『壹』 大數據時代通俗解釋
現在各行各業每天都在產生大量的數據，個人理解大數據時代就是信息爆炸的時代，如何從海量數據中尋找出自己有用的信息才是關鍵。
『貳』 什麼是大數據,通俗的講
有人說大數據技術是第四次技術革命，這個說法其實不為過。
很多人只是聽過大數據這個詞或者是簡單知道它是什麼，那麼它是什麼呢，在這里就通俗點來說一下個人對大數據的理解。
大數據，很明顯從字面上理解就是大量的數據，海量的數據。大，意思就是數據的量級很大，不上TB都不好意思說是大數據。數據，狹義上理解就是12345那麼些數據，畢竟計算機底層是二進制來存的，那麼在大數據領域，數據就不僅僅包括數字這些，它可以是所有格式的東西，比如日誌，音頻視頻，文件等等。
所以，大數據從字面上理解就是海量的數據，技術上它包括這些海量數據的採集，過濾，清洗，存儲，處理，查看等等部分，每一個部分包括一些大數據的相關技術框架來支持。
舉個例子，淘寶雙十一的總交易額的顯示，後面就是大數據技術的支持，全國那麼多淘寶用戶的交易記錄匯聚到一起，數據量很大，而且要做到實時的展現，就需要強有力的大數據技術來處理了。
數據量一大，那麼得找地方來存，一個伺服器硬碟可以掛多少，肯定滿足不了這么大的數據量存儲啊，所以，分布式的存儲系統應運而生，那就是HDFS分布式文件系統。簡單的說，就是把這么大的數據分開存在甚至幾百甚至幾千台伺服器上，那麼管理他們的系統就是HDFS文件系統，也是大數據技術的最基本的組件。
有地方存了，需要一些分布式的資料庫來管理查詢啊，那就有了Hbase等，還需要一些組件來計算分析這些數據啊，maprece是最基本的計算框架，其他的計算框架Spark和Storm可以完成實時的處理，其中HDFS和MapRece組成了Hadoop1.
總之，一切都是數據。我們的歷史，是不是都是大量的數據保存下來的，現在我們也是大數據的生活，天天有沒有接到騷擾電話還知道你姓什麼，你查話費什麼的從幾億人的數據中查到你的信息，大數據生活。未來，大數據將更深刻的滲透到生活中。
『叄』 大數據的核心價值和意義
大數據的核心價值和意義
「大數據」不是「數據分析」的另一種說法！大數據具有規模性、高速性、多樣性、而且無處不在等全新特點，具體地說，是指需要通過快速獲取、處理、分析和提取有價值的、海量、多樣化的交易數據、交互數據為基礎，針對企業的運作模式提出有針對性的方案。由於物聯網和智能可穿戴的普及帶來的，生產線上普通的藍領員工，前台電話員，等企業內的低階員工也成為產生大數據的數據內容的一部分，數據的產生除了來自社交網路，網站，電子商務網站，郵箱外，智能手機，各種感測器，和物聯網，智能可穿戴設備。
大數據營銷與傳統營銷最顯著的區別是大數據可以深入到營銷的各個環節，使營銷無處不在。如用戶的偏好？上網的時間段？上網主要瀏覽頁？對頁面和產品的點擊次數？網站上的用戶評價對他的影響？他會在哪些地方分享對產品和購物過程的體驗？這些都是對用戶網上消費和品牌關注度的深入分析，可以直接影響用戶消費的傾向等商業效果。
大數據徹底改變企業內部運作模式，以往的管理是「領導怎麼說？」現在變成「大數據的分析結果」，這是對傳統領導力的挑戰，也推動企業管理崗位人才的定義。不僅懂企業的業務流程，還要成為數據專家，跨專業的要求改變過去領導力主要體現在經驗和過往業績上，如今熟練掌握大數據分析工具，善於運用大數據分析結果結合企業的銷售和運營管理實踐是新的要求。
當然大數據對企業的作用一個不可迴避的關鍵因素是數據的質量，有句話叫「垃圾進，垃圾出」指的是如果採集的是大量垃圾數據會導致出來的分析結果也是毫無意義的垃圾。此外，企業內部是否會形成一個個孤立的數據孤島，數據是否會成就企業內某些人或團隊新的權力，導致數據不能得到實時有效地分享，這些都會是阻礙大數據在企業中有效應用的因素。
而隨著大數據時代的到來，對大數據商業價值的挖掘和利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。業內人士稱，電商企業通過大數據應用，可以探索個人化、個性 化、精確化和智能化地進行廣告推送和推廣服務，創立比現有廣告和產品推廣形式性價比更高的全新商業模式。同時，電商企業也可以通過對大數據的把握，尋找更 多更好地增加用戶粘性，開發新產品和新服務，降低運營成本的方法和途徑。而獲取信息發展大數據主要有以下兩個資質。
1、獲取大數據，首先，需要讓大數據有一個入口，基本上就是我們所說的帶寬。如果是海量數據的話那麼就需要交給擁有網際網路接入服務（ISP許可證）的企業了，或者企業也可以自己申請ISP許可證來做互聯網接入服務。
2、獲取大數據後需要有一個存儲大量數據的伺服器，海量數據的湧入那麼就需要海量的存儲空間，一般的伺服器或或許承載不了這么大的數據量，需要有專門的服 務器機房。伺服器機房一種是外包給擁有網際網路數據中心(IDC許可證)的企業，但是可能對數據的掌握性不是很好，對機房的維護什麼的也不是很到位；另外一 種就是自己申請IDC許可證，企業自己建立數據機房。
經過多年努力，我國已擁有全球最多的互聯網用戶和移動互聯網用戶、全球最大的電子信息產品生產基地、全球最具成長性的信息消費市場，培育了一批具有國際競爭力的企業。龐大的用戶群體和完整的經濟體系積累了豐富的數據資源，而工業互聯網將進一步激發大數據發展的潛力，不斷拓展信息產業新藍海。
大數據的意義或作用歸根到底就四個字：輔助決策。利用大數據分析，能夠總結經驗、發現規律、預測趨勢，這些都可以為輔助決策服務。我們掌握的數據信息越多，我們的決策才能更加科學、精確、合理。從這個方面看，也可以說數據本身不產生價值，大數據必須和其他具體的領域、行業相結合，能夠給企業決策提供幫助之後，才具有價值。很多企業都可以藉助大數據，提升管理、決策水平，提升經濟效益。
以上是小編為大家分享的關於大數據的核心價值和意義的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨
『肆』 大數據是什麼多大的數據叫大數據
多大的數據才算「大數據」
什麼是大數據有一個故事，說的是一位顧客訂購披薩時，披薩店可以立即調出這位顧客的許多信息，比如送披薩上門必有的家庭、單位等地址和電話，顧客的消費習慣從而推薦適合他的披薩種類，顧客名下的銀行卡透支情況從而確定他的支付方式，甚至顧客要自取披薩時，還能根據顧客名下車輛的停放位置預估他的到店時間等等。
從這個故事，我們可以看出大數據的一些關鍵特徵，比如容量大、類型多、關聯性強、有價值等等。「大數據是以高容量、多樣性、存取速度快、應用價值高為主要特徵的數據集合，正快速發展為對數量巨大、來源分散、格式多樣的數據進行採集、存儲和關聯分析，從中發現新知識、創造新價值、提升新能力的新一代信息技術和服務業態。」工信部信息化和軟體服務業司副司長李冠宇接受經濟日報·中國經濟網記者采訪時說。
『伍』 讓大數據分析更有效的5種技術措施有哪些
(1)優化數據收集數據收集是最終導致業務決策的事件鏈中的第一步，確保收集的數據和業務感興趣的指標的相關性非常重要。
定義對企業有影響的數據類型，以及分析如何增加價值。基本上，考慮客戶行為，以及這將對企業的業務有何適用性，然後使用此數據進行分析。
存儲和管理數據是數據分析中的重要一步。因此，必須保持數據質量和分析效率。
(2)清除垃圾數據
垃圾數據是大數據分析的禍患。這包括不準確，冗餘或不完整的客戶信息，可能會對演算法造成嚴重破壞，並導致分析結果不佳。根據垃圾數據做出的決策可能會帶來麻煩。
清潔數據至關重要，涉及丟棄不相關的數據，只保留高品質的數據，當前，為了獲得完整和相關的數據，人工干預不是理想的模式，不可持續並且受主觀影響，因此資料庫本身需要被清理。這種類型的數據以各種方式滲透到系統中，其中包括隨時間推移而變化，如更改客戶信息或數據倉庫中存儲可能會損壞數據集。垃圾數據可能會對營銷和潛在客戶生產等行業產生明顯的影響，但通過基於故障信息的業務決策，財務和客戶關系也會受到不利影響。其後果也是廣泛的，包括挪用資源，浪費時間和精力。
解決垃圾數據難題的方法是確保數據進入系統得到干凈的控制。具體來說，重復免費，完整和准確的信息。如今，那些具有專門從事反調試技術和清理數據的應用程序和企業，可以對任何對大數據分析感興趣的公司進行調查。數據清潔是市場營銷人員的首要任務，因為數據質量差的連鎖效應可能會大大提高企業成本。
為了獲得最大的數據量，企業必須花時間確保質量足以准確地查看業務決策和營銷策略。
(3)標准化數據集
在大多數商業情況下，數據來自各種來源和各種格式。這些不一致可能轉化為錯誤的分析結果，這將會大大扭曲統計推斷結果。為了避免這種可能性，必須決定數據的標准化框架或格式，並嚴格遵守。
(4)數據整合
大多數企業如今組成不同的自治部門，因此許多企業都有隔離的數據存儲庫或數據“孤島”。這是具有挑戰性的，因為來自一個部門的客戶信息的更改將不會轉移到另一個部門，因此他們將根據不準確的源數據進行決策。
為了解決這個問題，採用中央數據管理平台是必要的，整合所有部門，從而確保數據分析的准確性更高，所有部門的任何變化都可以立即訪問。
(5)數據隔離
即使數據干凈，將其組織和集成在一起，也可能是分析問題。在這種情況下，將數據分成幾組是有幫助的，同時牢記分析正在嘗試實現什麼。這樣，可以分析子群體內的趨勢，這些趨勢可能更有意義並具有更大的價值。當查看可能與整個數據集可能無關的高度具體的趨勢和行為時尤其如此。
數據質量對大數據分析至關重要。許多公司試圖採用分析軟體，但卻沒有考慮到進入系統做什麼。這將導致不準確的推斷和解釋，可能代價昂貴，並且對企業造成損害。一個定義明確，管理良好的資料庫管理平台是使用大數據分析的企業不可或缺的工具。
『陸』 什麼是大數據垃圾進垃圾出
企業數據治理的三個階段
企業如何進行數據治理，會採用不同的方法和路徑。就大部分企業而言，以下三步是數據治理方案落地的必經之路。
第一步對企業數據進行歸集和標准化。
信息化領域有一個說法就是「垃圾進，垃圾出」，意指用臟亂的數據做樣本，產生的研究成果也是毫無價值的。數據的污染可能發生在數據產生、採集、傳輸、流轉、加工、存儲、提取、交換等各個環節，因此要保證數據治理目標的實現，就必須對數據進行全流程的管控，要在數據標准、數據質量、數據文件交換、元數據、數據生命周期、主輔數據源、數據安全、數據責任等方面形成統一的數據治理規范。
第二步就是數據模型管理和標簽梳理。
數據治理的核心是數據模型管理。目前企業原始資料庫中存在大量的欄位和表沒有注釋，意思含糊不清，同名不同義、同義不同名，冗餘欄位、枚舉值不一致的現象普遍存在。這些問題都會直接影響系統對數據的識別。數據建模讓數據結構更加豐富和結構清晰化，便於數據口徑統一。企業沉澱了大量數據模型之後，要及時做保留或刪除管理，不做數據模型管控，那麼這些歷史問題會給新一代系統改造帶來很多困擾。
除此之外，數據標簽是對數據實體特徵的符號表示，每一個數據標簽都是我們認識、觀察和描述數據實體的一個角度。因此內部統一標簽也至關重要。商品標簽包含了條碼、規格、口味、圖片、包裝等信息。顧客標簽包括性別、年齡、地區、興趣愛好、產品偏好、購買力、忠誠度等等。
在實際的數據治理中，數據資源目錄、數據分類、數據標簽是相互配合、相輔相成的。建立良好的數據資源目錄的第一步就是明確數據資源的分類，根據數據分類去組織資源、編目，之後是為數據資源打上數據標簽，讓數據資源更貼近用戶、更容易管理，以便充分發揮出數據的價值。
第三步是企業演算法和人工智慧應用。
在對企業數據進行歸集和標准化，並對數據模型進行管控和標簽梳理之後，就可以對數據進行管理，並輔之以相應演算法和人工智慧，在具體業務場景應用。
以數據模型管理為例：人工智慧可以幫助企業實現經驗模型與計算機模型的完美融合，構建商品和會員的知識圖譜。
以元數據管理為例：人工智慧實現對非結構化數據的採集和關鍵信息的提取，並實現元數據的維護和整理。
再以主數據管理為例：主數據是企業核心業務實體的數據，是在整個價值鏈上被重復、共享應用與多個業務流程的，並與各個業務部門與各個系統之間共享的基礎數據。在復雜數據主數據系統中，機器學習，自然語言處理等人工智慧技術可以幫助定義和維護數據匹配規則，以及確定與主數據相關的記錄，建立交叉引用等規則。
億信華辰作為國內領先的數據治理、數據分析軟體廠商，在數據治理、數據分析工作開展的各個階段提供專業技術人員和解決方案支持。服務電話：4000011866轉0。
億信華辰睿治數據治理工具，是一款榮獲DAMA數據治理優秀產品獎的大數據治理工具，融合元數據管理、數據標准管理、數據質量管理、主數據管理等模塊，可快速滿足政府、金融、稅務、醫療衛生、應急能源等100+行業數據治理方案。
『柒』 大數據是不是本世紀最垃圾的發明
大數據建立不完善，錯漏擺出。許多公司的分析預測報告，大多完全是杜撰，但可以肯定的是部分是參雜了非長多的主觀判斷因素。為什麼所謂的大數據得出的這類分析報告反而更加危險呢？因為很大一部分人，現在對身邊的所謂的專家很不感冒。更多的人寧願相信「數據說話」。哪怕這個數據本身的來源值得思索。大數據的這種類型的分析和報告包括一些應用，往往更加具有傳播性和爆炸性。在互聯網還沒有非常火熱的時期，雖然說靠個人的經驗來判斷往往與此人的誠信度有很大關系，但是，畢竟沒有互聯網作為媒介，使得其個人所產生的意見並非就能影響到許多人。但大數據下的應用和分析報告不同，由於是建立在互聯網的媒介下，某公司生產出來的報告會在極短的時間內爆炸性傳播。其影響力非常驚人。甚至出現以訛傳訛的現象。但由於國家對於之類報告沒有非常高的監管和門檻要求，使得很多公司為了博得市場和人氣，往往添油加醋地進行一些帶有強烈傾向性的立場。這樣的報告和應用，其結果只會誤導更多的人。大數據自提出以來一直在不斷的發展演變，各種應用案例花樣重重，大多都是以失敗收尾。
基於其本質，大數據就是垃圾信息。尤其靜態數據就如一潭死水，豪無價值可言，只有讓各個環節動流起來，進行很嚴的製作生產流程標准，才能有更多的機會讓數據成為真正的數據。
『捌』 大數據可以完全替代小數據,你如何看待這種觀點
大數據不能完全替代小數據，大數據是一個大到用現有的技術無法處理的數據回庫，而小數據答是個體化的數據，是我們每個個體化的信息。小數據匯集起來並不等同於大數據，小數據是隱私的，不能共享的，動態變化的，這些特徵使得大數據無法完全替代小數據。
請採納，謝謝