、公共安全提出的挑戰。 作者認為大數據時代具有三個顯著特點。一、人們研究與分析某個現象時，將使用全部數據而非抽樣數據；二、在大數據時代，不能一味地追求數據的精確性，而要適應數據的多樣性、豐富性、甚至要接受錯誤的數據。三、了解數據之間的相關性，勝於對因果關系的探索。「是什麼」比「為什麼」重要。 作者指出，隨著技術的發展，數據的存儲與處理成本顯著降低，人們現在有能力從支離破碎的、看似毫不相乾的數據礦渣中抽煉出真知爍見。在大數據時代，三類公司將成為時代的寵兒。一是擁有大數據的公司與組織，如政府、銀行、電信公司、全球性互聯網公司（阿里巴巴、淘寶網）。二是擁有數據分析與處理技術的專業公司，如亞馬遜、谷歌。三是擁有創新思維的公司，他們可能既不掌握大數據，也沒有專業技術，但卻擅長使用大數據，從大數據中找到自己的理想天地。 面對即將來臨的大數據時代，個人將如何應對自如？這是個嚴肅的問題。大數據時代的社會倫理重點都在討論如何保護個人隱私。因為手機越來越智能，網路越來越快，個人的信息也越來越透明——隱形幾乎完全不可能。我想說的是，作為硬幣的另外一面，我們無法舍棄：互聯網只不過是讓人與人之間碎片的關系得以統一，其實各種人肉和信息只不過是坊間傳聞的升級罷了。當我們住在擁擠的小區，三公里走完一圈的縣城，半小時散步完的村落，人和人之間有隱私嗎？現在只不過是把這個范圍放大到了一個地球而已。硬幣的一面是人和人之間有溝通的需要，去團結對抗世界的未知，那麼另外一面就是隱私的缺乏。與其說是要在大數據時代保護自己的信息不被泄露，不如站起來維護自己和他人的隱私，從法律和道德的角度來尊重人與人之間的權利。
大數據時代是信息社會運作的必然結果，而藉由它，人類的信息社會更上一個台階。農業社會人們以土地為核心資源，工業時代轉為能源，信息社會則將變更為數據。誰掌握數據，以及數據分析方法，誰就將在這個大數據時代勝出，無論是商業組織，還是國家文明。

❾ 現在的大數據對我們的生活有什麼影響

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，對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷。‍‍