大數據之大

㈠ 大數據精髓 不在於「大」而在於「精準」

大數據精髓：不在於「大」而在於「精準」

大數據帶來的變革是全方面的，不僅變革互聯網世界，也變革現實世界，作為具有強大變革能力的大數據，站在創新前沿思考其精髓是非常重要的，大數據的精髓並不在於「大」而在於「精準」，這也是營銷對於大數據青睞的原因所在。

大數據時代的到來，讓互聯網領域乃至這個世界都產生深刻變化，隨著大數據應用的逐漸深入，對大數據精髓的淘汰也逐漸成為人們關注的焦點。

以下三大論斷可以反應出大數據精髓所在：

智能終端與「可穿戴」計算設備的出現，更使得行為、位置、生理數據等細微變化成為可供記錄和分析的精準對象。

大數據之「大」，不僅在於容量，更在於社會對其價值的洞悉。

大數據作為一種新的測量工具，將再一次引領新的繁榮，提供給人們更多的選擇。

萬物皆互聯，無處不計算。因為互聯網、手機、無線感測器的普及，實時監測、遠程協作、SOHO工作、數據管理已成為平常之事，信息像水電一樣通過網路供應、汩汩傳輸，計算機上有形數據轉化為無形的財富，深入並造福於現實生活。

這標志著雲計算與大數據時代的開啟。智能管理、社交網站、物聯網、IPv6，當新技術風馳電掣般地駛入生活，我們如同搭上高鐵列車，還來不及看清楚窗外的風景，就已呼嘯著越過下一個站台。大數據應用於健康管理，幾乎表徵了新媒體技術層面的全部特徵：電子檔案高度個性化；人工智慧幫助我們細分信息；遠程協同記錄用戶的行為模式；數據挖掘預測人們的未來需要。依託高度個性化的智能網路平台，人們可以擺脫時空障礙，在任何地方開展工作、進行合作——基層服務觸角更深、城鄉差距漸趨抹平，資源配置得以優化，產業升級、效率提高。而智能終端與「可穿戴」計算設備的出現，更使得行為、位置、生理數據等細微變化成為可供記錄和分析的精準對象。

盡管大數據這個名詞並不新鮮，但社會對於大數據價值的認識尚在深化。20世紀80年代，美國人首先提出了這個概念。雅虎的科學家發現，得益於計算機技術和海量資料庫的發展，個人在真實世界的活動能夠得到前所未有的記錄。隨著新媒體技術的更新，如今，大數據的概念逐漸拓展，涵蓋了從數字圖像、新聞跟帖、文本記錄、視頻文檔、社交平台互動所提供的所有信息。不僅如此，它還被視作一種能力，引發了社會和國家戰略層面的深刻關注。

大數據之「大」，不僅在於容量，更在於社會對其價值的洞悉：在大數據所重塑的後信息環境中，一個大規模生產、分享和應用數據的世界撲面而來。正如學者維克托·邁爾—舍恩伯格所說，它的真實價值「就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到一角，絕大部分隱藏於表面之下。

但即便如此，我們依然可以清楚察覺到大數據給社會帶來的一些改變。從谷歌的流行病分析系統到沈陽渾南居民的數據查詢終端，基於信息的創新成為服務的先導，連接民生，可以救助更廣泛的普通大眾；以雲計算為基礎的信息存儲、分享和挖掘手段，推動著數據的交換、整合和分析，可以幫助人們發現新知，創造新的價值；作為新發明和新服務的源泉，大數據也影響到傳統學科研究的分化，改變了人們的價值取向、知識結構和生活方式。有學者將大數據比作觀察人類自身社會行為的顯微鏡和儀表盤。而我們看到，這個新的測量工具，再一次引領新的繁榮，提供給人們更多的選擇。

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㈡ 大數據的特點 大數據的特點有什麼

1、大數據有4個特點，為別為：Volume（大量）、Variety（多樣）、Velocity（高速）、Value（價值），一般我們稱之為4V。

2、大量。大數據的特徵首先就體現為「大」，從先Map3時代，一個小小的MB級別的Map3就可以滿足很多人的需求，然而隨著時間的推移，存儲單位從過去的GB到TB，乃至現在的PB、EB級別。隨著信息技術的高速發展，數據開始爆發性增長。社交網路（微博、推特、臉書）、移動網路、各種智能工具，服務工具等，都成為數據的來源。淘寶網近4億的會員每天產生的商品交易數據約20TB；臉書約10億的用戶每天產生的日誌數據超過300TB。迫切需要智能的演算法、強大的數據處理平台和新的數據處理技術，來統計、分析、預測和實時處理如此大規模的數據。

3、多樣。廣泛的數據來源，決定了大數據形式的多樣性。任何形式的數據都可以產生作用，目前應用最廣泛的就是推薦系統，如淘寶，網易雲音樂、今日頭條等，這些平台都會通過對用戶的日誌數據進行分析，從而進一步推薦用戶喜歡的東西。日誌數據是結構化明顯的數據，還有一些數據結構化不明顯，例如音頻、視頻等，這些數據因果關系弱，就需要人工對其進行標注。

4、高速。大數據的產生非常迅速，主要通過互聯網傳輸。生活中每個人都離不開互聯網，也就是說每天個人每天都在向大數據提供大量的資料。並且這些數據是需要及時處理的，因為花費大量資本去存儲作用較小的歷史數據是非常不劃算的，對於一個平台而言，也許保存的數據只有過去幾天或者一個月之內，再遠的數據就要及時清理，不然代價太大。基於這種情況，大數據對處理速度有非常嚴格的要求，伺服器中大量的資源都用於處理和計算數據，很多平台都需要做到實時分析。數據無時無刻不在產生，誰的速度更快，誰就有優勢。

5、價值。這也是大數據的核心特徵。現實世界所產生的數據中，有價值的數據所佔比例很小。相比於傳統的小數據，大數據最大的價值在於通過從大量不相關的各種類型的數據中，挖掘出對未來趨勢與模式預測分析有價值的數據，並通過機器學習方法、人工智慧方法或數據挖掘方法深度分析，發現新規律和新知識，並運用於農業、金融、醫療等各個領域，從而最終達到改善社會治理、提高生產效率、推進科學研究的效果。

㈢ 請問大數據中的大是指什麼

大數據中的大主要指的，是具有海量的、高增長率和多樣化特徵的信息資產。
大數據（bigdata），IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規蘆賀軟體巧扒工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式陪寬派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。
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㈣ 大數據安全的六大挑戰

大數據安全的六大挑戰_數據分析師考試

大數據的價值為大家公認。業界通常以4個「V」來概括大數據的基本特徵——Volume(數據體量巨大)、Variety(數據類型繁多)、Value(價值密度低)、Velocity(處理速度快)。當你准備對大數據所帶來的各種光鮮機遇大加利用的同時，請別忘記大數據也會引入新的安全威脅，存在於大數據時代「潘多拉魔盒」中的魔鬼可能會隨時出現。

挑戰一：大數據的巨大體量使得信息管理成本顯著增加

4個「V」中的第一個「V」(Volume)，描述了大數據之大，這些巨大、海量數據的管理問題是對每一個大數據運營者的最大挑戰。在網路空間，大數據是更容易被「發現」的顯著目標，大數據成為網路攻擊的第一演兵場所。一方面，大量數據的集中存儲增加了泄露風險，黑客的一次成功攻擊能獲得比以往更多的數據量，無形中降低了黑客的進攻成本，增加了「攻擊收益」;另一方面，大數據意味著海量數據的匯集，這裡面蘊藏著更復雜、更敏感、價值巨大的數據，這些數據會引來更多的潛在攻擊者。

在大數據的消費者方面，公司在未來幾年將處理更多的內部生成的數據。然而在許多組織中，不同的部門像財務、工程、生產、市場、IT等之間的信息仍然是孤立的，各部門之間相互設防，造成信息無法共享。那些能夠在不破壞壁壘和部門現實優勢的前提下更透明地溝通的公司將更具競爭優勢。

【解決方案】 首先要找到有安全管理經驗並受過大數據管理所需要技能培訓的人員，尤其是在今天人力成本和培訓成本不斷上升的節奏中，這一定足以讓許多CEO肝顫，但這些針對大數據管理人員的巨額教育和培訓成本，是一種非常必要的開銷。

與此同時，在流程的設計上，一定要將數據分散存儲，任何一個存儲單元被「黑客」攻破，都不可能拿到全集，同時對於不同安全域要進行准確的評估，像關鍵信息索引的保護一定要加強，「好鋼用在刀刃上」，作為數據保全，能夠應對部分設施的災難性損毀。

挑戰二：大數據的繁多類型使得信息有效性驗證工作大大增加

4個「V」中的第二個「V」(Variety)，描述了數據類型之多，大數據時代，由於不再拘泥於特定的數據收集模式，使得數據來自於多維空間，各種非結構化的數據與結構化的數據混雜在一起。

未來面臨的挑戰將會是從數據中提取需要的數據，很多組織將不得不接受的現實是，太多無用的信息造成的信息不足或信息不匹配。我們可以考慮這樣的邏輯：依託於大數據進行演算法處理得出預測，但是如果這些收集上來的數據本身有問題又該如何呢?也許大數據的數據規模可以使得我們無視一些偶然非人為的錯誤，但是如果有個敵手故意放出干擾數據呢?現在非常需要研究相關的演算法來確保數據來源的有效性，尤其是比較強調數據有效性的大數據領域。

正是因為這個原因，對於正在收集和儲存大量客戶數據的公司來說，最顯而易見的威脅就是在過去的幾年裡，存放於企業資料庫中數以TB計，不斷增加的客戶數據是否真實可靠，依然有效。

眾所周知，海量數據本身就蘊藏著價值，但是如何將有用的數據與沒有價值的數據進行區分看起來是一個棘手的問題，甚至引發越來越多的安全問題。

【解決方案】 嘗試盡可能使數據類型具體化，增加對數據更細粒度的了解，使數據本身更加細化，縮小數據的聚焦范圍，定義數據的相關參數，數據的篩選要做得更加精緻。與此同時，進一步健全特徵庫，加強數據的交叉驗證，通過邏輯沖突去偽存真。

挑戰三：大數據的低密度價值分布使得安全防禦邊界有所擴展

4個「V」中的第三個「V」(Value)，描述了大數據單位數據的低價值。這種廣種薄收似的價值量度，使得信息效能被攤薄了，大數據的安全預防與攻擊事件的分析過程更加復雜，相當於安全管理范圍被放大了。

大數據時代的安全與傳統信息安全相比，變得更加復雜，具體體現在三個方面：一方面，大量的數據匯集，包括大量的企業運營數據、客戶信息、個人的隱私和各種行為的細節記錄，這些數據的集中存儲增加了數據泄露風險;另一方面，因為一些敏感數據的所有權和使用權並沒有被明確界定，很多基於大數據的分析都未考慮到其中涉及的個體隱私問題;再一方面，大數據對數據完整性、可用性和秘密性帶來挑戰，在防止數據丟失、被盜取、被濫用和被破壞上存在一定的技術難度，傳統的安全工具不再像以前那麼有用。

【解決方案】 確立有限管理邊界，依據保護要求，加強重點保護，構建一體化的數據安全管理體系，遵循網路防護和數據自主預防並重的原則，並不是實施了全面的網路安全護理就能徹底解決大數據的安全問題，數據不丟失只是傳統的邊界網路安全的一個必要補充，我們還需要對大數據安全管理的盲區進行監控，只有將二者結合在一起，才是一個全面的一體化安全管理的解決方案

挑戰四：大數據的快速處理要求使得獨立決策的比例顯著降低

「4個「V」中最後一個「V」(Velocity)，決定了利用海量數據快速得出有用信息的屬性。

大數據時代，對事物因果關系的關注，轉變為對事物相關關系的關注。如果大數據系統只是一種輔助決策系統，這還不是最可怕的。事實上，今天大數據分析日益成為一項重要的業務決策流程，越來越多的決策結果來自於大數據的分析建議，對於領導者最艱難的事情之一，是讓我的邏輯思考來做決定，還是由機器的數據分析做決定，可怕的是，今天看來，機器往往是正確的，這不得不讓我們產生依賴。試想一下，如果收集的數據已經被修正過，或是系統邏輯已經被控制了呢!但是面對海量的數據收集、存儲、管理、分析和共享，傳統意義上的對錯分析和奇偶較驗已失去作用。

【解決方案】 在依靠大數據進行分析、決策的同時，還應輔助其他的傳統決策支持系統，盡可能明智地使用數據所告訴我們的結果，讓大數據為我們所用。但絕對不要片面地依賴於大數據系統。

挑戰五：大數據獨特的導入方式使得攻防雙方地位的不對等性大大降低

在大數據時代，數據加工和存儲鏈條上的時空先後順序已被模糊，可擴展的數據聯系使得隱私的保護更加困難。過去傳統的安全防護工作，是先紮好籬笆、築好牆，等待「黑客」的攻擊，我們雖然不知道下一個「黑客」是誰，但我們一定知道，它是通過尋求新的漏洞，從前面逐層進入。守方在明處，但相比攻方有明顯的壓倒性優勢。而在大數據時代，任何人都可以是信息的提供者和維護者，這種由先天的結構性導入設計所帶來的變化，你很難知道「它」從哪裡進來，「哪裡」才是前沿。這種變化，使得攻、防雙方的力量對比的不對等性大大下降。

同時，由於這種不對等性的降低，在我們用數據挖掘和數據分析等大數據技術獲取有價值信息的同時，「黑客」也可以利用這些大數據技術發起新的攻擊。「黑客」會最大限度地收集更多有用信息，比如社交網路、郵件、微博、電子商務、電話和家庭住址等信息，大數據分析使「黑客」的攻擊更加精準。此外，「黑客」可能會同時控制上百萬台傀儡機，利用大數據發起僵屍網路攻擊。

【解決方案】 面對大數據所帶來新的安全問題，有針對性地更新安全防護手段，增加新型防護手段，混合生產數據和經營數據，多種業務流並行，增加特徵標識建設內容，增強對數據資源的管理和控制。

挑戰六：大數據網路的相對開放性使得安全加固策略的復雜性有所降低

在大數據環境下，數據的使用者同時也是數據的創造者和供給者，數據間的聯系是可持續擴展的，數據集是可以無限延伸的，上述原因就決定了關於大數據的應用策略要有新的變化，並要求大數據網路更加開放。大數據要對復雜多樣的數據存儲內容做出快速處理，這就要求很多時候，安全管理的敏感度和復雜度不能定得太高。此外，大數據強調廣泛的參與性，這將倒逼系統管理者調低許多策略的安全級別。

當然，大數據的大小也影響到安全控制措施能否正確地執行，升級速度無法跟上數據量非線性增長的步伐，就會暴露大數據安全防護的漏洞。

【解決方案】 使用更加開放的分布式部署方式，採用更加靈活、更易於擴充的信息基礎設施，基於威脅特徵建立實時匹配檢測，基於統一的時間源消除高級可持續攻擊(APT)的可能性，精確控制大數據設計規模，削弱「黑客」可以利用的空間。

大數據時代已經到來，大數據已經產生出巨大影響力，並對我們的社會經濟活動帶來深刻影響。充分利用大數據技術來挖掘信息的巨大價值，從而實現並形成強有力的競爭優勢，必將是一種趨勢。面對大數據時代的六種安全挑戰，如果我們能夠予以足夠重視，採取相應措施，將可以起到未雨綢繆的作用。

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㈤ 大數據是什麼

大數據的概念可能不同的人會有不同的理解，我自己從08年開始從事大數據相關的工作，那個時候我們是覺得自己搞的是雲計算和數據倉庫，而到了2011、2012年的時候，國內大數據的概念才興起來，之後就是炒了三年的概念。

因為從事這一方向，這幾年不斷會有人問我什麼是大數據？我一直都回答不好。在最近的幾個月，我對這一概念思考的更多一些，結合看過的一些資料（如《大數據時代》、《數學之美》第二版、《矽谷之謎》、吳軍的演講材料等）和實際的經歷，算是有了一些認識。與其說認識，還不如說是總結，換個角度看待這個問題，分為大數據概念和大數據思維。

我把大數據的概念總結為四個字：大、全、細、時。

大數據之大

我們先來看一組數據：
網路每天採集的用戶行為數據有1.5PB以上
全國各地級市今天的蘋果價格數據有2MB
1998年Google抓取的互聯網頁面共有47GB（壓縮後）
一台風力發電機每天產生的振動數據有50GB

網路每天的行為數據1.5個PB夠大吧？我們毫無懷疑這是大數據。但全國各個地級市今天的蘋果價格只有2MB大小，是典型的小數據吧？但如果我們基於這個數據，做一個蘋果分銷的智能調度系統，這就是個牛逼的大數據應用了。Google在剛成立的時候，佩奇和布林下載了整個互聯網的頁面，在壓縮後也就47GB大小，現在一個U盤都能裝的下，但Google搜索顯然是個大數據的應用。如果再來看一台風機每天的振動數據可能都有50GB，但這個數據只是針對這一台風機的，並不能從覆蓋面上，起到多大的作用，這我認為不能叫大數據。

這里就是在強調大，是Big不是Large，我們強調的是抽象意義的大。

㈥ 大數據專業的發展前景怎麼樣

前景很不錯。一方面國家大力支持大數據行業的發展，已經上升為國際戰略的今天，大數據人才正在擁有更多的發展機會。另一方面許多的領域都是缺乏這方面的人才，騰訊阿里等互聯網大廠都是高薪招聘相關人才。

大數據的擇業崗位有：

1、大數據開發方向; 所涉及的職業崗位為：大數據工程師、大數據維護工程師、大數據研發工程師、大數據架構師等;

2、數據挖掘、數據分析和機器學習方向; 所涉及的職業崗位為：大數據分析師、大數據高級工程師、大數據分析師專家、大數據挖掘師、大數據演算法師等;

3、大數據運維和雲計算方向;對應崗位：大數據運維工程師。

大數據學習內容主要有：

①JavaSE核心技術；

②Hadoop平台核心技術、Hive開發、HBase開發；

③Spark相關技術、Scala基本編程；

④掌握Python基本使用、核心庫的使用、Python爬蟲、簡單數據分析；理解Python機器學習；

⑤大數據項目開發實戰，大數據系統管理優化等。

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有IT專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能，南京北大青鳥、中博軟體學院、南京課工場等都是不錯的選擇，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。

㈦ 「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。

㈧ 大數據專業學什麼的

大數據主要學大數據分析挖掘與處理、移動開發與架構、軟體開發、雲計算等前沿技術等。主修課程：面向對象程序設計、Hadoop實用技術、數據挖掘、機器學習、數據統計分析、高等數學、Python編程、JAVA編程、資料庫技術、Web開發、Linux操作系統、大數據平台搭建及運維、大數據應用開發

㈨ 什麼叫大數據領域

大數據，指一般的軟體工具難以捕捉、管理、分析的大容量數據，一般以「太位元組」為單位。「專大數據屬」之「大」，不僅僅在於「容量之大」，更大的意義在於：通過對海量數據的交換、整合、分析，發現新的知識，創造新的價值，帶來「大知識」、「大科技」、「大利潤」、「大發展」。