大數據的產生途徑

① 大數據主要來源於什麼

來源：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。

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、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。

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。

(1)大數據的產生途徑擴展閱讀：

大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

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。

② 大數據是怎麼產生的 它的商業機會在哪

大數據是怎麼產生的 它的商業機會在哪

近些年，大數據已經和雲計算一樣，成為時代的話題。大數據是怎麼產生的，商業機會在哪？研究機會在哪？這個概念孕育著一個怎樣的未來？

昨天在車庫咖啡參加了一個小型的研討活動，就這些問題進行了一些討論，我結合自己的一些理解做一個總結。

首先，大數據是怎麼產生的？

1）物理世界的信息大量數字化產生的

例如劉江老師指出的好大夫網，將醫生的信息，門診的信息等數字化。其實還有很多，比如新浪微博將茶館聊天的行為（弱關系產生信息數字化），朋友聊天的行為數字化（強關系產生信息數字化）。視頻監控探頭將圖像數字化。

2）社交網路產生的

在雅虎時代，大量的都是讀操作，只有雅虎的編輯做一些寫操作的工作。進入web2.0時代，用戶數大量增加，用戶主動提交了自己的行為。進入了社交時代，移動時代。大量移動終端設備的出現，用戶不僅主動提交自己的行為，還和自己的社交圈進行了實時的互動，因此數據大量的產生出來，並且具有了極其強烈的傳播性。

3）數據都要保存所產生的

一位嘉賓指出，舊金山大橋保留了百年的歷史數據，在時間跨度上產生了價值，很多網站在早期對數據的重視程度不夠，保存數據的代價很大，存儲設備的價格昂貴，但是時代變了，存儲設備便宜了，用戶自己產生的數據得到了重視，數據的價值被重視了。因此越來越多的數據被持續保存

其次，大數據和大規模數據的區別？

big data之前學術界叫very large data，大數據和大規模數據的差距是什麼？我認為在英文中large的含義只是體積上的，而big的含義還包含重量上的，價值量上的。因此我認為

1）大數據首先不是數量上的堆砌，而是具有很強的關聯性結構性

比如有一種數據，記錄了世界上每一顆大樹每年長高的程度，這樣的數據不具有價值，因為只是簡單堆砌。

如果數據變成，每一個大樹記錄它的，地點，氣候條件，樹種，樹齡，周邊動植物生態，每年長高的高度，那麼這個數據就具有了結構性。具有結構性的數據首先具有極強的研究價值，其次極強的商業價值。

在比如，淘寶的數據，如果只記錄一個交易的買家，賣家，成交物品，價格等信息，那麼這個商業價值就很有限。淘寶包含了，買家間的社交關系，購物前後的其他行為，那麼這個數據將非常有價值。

因此，只有立體的，結構性強的數據，才能叫大數據，才有價值，否則只能叫大規模數據。

2）大數據的規模一定要大，而且比大規模數據的規模還要大

要做一些預測模型需要很多數據，訓練語料，如果數據不夠大，很多挖掘工作很難做，比如點擊率預測。最直白的例子，如果你能知道一個用戶的長期行蹤數據，上網的行為，讀操作和寫操作。那麼幾乎可以對這個人進行非常精準的預測，各種推薦的工作都能做到很精準。

最後，大數據的機會在哪裡？對小公司的機會在哪？

圍繞數據的整個產業鏈上，我認為具有以下機會

1）數據的獲得

大量數據的獲得，這個機會基本屬於新浪微博等這類大企業，大量交易數據的獲得，也基本屬於京東，淘寶這類企業。小企業基本沒機會獨立得到這些用戶數據。

2）數據的匯集

例如如果你要能把各大廠商，各大微博，政府各個部門的數據匯集全，這個機會將是極大的。

但，這個工作，做大了需要政府行為，做中檔了，要企業間合作，做小了，也許就是一個聯盟或者一個民間組織，比如中國爬盟。

3）數據的存儲

匯集了數據後，立即遇到的問題就是存儲，這個代價極大，原始數據不能刪除，需要保留。因此提供存儲設備的公司，執行存儲這個角色的公司，都具有巨大的市場機會，但是這也不屬於小公司，或者早期創業者。

4）數據的運算

在存儲了數據以後，怎麼把數據分發是個大問題，各種API，各種開放平台，都是將這些數據發射出去，提供後續的挖掘和分析工作，這個也需要有大資本投入，也不適合小公司。

5）數據的挖掘和分析

數據需要做增值服務，否則數據就沒有價值，big也big不到哪裡去，是沒有價值的big。因此這種數據分析和挖掘工作具有巨大的價值，這個機會屬於小公司，小團體。

6）數據的使用和消費

在數據做到了很好的挖掘和分析後，需要把這些結果應用在一個具體的場合上，來獲得回報，做數據挖掘和分析的公司，必須得找到這些金主才行，而這些金主肯定也不是小公司。

大數據未來的形態，或者產業鏈結構一定是分層的，巨大的，價值的體現發生在各個層次，每個層次都是生態鏈的重要一環，都孕育著巨大的機遇和挑戰，我們能做的唯有努力，做適合自己的工作。

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③ 大數據的來源有哪三個

大數據的來源有交易數據、人為數據、機器和感測器數據。

交易數據包括POS機數據、信用卡刷卡數據等；人為數據，包括電子郵件、文檔、圖片以及通過微信、博客、推特等產生的數據流；機器和感測器數據，如感應器、量表和其它設施的數據。

大數據(big data)，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。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、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。

④ 大數據的起源是哪裡

• 大數據概念最初起源於美國，是由思科、威睿、甲骨文、IBM 等公司倡議發展起來的。大約從2009年始，「大數據」成為互聯網信息技術行業的流行詞彙。

• 大數據是一個不斷演變的概念，當前的興起，是因為從IT技術到數據積累，都已經發生重大變化。當今世界，大數據無處不在，它影響到了我們的工作、生活和學習，並將繼續施加更大的影響。

⑤ 大數據的主要數據來源包括

大數據的來源包括交易數據、人工數據、機器和感測器數據。 交易數據包括POS機數據、信用卡數據等。人為數據，包括通過微信、博客、推文等產生的郵件、文檔、圖片、數據流等。；以及機器感測器數據，例如感測器、儀表和其他設施。 大數據，或稱巨量數據，是指龐大到無法通過主流軟體工具在合理的時間內檢索、管理、處理和排序的信息，以幫助企業做出更主動的商業決策。大數據需要特殊的技術來有效處理大量可以容忍時間流逝的數據。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、分布式文件系統、分布式資料庫、雲計算平台、互聯網和可擴展存儲系統。

⑥ 大數據現象是怎麼形成的

大數據是無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理版的數據集合，是需要新處權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）。

(6)大數據的產生途徑擴展閱讀

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。

⑦ 人類社會的數據產生方式大致經歷了哪三個階段

數據產生方式歷經的階段
人類社會的數據產生方式大致經歷了以下3個階段：

1.運營式系統階段
資料庫的出現使得數據管理的復雜度大大降低，實際中資料庫大都為運營系統所採用，作為運營系統的數據管理子系統，如超市的銷售記錄系統、銀行的交易記錄系統、醫院病人的醫療記錄等，人類社會數據量第一次大的飛躍正是建立在運營式系統廣泛使用資料庫開始，這個階段最主要的特點是數據往往伴隨著一定的運營活動而產生並記錄在資料庫中，比如超市每銷售出一件產品就會在資料庫中產生相應的一條銷售記錄。這種數據的產生方式是被動的。

2.用戶原創內容階段
互聯網的誕生促使人類社會數據量出現第二次大的飛躍。但是真正的數據爆發產生於Web2.0時代，而Web 2.0 的重要標志就是用戶原創內容（User Generated Content，UGC）。這類數據近幾年一直呈現爆炸性增長，主要有兩個方面的原因。首先，以博客、微博為代表的新型社交網路的出現和快速發展，使得用戶產生數據的意願更加強烈；其次，以智能手機、平板電腦為代表的新型移動設備的出現，這些易攜帶、全天候接入網路的移動設備使得人們在網上發表自己意見的途徑更為便捷。這個階段數據的產生方式是主動的。

3.感知式系統階段
人類社會數據量第三次大的飛躍最終導致了大數據的產生，今天我們正處於這個階段。這次飛躍的根本原因在於感知式系統的廣泛使用。隨著技術的發展，人們已經有能力製造極其微小的帶有處理功能的感測器，並開始將這些設備廣泛布置於社會的運轉進行監控。這些設備會源源不斷的產生新數據，這種數據的產生方式是自動的。簡單來說，數據產生經歷了被動、主動和自動三個階段。這些被動、主動和自動的數據共同構成了大數據的數據來源，但其中自動式的數據才是大數據產生的根本原因。

⑧ 大數據的三大主要來源

1、開源數據
開源數據包括了互聯網數據、移動數據網數據，互聯網平台和移動互回聯網平台通過采、編答、發或者通過用戶互動產生的數據，公之於眾，供網民或用戶訪問、瀏覽。
2、業務數據

業務數據產生於各單位的信息化系統中，尤其是內部的信息化系統，我們統稱為業務系統。在目前的單位業務系統中，存在於單位的OA系統或者CRM之中，其中蘊含了大量的工作數據和交易數據，以及客戶管理數據，包括交易數據、流水數據、記帳數據、借款數據、貸款數據等業務數據，這些數據構建了每天的系統日誌，同時又是帳戶余額、信用額度、購買能力等的有力補充，這些數據不僅對生產系統起到計費支撐作用，同時也是用戶（銀行客戶、電力客戶、擔保公司等）進行相關決策的重要基礎，所以目前很多單位需要對這些數據進行查詢統計和分析。
3、線路數據
無論是互聯網還是各種內網，任何的網路行為都需要經過「線路」進行鏈接和交互，而在這條線路上，要經過無數的路由交換得以完成，這條線路在完成鏈接的同時，也記錄與存貯了大量的數據，我們統稱為線路數據。

⑨ 大數據概念是如何產生的

大數據概念產生過程：大數據的名稱來自於未來學家托夫勒所著的《第三次浪潮》，盡管「大數據」這個詞直到最近才受到人們的高度關注，但早在1980年，著名未來學家托夫勒在其所著的《第三次浪潮》中就熱情地將「大數據」稱頌為「第三次浪潮的華彩樂章」。《自然》雜志在2008年9月推出了名為「大數據」的封面專欄。從2009年開始「大數據」才成為互聯網技術行業中的熱門詞彙。大數據，又稱巨量資料，指的是所涉及的數據資料量規模巨大到無法通過人腦甚至主流軟體工具，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。大數據的採集：科學技術及互聯網的發展，推動著大數據時代的來臨，各行各業每天都在產生數量巨大的數據碎片，數據計量單位已從從Byte、KB、MB、GB、TB發展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB來衡量。大數據時代數據的採集也不再是技術問題，只是面對如此眾多的數據，我們怎樣才能找到其內在規律。
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⑩ 大數據的來源途徑有許多，如下哪些屬於大數據來源（）

大數據的來源途徑有許多，如下哪些屬塌彎於大數據來源（）

A.感測器設備採集的數據

B.人在微博上發表的記錄

C.計算機網路運行產生的日誌

D.網路爬蟲得到的數據

正確答案：感測器設備採集的數據；人在微博上發表的記錄；計算機團談悶網侍備絡運行產生的日誌；網路爬蟲得到的數據