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大數據概念10轉10

發布時間:2023-05-09 23:00:35

大數據基本概念

什麼是大數據及應用?大數據即為海量數據。人類生活在三維空間中,一草一木,一山一水,人類活動的行為軌跡,都能用數據來表達。如企業的生產運營,商品標准。政府的管理決策,消費者的消費水平,消費習慣。地理環境的一條公路,一條河流等等。每方面都有每方面的大數據。每個行業都有每個行業的大數據。通過各企業,行業,社會主體等等數據的集成。形成了概念更大,更有價值的大數據流。通過宇宙萬物是互聯的原理。以及邏輯關系的分析。能夠得到。關於社會治理,企業運營,個人服務的便捷可靠,真實的服務方案。一件事物的組成並非由單一因素組成。由多方組合或者協同完成的。一件衣服的完成,要有生產布料的廠家,制衣廠家,制扣廠家,制線廠家,設計方,工人加工等等環節組合而成。大數據也是如此。大數據應用也是如此。人類剛剛邁入數字經濟時代。既為以數據為生產資料的時代。誰能掌握大數據以及大數據的應用?更好地服務於人類社會。誰就占據了未來財富以及地位的制高點。中國戰略性新興產業聯盟河北唐冠眾興科技有限公司畢紹鵬回答

Ⅱ 大數據的基本概念

–隨著計算機技術的發展,互聯網的普及,信息的積累已經到了一個非常龐大的地步,信息的增長也在不斷的加快,隨著互聯網、物聯網建設的加快,信息更是爆炸是增長,收集、檢索、統計這些信息越發困難,必須使用新的技術來解決這些問題
大數據的定義
–大數據由巨型數據集組成,這些數據集大小常超出人類在可接受時間下的收集、庋用、管理和處理能力。
大數據能做什麼?
把數據集合開後進行分析可得出許多額外的信息和數據關系性,可用來察覺商業趨勢、判定研究質量、避免疾病擴散、打擊犯罪戒測定即時交通路況等;這樣的用途正是大型數據集盛行的原因

大數據的定義
–大數據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。

Ⅲ 大數據的概念

Ⅳ 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。

Ⅳ 大數據的概念是什麼

Ⅵ 大數據的概念

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。
大數據有大量(Volume)、高速(Velocity)、多樣(Variety)、低價值密度(Value)、真實性(Veracity)五大特點。它並沒有統計學的抽樣方法,只是觀察和追蹤發生的事情。大數據的用法傾向於預測分析、用戶行為分析或某些其他高級數據分析方法的使用。

Ⅶ 大數據的概念

對於「大數據」(Big data)研究機構Gartner給出了定義,「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的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
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。
隨著雲時代的來臨,大數據(Big data)也吸引了越來越多的關注。《著雲台》的分析師團隊認為,大數據(Big data)通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據,這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和雲計算聯繫到一起,因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。
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、數據挖掘電網、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。

Ⅷ 大數據的概念和作用

大數據的概念和來作用:
概念:大數據源(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。
作用:大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。移動互聯網、數字家庭、物聯網、社交網路、電子商務等是新一代信息技術的應用形態,這些應用不斷產生大數據。
2.大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。
3.大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。各行各業的決策對大數據的分析越來越重視,對大數據的分析可以使零售商實時掌握市場動態並迅速做出應對

Ⅸ 大數據的概念

大數據,或稱巨量資料,指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過主流軟體工具,在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。

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)。

特徵:

容量(Volume):數據的大小決定所考慮的數據的價值和潛在的信息。

種類(Variety):數據類型的多樣性。

速度(Velocity):指獲得數據的速度。

可變性(Variability):妨礙了處理和有效地管理數據的過程。

真實性(Veracity):數據的質量。

復雜性(Complexity):數據量巨大,來源多渠道。

價值(value):合理運用大數據,以低成本創造高價值。

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