大數據的虛

① 大數據給企業帶來哪些影響

客戶猛鉛是企業重要的數據源，當數量龐大的客戶處於同一個平台上時，就會產生無數個數據源，而企業通過大數據的整合分析，對這些數據源進行分析，探碼大數據客流分析通過對人群熱力指數計算潛力圖，競品分布，大數據識別城市生活消費功能區，用戶畫像反映出商場附近客流情況以及客流潛力。將會總結出一套新的規律，從而幫助企業了解客戶，為企業的確定更准確的發展方向。

了解用戶

今天的客戶和以往有很大不同。大數據的興起使他們能夠在購買一個產品之前徹底和孜孜不倦地研究它，並了解他們的消費情況。通過運用大數據，將客戶、用戶和產品進行有機串聯，對用戶的產品偏好，客戶的關系偏好進行個性化定位，生產出用戶驅動型的產品，提供客戶導向性的服務。並從數據中發掘出適應企業發展環境的社會和商業形態，用數據對用戶和客戶對待產品的態度，進行挖掘和洞察，准確發現並解讀客戶及用戶的諸多新需求和行為特徵，

鎖定資源

通過大數據技術，使企業在運營過程中，對運營所需資源的挖掘、具體情況和儲量分布等，企業都可以進行搜集分析，形成基於企業的資源分布可視圖，就如同「電子地圖」一般，將各種優勢點，進行「點對點」的數據化、圖像化展現，讓企業的管理者可以更直觀地面對自己的企業，更好地利用各種已有和潛在資源。如果沒有大數據，將很難發現曾經認為是完野正全無關行為間的相互關聯性，就如同外媒曾經提到的「啤酒」與「尿片」之間的關聯營銷一樣，如果沒有大數據這將是一種幾乎不可能的事情。

規劃生產

大數據不僅改變了數據的組合方式，而且影響到企業產品和服務的生產和提供。通過用數據來規劃生產架構和流程，不僅能夠幫助他們發掘傳統數據中無法得知的價值組合方式，而且能給對組合產生的細節問題，提供相關性的、頌知悔一對一的解決方案，為企業開展生產提供保障。更好的幫助企業做到「未雨綢繆」。大數據的虛擬化特徵，大大降低了企業的經營風險，使企業能夠在生產或服務尚未展開之前就給出相關確定性答案，讓生產和服務做到有的放矢。

做好運營

通過大數據的相關性分析，根據不同品牌市場數據之間的交叉、重合，企業的運營方向將會變得直觀而且容易識別，在品牌推廣、區位選擇、戰略規劃方面將做到更有把握地面對。不用像過去一樣每天做市場預測，還要依靠自身資源、公共關系和以往的案例來進行分析和判斷，得出的結論往往也比較模糊，很少能得到各自行業內的足夠重視

開展服務

通過大數據計算對社交信息數據、客戶互動數據等，可以幫助企業進行品牌信息的水平化設計和碎片化擴散。通過業務分析軟體和零售專業知識，還可以幫助企業更好地了解購物者的旅程，以增加同店銷售，減少盜竊，並消除不必要的成本。

② 大數據在智慧交通中起了哪些作用

大數據用於智能交通的積極意義
第一，大數據的虛擬性可以解決跨越行政區域的限制。交通大數據的虛擬性，有利於其信息跨越區域管理，只要多方共同遵照相關的信息共享原則，就能在已有的行政區域下解決跨域管理問題。
第二，大數據具有信息集成優勢和組合效率。大數據有助於建立綜合性立體的交通信息體系，通過將不同范圍、不同區域、不同領域的「數據倉庫」加以綜合，構建公共交通信息集成利用模式，發揮整體**通功能，這樣才能發現新價值，帶來新機會。例如氣象、交通、保險部門的數據結合起來，可高效率地研究交通領域防災減災;IC卡數據結合抽樣調查，能更快捷、更精確測得城市交通流分布狀況。
第三，大數據的智能性能較好的配置交通資源。通過對大數據的分析處理，可以輔助交通管理制定出較好的統籌與協調解決方案。一方面減少各個交通部門運營的人力和物力，另一方面可有些提升道理交通資源的合理利用。如根據大數據結果確定多模式地面公交網路高效配置和客流組織方案，多層次地面公交主幹網路綠波通行控制以及交通信號自適應控制。
第四，大數據的快速性和可預測性能提升交通預測的水平。在對各個部門的數據進行准確提煉和構建合適的交通預測模型後，可以有效模擬交通未來運行狀態，驗證技術方案的可行性。而在實時交通預測領域，大數據的快速信息處理能力，對於車輛碰撞、車輛換道、駕駛員行為狀態檢測等實時預測也有非常高的可靠性。
第五，提高交通運行效率。大數據技術能促進提高交通運營效率、道路網的通行能力、設施效率和調控交通需求分析。交通的改善所涉及工程量較大，而大數據的大體積特性有助於解決這種困境。
大數據的實時性，使處於靜態閑置的數據被處理和需要利用時，即可被智能化利用，使交通運行的更加合理。大數據技術具有較高預測能力，可降低誤報和漏報的概率，隨時針對交通的動態性給予實時監控。因此，在駕駛者無法預知交通的擁堵可能性時，大數據亦可幫助用戶預先了解。
第六，提高交通安全水平。主動安全和應急救援系統的廣泛應用有效改善了交通安全狀況，而大數據技術的實時性和可預測性則有助於提高交通安全系統的數據處理能力。在駕駛員自動檢測方面，駕駛員疲勞視頻檢測、酒精檢測器等車載裝置將實時檢測駕車者是否處於警覺狀態，行為、身體與精神狀態是否正常。同時，聯合路邊探測器檢查車輛運行軌跡，大數據技術快速整合各個感測器數據，構建安全模型後綜合分析車輛行駛安全性，從而可以有效降低交通事故的可能性。在應急救援方面，大數據以其快速的反應時間和綜合的決策模型，為應急決策指揮提供輔助，提高應急救援能力，減少人員傷亡和財產損失。
第七，提供環境監測方式。大數據技術在減輕道路交通堵塞、降低汽車運輸對環境的影響等方面有重要的作用。通過建立區域交通排放的監測及預測模型，共享交通運行與環境數據，建立交通運行與環境數據共享試驗系統，大數據技術可有效分析交通對環境的影響。同時，分析歷史數據，大數據技術能提供降低交通延誤和減少排放的交通信號智能化控制的決策依據，建立低排放交通信號控制原型系統與車輛排放環境影響模擬系統。

③ 大數據平台的基礎是虛擬化平台嗎

是的，一台設備是單一的個體，大數據的前提是要把很多的設備有機整合成一個整體，而這個，就需要虛擬化來做了

④ 大數據的概念是什麼

⑤ 大數據能創建虛擬現實嗎

能的。大數據指的是大數據媒體，是能創建團叢虛擬現實的，需要佩戴虛擬眼鏡的。大數據，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模扒敏巨大到無法透過主流軟體工具，在合理塌此櫻時間內達到擷取、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。

⑥ 大數據是什麼意思,大數據概念怎麼理解

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。

對於「大數據」（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。「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來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

麥肯錫全球研究所給出的定義是：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。

隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。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、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。

最小的基本單位是bit，按順序給出所有單位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。

⑦ 什麼叫大數據，與雲計算有何關系嗎

大數據（ Data）又稱為巨量資料，指需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察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」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」。
雲計算（英語：CloudComputing），是一種基於互聯網的計算方式，通過這種方式，共享的軟硬體資源和信息可以按需提供給計算機和其他設備。典型的雲計算提供商往往提供通用的網路業務應用，可以通過瀏覽器等軟體或者其他Web服務來訪問，而軟體和數據都存儲在伺服器上。雲計算服務通常提供通用的通過瀏覽器訪問的在線商業應用，軟體和數據可存儲在數據中心。
狹義雲計算指IT基礎設施的交付和使用模式，指通過網路以按需、易擴展的方式獲得所需資源；
廣義雲計算指服務的交付和使用模式，指通過網路以按需、易擴展的方式獲得所需服務。這種服務可以是IT和軟體、互聯網相關，也可是其他服務，它意味著計算能力也可作為一種商品通過互聯網進行流通。對雲計算的定義有多種說法，「雲計算是通過網路提供可伸縮的廉價的分布式計算能力」。
1）大數據和雲計算的概念區別：大數據說的是一種移動互聯網和物聯網背景下的應用場景，各種應用產生的巨量數據，需要處理和分析，挖掘有價值的信息；雲計算說的是一種技術解決方案，就是利用這種技術可以解決計算、存儲、資料庫等一系列IT基礎設施的按需構建的需求，兩者並不是同一個層面的東西。
（2）大數據與雲計算的關系那麼上面說了大數據和雲計算的區別，兩者之間又有著非常緊密的聯系，大數據是雲計算非常重要的應用場景，而雲計算則為大數據的處理和數據挖掘都提供了最佳的技術解決方案。
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，大數據指的海量的數據 一般日處理 PB級別以上，一般用於挖掘，分析，做一些智能商業板塊。