大數據技術的優勢

⑴ 大數據的優勢和特點是什麼

1、 數據體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別。
2、 數據類型繁多，涉及網路日誌、視頻、圖片、地理位置等信息。
3、 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。
4、 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。
 
 

⑵ 大數據分析的好處

大數據分析的好處就是可以在海量的數據信息中分析出一定的規律或者得到一些結論，從而為決策、行動提供數據分析參考依據。

⑶ 大數據的特點主要是什麼

1、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。

2、種類（Variety）：

數據類型的多樣性。

3、速度（Velocity）：

指獲得數據的速度。

4、可變性（Variability）：

妨礙了處理和有效地管理數據的過程。

5、真實性（Veracity）：

數據的質量。

6、復雜性（Complexity）：

數據量巨大，來源多渠道。

7、價值（value）：

合理運用大數據，以低成本創造高價值。

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。

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。

(3)大數據技術的優勢擴展閱讀：

一、結構

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。

二、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。

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

⑷ 大數據的優勢

1、對於企業而言，通過微信連接用戶和商家已是企業重要的發展方向，大數據將為你的企業帶來優勢。
對於一般的企業而言，大數據的作用主要表現在兩個方面，分別是數據的分析使用與進行二次開發項目，大數據的運用，不僅標志著時代的進步，同時還激勵著人們進行更深領域的探究。
2、大數據可以提高數據的可用性，大數據需要尖端的可視化數據工具，以把所有的數字和數據點轉化成一些更具體的數據。這將增加數據整體的可用性，以便企業自己或他們的用戶使用。
其實大數據具有多重優勢：
•提高生產力：來自供應商Syncsort公司的另一項調查發現，59.9%的受訪者使用Hadoop和Spark等大數據工具來提高業務的工作效率。現代大數據工具使分析師能夠更快地分析更多數據，從而提高個人生產力。此外，從這些分析中獲得的見解通常使組織能夠在整個公司內更廣泛地提高生產力。
•改善客戶服務：在NewVantage公司調查的受訪者中，改善客戶服務是大數據分析項目的第二個最常見的主要目標，53.4%的受訪者表示在這方面取得了一些成功。社交媒體、客戶關系管理(CRM)系統、其他客戶為當今的企業提供了大量有關其客戶的信息，他們很自然地會使用這些數據來更好地為這些客戶提供服務。
•欺詐檢測：大數據分析的另一個常見用途用於欺詐檢測，特別是在金融服務行業。依賴於機器學習的大數據分析系統的一大優勢是它們在檢測模式和異常方面非常出色。這些能力可以讓銀行和信用卡公司能夠發現被盜信用卡或欺詐性購買，並且通常是在持卡人知道出現問題之前發現問題。

⑸ 大數據的優勢

毫無疑問，各行各業因為大幅爆發的數據而正變得蒸蒸日上。在這10年中，幾乎所有行業都或多或少的受到這 巨變的影響。科技滲透到各個領域，並且已經成為每個處理單元的必要元素。談到IT行業，具體來說，軟體和自動化是較基本的術語，並且用於處理循環的每個階段。

大數據時代」帶來對人們的關鍵性的考驗是如何在爆炸的信息中處理數據，新的數據產生是個很自然的過程，但「處理」是很關鍵的。目前大數據解決信息量爆炸的情況下很多一是數據量大，二是非結構性比較多，像微博、微信是非結構性的。

相較於穩定性而言，企業更關心的是敏捷性和創新性，通過大數據技術，可以幫助公司及時實現這 願望。大數據分析不僅使企業能夠跟隨瞬息萬變的潮流而不斷更新，而且還具有預測未來發展趨勢的能力，使企業占據有競爭力的優勢。

大數據席捲了 ，並帶來了驚人的利益，這 力量無需多說。大數據使IBM、亞馬遜等 公司受益，這些公司通過利用大數據開發 些前沿的技術，為客戶提供高端服務。

「採用大數據，雲計算和移動戰略的企業發展狀況超過沒有採用這些技術的同行53%。」——《福布斯》

在戴爾開展的 項調查中顯示，採用大數據、雲計算以及移動戰略的企業中，優勢更加明顯，也就是，這些企業中有53%採用大數據起步較晚或者尚未採用，在這 結果令人驚訝不已。

雖然大數據尚處於初 階段，但通過在處理過程中，融合這 理念，將為企業贏得50%的利潤。顯然，在如今的商業中，大數據顯現的驚人優勢並不亞於石油或煤炭帶來的利益。 

掌握數據能力，開采「暗數據」

著名的咨詢公司Gartner公司對暗數據的定義是「組織在正常業務活動過程中收集、處理和存儲的信息資產，通常不能用於其他目的」。

然而，大數據系統的出現使得這些公司能夠將尚未開拓的數據投入使用，並從中提取有意義的信息。過去沒有被認可或認為毫無用處的數據突然成為公司的財富，這 點令人驚訝不已。通過大數據分析，這些公司可以加快流程，從而降低運營成本。 

軟體正在吞噬整個 數據爭奪戰正在打響

我們目前處於數據驅動型經濟中，如果無法分析當前或未來的趨勢，任何組織都無法生存下去。搶奪數據已經成為決定下 步行動方案的關鍵。

客戶逐漸成為所有組織的焦點，對於及時滿足客戶的需求這 任務非常迫切。只有在強大的軟體支持下，業務戰略才有可能會支撐和加速業務運營。這較終促成了強大的大數據技術的需求，可以以許多方式使組織受益。

決策指導 更智能更快速更精準

在這個激烈的競爭時代，人人都想脫穎而出。但問題是如何實現這 期望 雖然公司與競爭對手持有相同的運營模式，但公司應當如何展現其獨 無二 答案在於公司採用的策略。為了表現優於競爭對手，做出良好和智慧決策的能力在每 步中發揮關鍵作用。這些決定不僅應該是好的決定，而且應該盡可能做出又快又明智的決定，使公司能夠在積好的主動出擊。

將大數據分析納入流程的做法揭示了非結構化數據，從而有助於管理者以系統的方式分析其決策，並在需要時採取替代方法。 

以用戶為 用戶行為數據是營銷關鍵

現在客戶有機會隨時隨地購物，在相關信息幫助下，對於公司需要做出比之前更敏捷的反應這 要求而言具有更大的挑戰。但是公司將如何不斷地實現這 點呢 答案是藉助「大數據」。客戶動向是不斷變化的，因此營銷人員的策略也應該做出相應調整。通過整合過去和實時數據來評估客戶的品味和喜好，這樣可以使公司採取更快捷的應對措施。

例如，亞馬遜通過利用強大的大數據引擎的能力，從 個以產品為基礎的公司發展成為囊括1.52億客戶在內的大型市場參與者。亞馬遜旨在通過跟蹤客戶的購買趨勢，並為營銷人員提供他們即時需要的所有相關信息，從而來為客戶服務。此外，亞馬遜通過實時監控 15億種產品，成功滿足了客戶的需求。

通過數據倉庫使數據資產變現

這些公司越來越大，因此不同的流程產生不同的數據。資料倉儲中的許多重要信息仍然無法訪問。然而，公司已經能夠使用大數據分析這 武器來挖掘這座大山，讓分析師和工程師深入研究，並提供新穎而又有意義的見解。

經過這番分析，有 件事值得肯定的是，這是 個高度數字化和技術驅動時代的開端，並伴隨著強大的實時大數據分析能力。

更多營銷方式

⑹ 大數據分析是什麼優缺點是什麼大數據的優缺點

數據分析是指抄用適當的襲統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解並消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。數據分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。
大數據分析的優點：能夠准備得出可靠信息，有助於企業發展，已經找到自己的方向；
缺點：信息透明化，大數據比你更了解你自己。
大數據優點：
(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。
大數據的缺陷：
當前，大部分中國企業在數據基礎系統架構和數據分析方面都面臨著諸多挑戰。根據產業信息網調查，目前國內大部分企業的系統架構在應對大量數據時均有擴展性差、資源利用率低、應用部署復雜、運營成本高和高能耗等缺陷。

⑺ 大數據有哪些重要的作用

我們正處在科技高速發展的時代，如今互聯網已經與我們的生活息息相關，我們每天在互聯網產生大量的數據，這些數據散落在網路中看似沒有怎麼作用，但是這些數據經過系統的處理整合起來確實非常有價值的。

一、 發展大數據技術可以提高生產力

大數據技術在企業已經成為投入使用很成功的案例，很多應用程序開發商和大型公司都運用大數據技術擴展大數據項目。大數據技術在運用時可以通過數據挖掘知道最需要的數據是哪些，通過這些數據獲取更多的生產力，提高生產能力，為企業帶來更多的商業價值。目前有很多企業通過數據挖掘分析解決問題，相對來說大數據分析比著傳統的數據分析速度更快，更能獲取可「回收利用」的信息流量，提高行業內的生產力。

二、 發展大數據技術可以改善營銷決策

近幾年的數據量暴增，數據盈利也很可能成為未來收入的主要來源，大數據技術在海量數據的分析中，尋求到最合適的企業營銷策略，通過數據分析給企業帶來更明智的策略。

大數據工程師通過對客戶的數據精湛分析，分析行業內的流行趨勢並且定製出更適合的產品或者服務，通過對定價的檢測和分析對客戶忠誠度有效評估，一系列的運用大數據及時改善營銷決策，給企業帶來有價值的數據決策。

三、 發展大數據技術的未來優勢

大數據行業的興起，許多開發企業都意識到，想要在行業內不斷的發展就要運用大數據技術，提升自身企業的品牌價值，在行業比拼中尋求如鄭更多的競爭優勢，微軟亞馬遜等大型跨國公司目前都在採用大數據解決問題，為消費者提供更好的服務。

目前有很多行業和企業都嘗到大數據技術的甜頭了，未來會有越來越多運用大數據技術的產業，以現在大數據發展的速度來看，2020年大數據的市場規模將達到2030億美元，很多企業都在期盼大數據項目可以運用的范圍更廣闊，然後通過運用產生更大的利益空間。

大數據技術能為行業提高生產力、改善營銷決策，給企業帶來更好的發展前景，目前大數據技術發展雖然在初級階段，但是發展勢頭很猛，未來也會有更多的行業領域涉足大數據技術運用，大數據技術未來發展形式一片大好!

當下，大數據方面的就業主要有三大方向：一是數據分析類大數據人才，二是系統研發類大數據人才，三是應用開發類大數據人才。他們的基礎崗位分別是大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師、大數據分析師，如果想系統的學習編程的可以來我這看看。

對於求職者來說，大數據只是所從事事業的一個方向，而渣察頌職業崗位則是決定做什麼事?大數據從業者/求職者可以根據自身所學技術及興趣特徵，選擇一個適合自己的大數據相關崗位。下面為大家介紹十種與大數據相關的熱門崗位。

一、ETL研發

企業數據種類與來源的不斷增加，對數據進行整合與處理變得越來越困難，企業迫切需要一種有數據整合能力的人才。ETL開發者這是在此需求基礎下而誕生的一個職業崗位。ETL人才在大數據時代炙手可熱的原因之一是：在企業大數據應用的早期階段，Hadoop只是窮人的ETL。

二、Hadoop開發

隨著數據規模不斷增大，傳統BI的數據處理成本過高企業負擔加重。而Hadoop廉價的數據處理能力被重新挖掘，企業需求持續增長。並成為大數據人才必須掌握的一種技術。

三、可視化工具開發

可視化開發就是在可視化工具提供的圖形用戶界面上，通過操作界面元素，有可視化開發工具自動生成相關應用軟體，輕松跨越多個資源和層次連接所有數據。過去，數據可視化屬於商業智能開發者類別，但是隨著Hadoop的崛起，數據可視化已經成了一項獨立的專業技能和崗位。

四、信息架構開發

大數據重新激發了主數據管理的熱潮。充分開發利用企業數據並支持決策需要非常專業的技能。信息架構師必須了解如何定義和存檔關鍵元素，確保以最有效的方式進行數據管理和利用。信息架構師的關鍵技能包括主數據管理、業務知識和數據建模等。

五、數據倉庫研究

為方便企業決策，出於分析性報告和決策支持的目的而創建的數據倉庫研究崗位是一種所有類型數據的戰略集合。為企業提供業務智能服務，指導業務流程改進和監視時間、成本、質量和控制。

六、OLAP開發

OLAP在線聯機分析開發者，負責將數據從關系型或非關系型數據源中抽取出來建立模型，然後創建數據訪問的用戶界面，提供高性能的預定義查詢功能。

七、數據科學研究

數據科學家是一個全新的工種，能夠沒喊將企業的數據和技術轉化為企業的商業價值。隨著數據學的進展，越來越多的實際工作將會直接針對數據進行，這將使人類認識數據，從而認識自然和行為。

八、數據預測分析

營銷部門經常使用預測分析預測用戶行為或鎖定目標用戶。預測分析開發者有些場景看上有有些類似數據科學家，即在企業歷史數據的基礎上通過假設來測試閾值並預測未來的表現。

九、企業數據管理

企業要提高數據質量必須考慮進行數據管理，並需要為此設立數據管家職位，這一職位的人員需要能夠利用各種技術工具匯集企業周圍的大量數據，並將數據清洗和規范化，將數據導入數據倉庫中，成為一個可用的版本。

十、數據安全研究

數據安全這一職位，主要負責企業內部大型伺服器、存儲、數據安全管理工作，並對網路、信息安全項目進行規劃、設計和實施。成都加米穀大數據培訓機構，專注於大數據人才培養。

希望對您有所幫助！~

⑻ 大數據工程技術有什麼優勢

1、首先，可以海量數據存儲

隨著信息化與網路安全建設的發展，企業的信息系統、安全設備越來越多，所產生的告警、日誌等安全數據也呈爆發式增長，傳統安全分析技術一直無法解決海量數據的實時處理與海量存儲的問題。

傳統關系型資料庫的數據處理效率在3000EPS左右，而大數據分布式架構下可以將每秒數據處理效率提高15倍以上。同時可以通過靈活擴展，解決海量數據存儲擴容成本高的問題。

2、其次，可以提高查詢速度

數據查詢的范圍，是以數據存儲能力為前提的，而實時的計算能力則是數據可以任意查詢的基礎保障。比如希望查詢時間跨度為6個月數據，首先要能做到可以存儲6個月的數據量，並且能夠支持任意查詢的處理速度。

傳統關系型資料庫查詢1TB、時間跨度為6個月的數據，可能需要以小時為單位計算，而大數據分布式架構下能夠達到秒級響應。如果單個節點有效數據不超過2TB，在優化好的基礎上可以做到2秒完成任何數據查詢。

3、最後，可以降低開發成本

在傳統技術架構下，涉及到數據分析類系統的開發，需要進行詳細數據結構設計，不設計好數據結構是無法完成開發任務的，如果功能變化，可能需要重新設計數據架構。

⑼ 大數據優勢有哪些

可以從數據上去看出去從數據上直觀地體現居民的生活水平，以及從數據上去尋找一些好的居民生活的水準。然後得到呈現方法
數據
IT行業術語
本詞條是多義詞，共6個義項
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科普中國 | 本詞條由「科普中國」科學網路詞條編寫與應用工作項目審核
審閱專家曾劍秋
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。

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》[1]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）。[2]

中文名
大數據
外文名
big data,mega data
提出者
維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶
提出時間
2008年8月中旬
應用學科
計算機，信息科學，統計學
快速
導航
特徵

結構

應用

意義

趨勢

IT分析工具

促進發展
定義
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。
大數據與雲計算的關系
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。[3]
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」。[4]
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