大數據具有什麼本質

Ⅰ 大數據的本質是什麼

利用大數據來定位市場需求和人群定位，幫助企業或個人實現精準營銷
更方便更簡潔，降低營銷成本。

Ⅱ 大數據的本質

      大數據是一種思維方式，我們稱之為「大數據思維」。

      大數據這個概念的提出，是因為人們發現數據能夠消除世界的不確定性。但僅僅數據量大，不能稱為大數據，能稱為大數據的至少要滿足三個特徵：數據量大，多維度，完備性。

   悔或凱   數據量足夠的大。而且這些數據能從多個維度展現要分析對象的特徵。數據還足夠完整，最好能用窮舉法列出有關目標的全部數據。

      工業時代，人們遵循因果關系的工團橘作方式。現在，人們的工作方式碧喚是利用大數據，尋找相關性。

      從本質上來看，這是兩種不同的思維方式。

Ⅲ 大數據的本質是什麼

數據本身是一種語言，把業務、系統用數據這種語言表現出來，可視化出來，並應用起來。數據這個語言，即是過程也是結果，是業務和系統行為的過程和結果，所以數據本身不會撒謊，數據本身也不產生價值。這就好比語言本身不產生價值，但語言一旦用來交流、傳承，便產生了價值。
數據的價值在於應用，通過數據應用解決商業問題，在市場化的行為中，數據建設也往往需要商業驅動。
所以，數據的本質是商業。大數據、數據中台、數字化轉型，為的都是解決商業問題。

Ⅳ 什麼是大數據有什麼特徵與性質

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。大數據也是具備有一定的特徵與性質的。以下是由我整理的大數據的內容，希望大家喜歡!

大數據的主要介紹
大數據(big data)，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來適應海量、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(價值)、Veracity(真實性)。
大數據的特徵
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
大數據的意義
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，大數據就是這個高科技時代的產物。[7] 阿里巴巴創辦人馬雲來台演講中就提到，未來的時代將不是IT時代，而是DT的時代，DT就是Data Technology數據科技，顯示大數據對於阿里巴巴集團來說舉足輕重。

有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在“大”，而在於“有用”。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是贏得競爭的關鍵。

大數據的價值體現在以下幾個方面：

1)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

2) 做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型

3) 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值

不過，“大數據”在經濟發展中的巨大意義並不代表其能取代一切對於社會問題的理性思考，科學發展的邏輯不能被湮沒在海量數據中。著名經濟學家路德維希·馮·米塞斯曾提醒過：“就今日言，有很多人忙碌於資料之無益累積，以致對問題之說明與解決，喪失了其對特殊的經濟意義的了解。”這確實是需要警惕的。

在這個快速發展的智能硬體時代，困擾應用開發者的一個重要問題就是如何在功率、覆蓋范圍、傳輸速率和成本之間找到那個微妙的平衡點。企業組織利用相關數據和分析可以幫助它們降低成本、提高效率、開發新產品、做出更明智的業務決策等等。例如，通過結合大數據和高性能的分析，下面這些對企業有益的情況都可能會發生:

1)及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。

2)為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。

3)分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。

4)根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。

5)從大量客戶中快速識別出金牌客戶。

6)使用點擊流分析和數據挖掘來規避欺詐行為。
大數據的結構
大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特徵而已，沒有必要神話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。

其次，想要系統的認知大數據，必須要全面而細致的分解它，我著手從三個層面來展開：

第一層面是理論，理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。在這里從大數據的特徵定義理解行業對大數據的整體描繪和定性;從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在;洞悉大數據的發展趨勢;從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。

第二層面是技術，技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。在這里分別從雲計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從採集、處理、存儲到形成結果的整個過程。

第三層面是實踐，實踐是大數據的最終價值體現。在這里分別從互聯網的大數據，政府的大數據，企業的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。
大數據的應用
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。

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

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。

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。

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。

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。
大數據的主要特點
第一，數據體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別。

第二，數據類型繁多，如前文提到的網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息，等等。

第三，價值密度低。以視頻為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒。

第四，處理速度快。1秒定律。最後這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。物聯網、雲計算、移動互聯網、車聯網、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的感測器，無一不是數據來源或者承載的方式。

Ⅳ 大數據的本質是什麼

在著作《大數據的真相》中，列舉了3個大數據的本質的特性。

1. 使用所有的數據運用用戶行為觀察等大數據出現前的分析方法，通常是將調查對象范圍縮小至幾個人。這是因為，整理所有目標用戶的數據實在太費時間，所以採取了從總用戶群中，爭取不產生偏差地抽取一部分作為調查對象，並僅僅根據那幾個人的數據進行分析。

   而使用大數據技術，能夠通過發達的數據抽選和分析技術，完全可以做到對所有的數據進行分析，以提高數據的正確性。

2. 不拘泥於單個數據的精確度

   如果我們連續扔骰子，偶爾會連續好幾次都扔出同樣的數字。但是如果無限增加扔骰子的次數，每個數字出現的概率都將越來越接近六分之一。同樣的，在大數據領域，通過觀察數量龐大的數據，更容易提高整體而言的數據的精準度。因此，可以不拘泥於個別數據的精確度，而迅速地進階到數據分析的步驟。（不過這種情況當然不包括人為的篡改等由於外部因素扭曲了數據的情況）

3. 不過分強調因果關系

   企業在考慮服務方針時，會綜合考慮現狀、問題、改善措施、實施後果等要素之間的相互關系，在此基礎上建立假設。但是大數據能夠通過觀察海量的數據，發現人所注意不到的相互關聯。

Ⅵ 大數據的本質是

問題一：你好，大數據的本質是什麼？ 遠標教育為你解答：
從本質上講，大數據是指按照一定的組織結構連接起來的數據，是非常簡單而且直接的事物，但是從現象上分析，大數據所呈現出來的狀態復雜多樣，這是因為現象是由觀察角度決定的，正如蘇軾在詩里所描述的，「橫看成嶺側成峰，遠近高低各不同。不識廬山真面目，只緣身在此山中」。
由此可見，大數據的核心關鍵是組織結構，而不是構成大數據的數據本身，這個特徵類似人工生命之父克里斯・ 蘭頓(Chris Langton)對生命的描述，「生命的本質在於物質的組織形式,而不在於物質的本身」，事實上，宇宙模型里的全部事物似乎都遵循這樣的構成規則，結構和節點上的物質。
大數據的結構是一個多層次、交織關聯的復雜系 統結構，數據是分布在節點上的構成物質，數據之間的關聯關系是由節點的位置決定的，而不是由數據本身來決定。也就是說，不同的數據位於同一個節點時，就可 以獲得相同的關聯關系。比如張三在某個縣里 *** 政權結構的局長位置，他就獲得了這個節點位置上的所有關聯關系，如果李四替換了張三，那麼李四就獲得了這個 位置上的關聯關系，而張三就會失去這個位置上的關聯關系，獲得他新的節點位置上的關聯關系。

問題二：根據塗子沛先生所講，大數據的本質是數據的價值在增加對嗎 2013年稱為「大數據元年」

問題三：大數據的本質是數據的價值在增加 當然不對了，大數據的價值是把很多的數據進行分析和處理，得出有價值的數據，並不是數據價值的增加，以前那麼多的數據都被人浪費了，現在是要把那麼多的數據利用起來，產生價值。大數據培訓檸檬學院。

問題四：如何認識大數據的本質 數據本身並不能完全代表事物的最終整體和結果，世間有如此多數據無法解釋的東西存在，比如很多心血來潮和情感變數，我們的世界的存在著諸多未知的X因素。
有趣的是，正是這些未知的因素，才推動了數據分析的發展。人類總是希望得到利益最大化的結果，所以他們在事前就會做好各種分析准備，例如二戰時發明原子彈使得戰爭提前結束。其實在每一個時代，我們都會進行數據分析從而去解決問題，雖然有時候並不管用，但是這並沒有阻礙人類對於數據分析的追求，隨著科技的進步，數據分析更是到處都是。

問題五：1.大數據的本質是 如果指的是硬碟區別如下：
內部傳輸速度主要是由尋道時間以及數據存儲密度決定，外部主要是匯流排的速度以及硬碟介面類型決定的，目前的串口硬碟要比以前的並口硬碟更快。數據傳輸率其實分為外部傳輸率和內部傳輸率兩種，其中前者要比後者快很多，兩者之間有一塊緩沖區以緩解速度差距。通常稱突發數據傳輸率為外部傳輸率，指從硬碟緩沖區讀取數據的速度；內部傳輸率，也稱最大持續傳輸率，是指硬碟將數據記錄在碟片上的速度，反映硬碟緩沖區未用時的性能。目前的主流硬碟在容量、平均訪問時間、轉速等方面都差不多，然而在內部傳輸率上的差別比較大，因而內部數據傳輸率成為硬碟的一個「硬」指標，它真實地反應了硬碟的作戰能力。

問題六：大數據和數據挖掘什麼區別？ 傳統的數據挖掘就是在數據中尋找有價值的規律，這和現在熱炒的大數據在方向上是一致的。
只不過大數據具有「高維、海量、實時」的特點，就是說數據量大，數據源和數據的維度高，並且更新迅速的特點，傳統的數據挖掘技術可能很難解決，需要從演算法的改進（提升演算法對大數據的處理能力）和方案的框架（分解任務，把大數據分析拆解成若干小單元加以解決，或者通過規律的提取，把重復出現的數據加以整合等等）等多方面去提升處理能力。
所以，可以理解成大數據是場景是問題，而數據挖掘是手段。

問題七：大數據的本質是什麼 考試試題及答案 利用大數據來定位市場需求和人群定位，幫助企業或個人實現精準營銷，更方便更簡潔，降低營銷成本。

問題八：如何認識大數據的本質 數據本身並不能完全代表事物的最終整體和結果，世間有如此多數據無法解釋的東西存在，比如很多心血來潮和情感變數，我們的世界的存在著諸多未知的X因素。
有趣的是，正是這些未知的因素，才推動了數據分析的發展。人類總是希望得到利益最大化的結果，所以他們在事前就會做好各種分析准備，例如二戰時發明原子彈使
得戰爭提前結束。其實在每一個時代，我們都會進行數據分析從而去解決問題，雖然有時候並不管用，但是這並沒有阻礙人類對於數據分析的追求，隨著科技的進
步，數據分析更是到處都是。

問題九：大數據本質上只是一場技術變革.對嗎 大數據時代的來臨，帶給我們眾多的沖擊，每個人都應當與時俱進、不斷提升，放棄殘缺的守舊思想，大膽接受新的挑戰。
探討大數據時代將給我們帶來哪些變革，首先要搞清楚什麼是大數據，其次，要釐清大數據會帶來哪些變革，最後，要思考如何應對大數據時代的挑戰。
什麼是大數據？
國際數據公司定義了大數據的四大特徵：海量的數據規模（vast）、快速的數據流轉和動態的數據體系（velocity）、多樣的數據類型（variety）和巨大的數據價值（value）。僅從海量的數據規模來看，全球IP流量達到1EB所需的時間，在2001年需要1年，在2013年僅需1天，到2016年則僅需半天。全球新產生的數據年增40%，全球信息總量每兩年就可翻番。
而根據2012年互聯網路數據中心發布的《數字宇宙2020》報告，2011年全球數據總量已達到1.87ZB（1ZB=10萬億億位元組），如果把這些數據刻成DVD，排起來的長度相當於從地球到月亮之間一個來回的距離，並且數據以每兩年翻一番的速度飛快增長。預計到2020年，全球數據總量將達到35～40ZB，10年間將增長20倍以上。
需要強調的是：所謂大數據並不僅僅是指海量數據，而更多的是指這些數據都是非結構化的、殘缺的、無法用傳統的方法進行處理的數據。也正是因為應用了大數據技術，美國谷歌公司才能比 *** 的公共衛生部門早兩周時間預告2009 年甲型H1N1流感的暴發。
釐清大數據帶來了哪些變革
就像電力技術的應用不僅僅是發電、輸電那麼簡單，而是引發了整個生產模式的變革一樣，基於互聯網技術而發展起來的「大數據」應用，將會對人們的生產過程和商品交換過程產生顛覆性影響，數據的挖掘和分析只是整個變革過程中的一個技術手段，而遠非變革的全部。「大數據」的本質是基於互聯網基礎上的信息化應用，其真正的「魔力」在於信息化與工業化的融合，使工業製造的生產效率得到大規模提升。
簡而言之，「大數據」並不能生產出新的物質產品，也不能創造出新的市場需求，但能夠讓生產力大幅提升。正如，《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》作者肯尼思・庫克耶和維克托・邁爾-舍恩伯格指出：數據的方式出現了3個變化：第一，人們處理的數據從樣本數據變成全部數據；第二，由於是全樣本數據，人們不得不接受數據的混雜性，而放棄對精確性的追求；第三，人類通過對大數據的處理，放棄對因果關系的渴求，轉而關注相互聯系。這一切代表著人類告別總是試圖了解世界運轉方式背後深層原因的態度，而走向僅僅需要弄清現象之間的聯系以及利用這些信息來解決問題。
如何應對大數據帶來的挑戰
第一， 大數據將成為各類機構和組織，乃至國家層面重要的戰略資源。
在未來一段時間內，大數據將成為提升機構和公司競爭力的有力武器。從某一層面來講，企業與企業的競爭已經演變為數據的競爭，工業時代引以自豪的廠房與流水線，變成信息時代的伺服器。阿里巴巴集團的伺服器多達上萬台，而谷歌的伺服器超過了50萬台。重視數據資源的搜集、挖掘、分享與利用，成為當務之急。
第二，大數據的公開與分享成為大勢所趨， *** 部門必須身先士卒。
2013年6月在英國北愛爾蘭召開G8會議，簽署了《開放數據 *** 》，要求各國 *** 對數據分類，並且公開14類核心數據，包括：公司、犯罪與司法、地球觀測、教育、能源與環境、財政與合同、地理空間、全球發展、治理問責與民主、保健、科學與研究、統計、社會流動性與福利和交通運輸與基礎設施。同年7月，我國國務院就要求推進9個重點領域信息公開工作。正如 *** 總理所強調的，社會信用體系建設包括政務誠信、商務......>>

問題十：大數據是什麼概念 從海量的數據里進行擷取、管理、處理、並整理之後，獲得你需要的資訊

電影《紙牌屋》的成功就是其中一個例子，Netflix（引進紙牌屋的公司）作為世界上最大的在線影片租恁服務商，從其網站點擊率、下載量、搜索請求和評論等眾多海量數據中進行分析與預測後，認為紙牌屋能火，因此選擇引進《紙牌屋》

Ⅶ 大數據的本質

首先我們必須承認世界的不確定性，這樣我們就不會採用確定性的思維方式去面對一個不確定性的世界。當我們了解到信息或者說數據能夠消除不確定性之後，便能理解為什麼大數據的出現能夠解決那些智能的問題，因為很多智能問題從根本上來講無非是消除不確定性的問題。對於前面提到的大數據的三個特徵，即數據量大、多維度和完備性。在這個基礎之上，我們就能夠講清楚大數據的本質。

先談談數據量的問題。在過去，由於數據量不夠，即使使用了數據，依然不足以消除不確定性，因此數據的作用其實很有限，很多人忽視它的重要性是必然的。在那種情況下，哪個領域先積攢下足夠多的數據，它的研究進展就顯得快一些。具體到機器智能方面，語音識別是最早獲得比較多數據的領域，因此數據驅動的方法從這個領域產生也就不足為奇了。

關於大數據多維度的重要性問題，可以從兩個角度來看待它。第一個視角是「互信息」，為了獲得相關性通常需要多個維度的信息。比如我們要統計「央行調整利息」和「股市波動」的相關性，只有歷史上央行調整利息一個維度的信息顯然是不夠的，需要上述兩個維度的信息同時出現。第二個視角是所謂的「交叉驗證」，我們不妨看這樣一個例子：夏天的時候，如果我們感覺很悶熱，就知道可能要下雨了。也就是說，「空氣濕度較高」和「24小時內要下雨」之間的互信息較大。但是，這件事並非很確定，因為有些時候濕度大卻沒有下雨。不過，如果結合氣壓信息、雲圖信息等其他維度的信息，也能驗證「24小時內要下雨」這件事，那麼預測的准確性就要大很多。

最後，我們從資訊理論的角度來看看數據完備性的重要性。在大數據時代，在某個領域里獲得數據的完備性還是可能的。比如在過去把全國所有人的面孔收集全是一件不可想像的事情，但是今天這件事情完全能做到。當數據的完備性具備了之後，就相當於訓練模型的數據集合和使用這個模型的測試集合是同一個集合，或者是高度重復的。在這種情況下，就不會出現覆蓋不了很多小概率事件的災難。

這樣數據驅動才具有普遍性，而不再是時靈時不靈的方法論。

由此可見，大數據的科學基礎是資訊理論，它的本質就是利用信息消除不確定性。雖然人類使用信息由來已久，但是到了大數據時代，量變帶來質變，以至於人們忽然發現，採用資訊理論的思維方式可以讓過去很多難題迎刃而解。

Ⅷ 大數據的本質是什麼

從本質上講，大數據是指按照一定的組織結構連接起來的數據，是非常簡單而且直接的事物，但是從現象上分析，大數據所呈現出來的狀態復雜多樣，這是因為現象是由觀察角度決定的。

大數據（big data），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。

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。

(8)大數據具有什麼本質擴展閱讀：

想要系統的認知大數據，必須要全面而細致的分解它，著手從三個層面來展開：

第一層面是理論：

理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。在這里從大數據的特徵定義理解行業對大數據的整體描繪和定性；從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在；洞悉大數據的發展趨勢；從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。

第二層面是技術：

技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。在這里分別從雲計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從採集、處理、存儲到形成結果的整個過程。

第三層面是實踐：

實踐是大數據的最終價值體現。在這里分別從互聯網的大數據，政府的大數據，企業的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。

Ⅸ 大數據的本質是什麼

大數據從字面來說，所謂大數據就是指規模特別巨大的數據集合，因此從本質上來說，它仍然是屬於資料庫或數據集合，不過是規模變得特別巨大而已，因此麥肯錫公司在上述的咨詢報告中將大數據定義為「大小超出常規的資料庫工具獲取、存儲、管理和分析能力的數據集。」
總結：大數據是指無法在一定時間內用常規軟體工具對其內容進行抓取、 管理 和處理的數據集合。

Ⅹ 大數據的特性

大數據的特性如下：

一、大數據是多源的

大數據的本質是最自然狀態的那個真實的個人、法人和社會體。任何一個人或者一個企業都是由多種數據源構成的，因此想要真正的了解消費者或者企業，需要通過多源的數據整合，蘆謹多維度進行分析。

零點有數是大數據智能服務機構中聚焦於行業深度應用的典範。零點有數依託長期積累並不斷拓展的多源數據資源，持續研發與優化數據分析模型與應用平台，透過打通從大數據、中數據到精數據的數據軸，直接為公共事務領域、商業領域的優質客戶群提供覆蓋讓嘩螞行動策略、決策支持、價值管理的數據驅動落地型解決方案。