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大數據gainian

發布時間:2023-03-29 13:40:47

❶ 什麼是大數據

大數據是指規模巨大、復雜度高、處理速度快的數據集合。這些數據集合通常無法使用傳統的數據處理方法和工具進行處理和分析。

大數據通常具有以下特點:

數據量巨大:大數據集合的大小通常超過傳統數據處理工具所能處理的范圍,可能達到數十TB、數百TB或甚至更大。

數據類型多樣:大數據集合中的數據類型通常包括結構化數據、半結構皮遲化數據和非結構化數據,如文本、音頻、視頻等。

處理速度快:大數據集合的處理速度需要在實時或接近實時的時孫握基間內完成,這需要高效的數據處理和分析技術。

數據來源廣泛:大數據集合的數據來源包括感測器、社交媒體、互聯網、移動設備等多種渠道,數據形態也是多樣的。大數據的處理和分析需要使用大數據技術,包括分布式存儲、分布式計算、機器學習、數據挖掘等技術。大數據可以用於各種領域,如金融、醫療、電商、物流等,為企業提供了更精準的決策和更高效的業務流程。

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❷ 什麼是大數據概念

大數據(big data),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。

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)這樣捷徑,而採用所有老閉數據進行分析處理。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)。

(2)大數據gainian擴展閱讀

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漏鏈特徵而已,沒有必要神話侍搜裂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。

❸ 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。

❹ 大數據是什麼意思

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。

大數據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。

(4)大數據gainian擴展閱讀:

大數據的應用

1、洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。

2、google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。

3、統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。

4、麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。

5、梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況,該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。

6、醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰,而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展,這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。

❺ 大數據是什麼

大數據是什麼意思呢?
如果從字面意思來看,大數據指的是巨量數據。那麼可能有人會問,多大量級的數據才叫大數據?不同的機構或學者有不同的理解,難以有一個非常定量的定義,只能說,大數據的計量單位已經越過TB級別發展到PB、EB、ZB、YB甚至BB級別。
最早提出「大數據」這一概念的 是全球知名咨詢公司麥肯錫,它是這樣定義大數據的: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、多樣的數據類型以及價值密度低四大特徵。
研究機構Gartner是這樣定義大數據的:「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流轉優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。若從技術角度來看,大數據的戰略意義不在於掌握龐大的數據,而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理,換言之,如果把大數據比作一種產業,那麼這種產業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」。

❻ 什麼是大數據概念

大數據概念包含幾個方面的內涵吧1.數據量大,TB,PB,乃至EB等數據量的數據需要分析處理。2.要求快速響應,市場變化快,要求能及時快速的響應變化,那對數據的分析也要快速,在性能上有更高要求,所以數據量顯得對速度要求有些「大」。3.數據多樣性:不同的數據源,非結構化數據越來越多,需要進行清洗,整理,篩選等操作,變為結構數據。4.價值密度低,由於數據採集的不及時,數據樣本不全面,數據可能不連續等等,數據可能會失真,但當數據量達到一定規模,可以通過的數據達到更真實全面的反饋。很多行業都會有大數據需求,譬如電信行業,互聯網行業等等容易產生大量數據的行業,很多傳統行業,譬如醫葯,教育,采礦,電力等等任何行業,都會有大數據需求。隨著業務的不斷擴張和歷史數據的不斷增加,數據量的增長是持續的。如果需要分析大數據,則可以Hadoop等開源大數據項目,或YonghongZ-Suite等商業大數據BI工具。隨著互聯網和移動的快速發展,大數據在各個領域不斷增加應用。也越來越面向個人大數據應用。

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