❶ 大數據的四個基本特徵
大數據的四個基本特徵如下:
1、數據量大(Volume)
大數據的顯而易見的特徵就是其龐大的數據規模。隨著信息技術的發展,互聯網規模的不斷擴大,每個人的生活都被記錄在了大數據之中,由此數據本身也呈爆發性增長。其中大數據的計量單位也逐漸發展,現如今對大數據的計量已達到EB了。
2、類型多樣(Variety)
在數量龐大的互聯網用戶等因素的影響下,大數據的來源十分廣泛,因此大數據的類型也具有多樣性。大數據由因果關系的強弱可以分為三種,即結構化數據、非結構化數據、半結構化數據,它們統稱為大數據。資料表明,結構化數據在整個大數據中佔比較大,高達百分之七十五,但能夠產生高價值的大數據卻是非結構化數據。
3、價值密度(Value)
大數據所有的價值在大數據的特徵中占核心地位,大數據的數據總量與其價值密度的高低關系是成反比的。同時對於任何有價值的信息,都是在處理海量的基礎數據後提取的。在大數據蓬勃發展的今天,人們一直探索著如何提高計算機演算法處理海量大數據,提取有價值信息的的速度這一難題。
4、高速(Velocity)
大數據的高速特徵主要體現在數據數量的迅速增長和處理上。與傳統媒體相比,在如今大數據時代,信息的生產和傳播方式都發生了巨大改變,在互聯網和雲計算等方式的作用下,大數據得以迅速生產和傳播,此外由於信息的時效性,還要求在處理大數據的過程中要快速響應,無延遲輸入、提取數據。
大數據的重要性
(一)大數據是推動數字經濟發展的關鍵生產要素
發展數字經濟是實現經濟高質量發展、構建現代化經濟體系的必由之路。推進經濟社會數字化轉型實際上就是從工業經濟時代向數字經濟時代的轉變。在這一轉變過程中,數據發揮著至關重要的作用。
黨的十九屆四中全會首次將數據作為生產要素參與收益分配,是一次重大理論創新,標志著數據從技術要素中獨立出來成為單獨的生產要素。數據在提高生產效率、實現智能生產、提升要素配置效率、激發新動能、培育新業態方面具有巨大應用潛力,成為推動數字經濟發展的創新動力源。
(二)大數據是重塑國家競爭優勢的重大發展機遇
世界各國都已充分認識到大數據對於國家的戰略意義,並早早開始布局。國家間的競爭將從資本、土地、資源的爭奪轉變為技術、數據、創新的競爭。
我國是數據資源大國,2010年我國數據佔全球比例為10%,2013年佔比為13%,2020年佔比將達20%。大力發展大數據有利於將我國數據資源優勢轉化為國家競爭優勢,實現數據規模、質量和應用水平同步提升,發掘和釋放數據資源的潛在價值,有效提升國家競爭力。
❷ 大數據時代對會計報表有什麼影響
回顧人類會計的發展歷史不難看出,財務的產生離不開經濟的發展與人類社會的進步,特別是人類進入現代社會後,財務會計隨著市場經濟的不斷發展而得到了完善和更新。從這一發展規律中不難看出,財務會計的發展必然會隨著經濟環境的變化而產生變化或做出相應的調整,最終實現財務會計的發展與經環境變化之間的相互協調。隨著現代信息化程度的不斷加深,企業的數據量逐漸增多,並呈現出爆炸式的增長趨勢、數據結構復雜化的發展變化態勢。在這樣一個信息爆炸的年代,無論是國有大型企業,還是私營的中小企業都在加快腳步追趕著大數據發展的腳步,希望從中能夠發現企業實現財富的途徑和資源,提高企業的核心競爭力和自身價值。
一、大數據時代對會計工作提出的要求與產生的影響
隨著人類時代背景的不斷演進,大數據時代的到來決定了企業的發展步伐必須緊跟時代的發展和進步,與時俱進、及時創新。作為時代發展的必然產物,會計工作的發展必須與時代同步,必須在一定的時代背景下進行完善,因此,大數據時代的到來為會計工作提出了新的要求。
(一)會計工作應收集並存儲更多的具有多種結構的數據資料
信息時代的發展所帶來的大數據所蘊含的價值是無法估量的,其中所包含的各種有用信息也是無法估算的。大數據技術更為全面的反映企業的經濟業務所需數據治療提供來便利條件。企業通過有效的收集各種大數據,幫助企業有效的提高了企業的市場佔有率、成為企業搶占競爭優勢的一種必然趨勢。企業的會計部門作為直接與各種數據、資料、信息相接處的部門,如果能更好地利用這種大數據時代所創造的大量的數據資料,將為企業的信息使用者提供第一手的信息資料,便於企業進行各種決策。因此,這就要求企業的財務人員必須能夠熟悉信息技術,能夠快捷的、准確的從眾多數據資料、繁雜的數據形式中探尋到有價值的數據,用以全面反應企業的經濟業務的發展狀況,消滅信息不對稱產生的問題。例如:對於企業的成本控制與內部控制人員,隨著市場經濟的不斷發展與完善,在微利時代成本的高低將成為企業獲利的關鍵性因素,在大數據時代下,專業的成本分析與控制人員,不僅要具備豐富的、扎實的財務專業知識,還必須對企業的各項生產工藝流程、生產環節、企業的內控流程等進行了解與高度關注,對各種指標及時進行把控(如:生產效率、產品報廢率、各種產品成本的差異、各種費用的使用情況等數據指標)。並在成本控制系統地幫助下,充分挖掘相關成本數據,並對成本數據進行合理的分配、歸集、構成分析等,從而為企業成本的有效控制奠定基礎,為企業的決策提供幫助。
(二)會計工作應更加關注非結構化數據帶來的價值
目前,各企事業單位的會計處理中主要是針對具有結構化的數據進行各種處理,現代計算機技術的發展、信息技術的發展、網路技術的普及等都為會計人員進行結構化的數據處理提供了便利,在這方面已經基本趨於成熟,對於結構化的數據計算、匯總、統計等工作已經非常嫻熟,即使是在遇到較大的數據量時,也能在相應的商業軟體的協助下完整這些工作。但是,隨著信息時代的不斷發展,很多半結構化、非結構化的數據和組件成為數據界的主流,這種本質上的取代和飛躍不僅僅體現在數據量的變化上,更充分體現在數據所產生的價值中。因此,這就要求會計工作要想真正從海量的數據資料中找到具有豐富價值的數據,就必須充分分析這些數據中的價值,並努力從中挖掘非結構數據,數據價值挖掘的越多越能為企業的經營發展帶來競爭的優勢。
(三)應不斷滿足會計信息使用者的個性化需要
會計工作是一項為企業的經營者提供決策信息的系統化工程,隨著社會主義市場經濟的不斷深入發展,各企業面臨的市場競爭日益激烈,企業的各利益相關者們對於經營決策的科學性、正確性、適用性等方面的內容越來越關注,這也就引發了企業會計工作目標的變化,並逐漸完成了由經濟管理的責任向決策責任的轉變。隨著大數據時代的到來,雲計算的應用、數據信息容量的增加、信息使用者的需求逐漸變得更加多元化、復雜化、個性化,而這些要求對於會計工作而言是難以預測的。隨著大數據時代的發展,企業的決策者們更加關注會計信息的個性化發展趨勢,這對傳統的會計工作是一次重大的挑戰。會計工作在大數據時代的改進中應努力遵循這一基本原則,採取積極的措施來應對這種不確定性。
(四)有效提升了會計信息的准確度
在傳統的會計工作中,企業的財務報告的編制主要是建立在基本的確認、計量、記錄的基礎上的,由於技術手段的缺乏與不完善,企業的財務數據、相關的業務數據作為企業管理中的重要資源,並未將其價值充分發揮出來,也並未引起足夠的重視。特別是有的企業在進行決策時由於受技術條件的限制,對於決策需求的數據信息並未及時的、充分的得到收集、整理、分析、評價,導致數據之間的整理存在難度,數據的使用效率偏低,從而影響了企業財務信息的真實性、准確性、精確性、可用性,例如:很多財務管理的數據在為企業生產財務報表後就失去了它的作用和價值而處於休眠狀態中。但是,大數據時代的到來,促進了技術的發展,企業可以高效率的處理、整合各種海量的數據,並從中挖掘更有價值、更能促進企業發展的數據,從而提升企業財務管理數據的准確性,使其向著科學化、標准化、規范化的方向邁進。
(五)全面促進財務人員的角色轉化
大數據時代的到來,使得企業的會計人員拜託了傳統的角色性,不僅僅進行簡單的記賬、符合、報表分析等工作,而是想著進行高層次的會計管理工作的方向轉變。傳統的會計人員通過對報表數據的分析,簡單的為企業的管理者、經營者、決策者提供數據依據。市場經濟的發展、競爭的加劇,建立在財務報表基礎上的簡單的數據分析不足以滿足信息需求者的需要。在大數據時代,企業的財務人員可以從不同的角度、不同的層面探尋企業發展所需的信息,徹底打破傳統的Excel數據分析中所不能實現的數據分析難題,通過這些數據的本質看到企業在發展中的問題、現狀,並及時的對企業的經營狀況、經營成果進行客觀的評價,從中揭示企業的不足,為轉變經營者的思路提供明確的方向。
二、大數據網路時代會計工作的新思路
(一)順應時代發展作為會計工作的總綱領
會計工作實務是在不斷變遷的外部環境中發展起來的,並伴隨著環境的變化而產生變革。因此,會計工作必須結合密切的時代背景、生活背景、社會背景,讓會計的發展順應時代發展的潮流。在大數據時代,人們獲取數據信息的途徑越來越簡單、越來越快捷,因此,會計工作的發展必須以適應時代潮流作為總綱領。
(二)樹立以人為本的重點工作
人力資源在知識經濟時代成為企業競爭力提升的主要源泉,並在企業價值的創造與轉移中起著至關重要的作用。傳統的人力資源管理模式看似穩定,實際上隱患重重,很容易在員工中造成相互推諉、扯皮現象的發生。大數據時代的到來,信息的傳遞呈現出碎片化的現象們只有充分發揮人的主觀能動性、創造性才能提高海量數據的生產力,因此,以人為本將使大數據時代對會計工作的轉變。例如:長期以來,財務人員都是脫離了企業的業務實際,坐在辦公室中部門造車,業務財務人員則實現了將財務與業務的完美結合。要求財務人員必須深入打破企業的各個業務部門和環節中,將業務信息直接轉變為各種有價值的財務信息,為企業提供更為專業的財務分析。在這方面海爾集團的業務財務人員的成功轉型就做的較好。
(三)信息技術的支持將大大提升財務管理能力
現代信息技術的發展帶動了物聯網、互聯網、企業內部網路之間的迅猛發展,也促進了大數據時代的發展。因此,離開了信息技術的支持,針對打大數據的收集、處理、輸出、分析等將受到重重阻礙。因此,現代信息技術已經成為現代企業競爭中獲勝的重要手段、成為擊敗對手的重要武器。例如:物聯網就以其廣泛的通信網路作為基礎,實現了物聯網與信息需求的結合。隨著大數據時代的到來,先進的信息技術為了順應企業的經營管理者的需要而得到不斷的發展,企業的財務管理者在大數據背景下,降低了資金成本、提高了資金使用效率,為企業的發展帶來了豐厚的利潤。
總之,隨著大數據時代的到來,企業選擇數據、處理數據、分析數據、整合數據的能力將不斷增強。面對新形勢,企業的會計工作必須及時進行創新才能確保企業的健康、穩定、可持續發展。
❸ 大數據的特徵
大數據的四大特徵如下:
第一,數據容量大
從TB級別,躍升到PB級別。
第二,數據類型繁多
相對於以往便於存儲的以文本為主的結構化數據,非結構化數據越來越多,包括網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等,這些多類型的數據對數據的處理能力提出了更高要求。
第三,商業價值高
價值密度的高低與數據總量的大小成反比。以視頻為例,一部1小時的視頻,在連續不間斷的監控中,有用數據可能僅有一二秒。如何通過強大的機器演算法更迅速地完成數據的價值「提純」成為目前大數據背景下亟待解決的難題。
第四,處理速度快
這是大數據區分於傳統數據挖掘的最顯著特徵。根據IDC的「數字宇宙」的報告,預計到2020年,全球數據使用量將達到35.2ZB。在如此海量的數據面前,處理數據的效率就是企業的生命。
大數據的作用
1、提供個性服務
很多人覺得大數據好像離我們很遠,其實我們在日常所使用的智能設備,就需要大數據的幫助。比如說我們運動時候戴的運動手錶或者是運動手環,就可以在我們平時運動的時候,幫助我們採集運動數據及熱量消耗情況。進入睡眠時,還可以幫助監控我們的睡眠,從而對這些數據進行分析,對未來階段進行規劃。
2、幫助企業
有了大數據企業就可以更便捷的收集到客戶的愛好,從而幫助分析客戶的需求。再根據每個客戶的需要來提出應對方案,推測客戶喜愛什麼樣的產品,對企業起到很大的幫助,也節省了很多時間和精力。同時大數據可以收集到市場上的各種產品數據,對未來市場走向進行預測,並對企業當前情況進行分析,為接下來的走向提供一個參考依據。
❹ 一文認識並讀懂大數據
一文認識並讀懂大數據
在寫這篇文章之前,我發現身邊很多IT人對於這些熱門的新技術、新趨勢往往趨之若鶩卻又很難說的透徹,如果你問他大數據和你有什麼關系?估計很少能 說出一二三來。究其原因,一是因為大家對新技術有著相同的原始渴求,至少知其然在聊天時不會顯得很「土鱉」;二是在工作和生活環境中真正能參與實踐大數據 的案例實在太少了,所以大家沒有必要花時間去知其所以然。
我希望有些不一樣,所以對該如何去認識大數據進行了一番思索,包括查閱了資料,翻閱了最新的專業書籍,但我並不想把那些零散的資料碎片或不同理解論述簡單規整並堆積起來形成毫無價值的轉述或評論,我很真誠的希望進入事物探尋本質。
如果你說大數據就是數據大,或者侃侃而談4個V,也許很有深度的談到BI或預測的價值,又或者拿Google和Amazon舉例,技術流可能會聊起 Hadoop和Cloud Computing,不管對錯,只是無法勾勒對大數據的整體認識,不說是片面,但至少有些管窺蠡測、隔衣瘙癢了。……也許,「解構」是最好的方法。
怎樣結構大數據?首先,我認為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。我會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;從對大數據的現在和未來去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。我將分別從雲計算、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。我將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。
和大數據相關的理論? 特徵定義最早提出大數據時代到來的是麥肯錫:「數據,已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域,成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用,預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。」
業界(IBM 最早定義)將大數據的特徵歸納為4個「V」(量Volume,多樣Variety,價值Value,速Velocity),或者說特點有四個層面:第一, 數據體量巨大。大數據的起始計量單位至少是P(1000個T)、E(100萬個T)或Z(10億個T);第二,數據類型繁多。比如,網路日誌、視頻、圖 片、地理位置信息等等。第三,價值密度低,商業價值高。第四,處理速度快。最後這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。
其實這些V並不能真正說清楚大數據的所有特徵,下面這張圖對大數據的一些相關特性做出了有效的說明。
古語雲:三分技術,七分數據,得數據者得天下。先不論誰說的,但是這 句話的正確性已經不用去論證了。維克托·邁爾-舍恩伯格在《大數據時代》一書中舉了百般例證,都是為了說明一個道理:在大數據時代已經到來的時候要用大數 據思維去發掘大數據的潛在價值。書中,作者提及最多的是Google如何利用人們的搜索記錄挖掘數據二次利用價值,比如預測某地流感爆發的趨 勢;Amazon如何利用用戶的購買和瀏覽歷史數據進行有針對性的書籍購買推薦,以此有效提升銷售量;Farecast如何利用過去十年所有的航線機票價 格打折數據,來預測用戶購買機票的時機是否合適。
那麼,什麼是大數據思維?維克托·邁爾-舍恩伯格認為,1-需要全部數據樣本而不是抽樣;2-關注效率而不是精確度;3-關注相關性而不是因果關系。
阿里巴巴的王堅對於大數據也有一些獨特的見解,比如,
「今天的數據不是大,真正有意思的是數據變得在線了,這個恰恰是互聯網的特點。」
「非互聯網時期的產品,功能一定是它的價值,今天互聯網的產品,數據一定是它的價值。」
「你千萬不要想著拿數據去改進一個業務,這不是大數據。你一定是去做了一件以前做不了的事情。」
特別是最後一點,我是非常認同的,大數據的真正價值在於創造,在於填補無數個還未實現過的空白。
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。
? 價值探討大數據是什麼?投資者眼裡是金光閃閃的兩個字:資產。比如,Facebook上市時,評估機構評定的有效資產中大部分都是其社交網站上的數據。
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」。
Target 超市以20多種懷孕期間孕婦可能會購買的商品為基礎,將所有用戶的購買記錄作為數據來源,通過構建模型分析購買者的行為相關性,能准確的推斷出孕婦的具體臨盆時間,這樣Target的銷售部門就可以有針對的在每個懷孕顧客的不同階段寄送相應的產品優惠卷。
Target的例子是一個很典型的案例,這樣印證了維克托·邁爾-舍恩伯格提過的一個很有指導意義的觀點:通過找出一個關聯物並監控它,就可以預測 未來。Target通過監測購買者購買商品的時間和品種來准確預測顧客的孕期,這就是對數據的二次利用的典型案例。如果,我們通過採集駕駛員手機的GPS 數據,就可以分析出當前哪些道路正在堵車,並可以及時發佈道路交通提醒;通過採集汽車的GPS位置數據,就可以分析城市的哪些區域停車較多,這也代表該區 域有著較為活躍的人群,這些分析數據適合賣給廣告投放商。
不管大數據的核心價值是不是預測,但是基於大數據形成決策的模式已經為不少的企業帶來了盈利和聲譽。
從大數據的價值鏈條來分析,存在三種模式:
1- 手握大數據,但是沒有利用好;比較典型的是金融機構,電信行業,政府機構等。
2- 沒有數據,但是知道如何幫助有數據的人利用它;比較典型的是IT咨詢和服務企業,比如,埃森哲,IBM,Oracle等。
3- 既有數據,又有大數據思維;比較典型的是Google,Amazon,Mastercard等。
未來在大數據領域最具有價值的是兩種事物:1-擁有大數據思維的人,這種人可以將大數據的潛在價值轉化為實際利益;2-還未有被大數據觸及過的業務領域。這些是還未被挖掘的油井,金礦,是所謂的藍海。
Wal-Mart作為零售行業的巨頭,他們的分析人員會對每個階段的銷售記錄進行了全面的分析,有一次他們無意中發現雖不相關但很有價值的數據,在 美國的颶風來臨季節,超市的蛋撻和抵禦颶風物品竟然銷量都有大幅增加,於是他們做了一個明智決策,就是將蛋撻的銷售位置移到了颶風物品銷售區域旁邊,看起 來是為了方便用戶挑選,但是沒有想到蛋撻的銷量因此又提高了很多。
還有一個有趣的例子,1948年遼沈戰役期間,司令員林彪要求每天要進行例常的「每日軍情匯報」,由值班參謀讀出下屬各個縱隊、師、團用電台報告的 當日戰況和繳獲情況。那幾乎是重復著千篇一律枯燥無味的數據:每支部隊殲敵多少、俘虜多少;繳獲的火炮、車輛多少,槍支、物資多少……有一天,參謀照例匯 報當日的戰況,林彪突然打斷他:「剛才念的在胡家窩棚那個戰斗的繳獲,你們聽到了嗎?」大家都很茫然,因為如此戰斗每天都有幾十起,不都是差不多一模一樣 的枯燥數字嗎?林彪掃視一周,見無人回答,便接連問了三句:「為什麼那裡繳獲的短槍與長槍的比例比其它戰斗略高?」「為什麼那裡繳獲和擊毀的小車與大車的 比例比其它戰斗略高?」「為什麼在那裡俘虜和擊斃的軍官與士兵的比例比其它戰斗略高?」林彪司令員大步走向掛滿軍用地圖的牆壁,指著地圖上的那個點說: 「我猜想,不,我斷定!敵人的指揮所就在這里!」果然,部隊很快就抓住了敵方的指揮官廖耀湘,並取得這場重要戰役的勝利。
這些例子真實的反映在各行各業,探求數據價值取決於把握數據的人,關鍵是人的數據思維;與其說是大數據創造了價值,不如說是大數據思維觸發了新的價值增長。
以上是小編為大家分享的關於一文認識並讀懂大數據的相關內容,更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨
❺ 大數據是怎麼定義的,大數據包括什麼
最早提出大數據的是麥肯錫公司,當時的定義是:
滲透在每一個行業和業務領域的數據,通過人們對這些海量數據的挖掘和運用,產生出一波新的生產率增長和消費者盈餘浪潮。
後來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。
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。
網路的定義:
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,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。
簡單理解為:
"大數據"是一個體量特別大,數據類別特別大的數據集,並且這樣的數據集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。簡單的說就是超級存儲,海量數據上傳到雲平台後,大數據就會對數據進行深入分析和挖掘。
❻ 詳細解讀你所不了解的「大數據」
詳細解讀你所不了解的「大數據」
進入2012年,大數據(bigdata)一詞越來越多地被提及,人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據,並命名與之相關的技術發展與創新。它已經上過《》《華爾街日報》的專欄封面,進入美國白宮官網的新聞,現身在國內一些互聯網主題的講座沙龍中,甚至被嗅覺靈敏的證券公司等寫進了投資推薦報告。
一、大數據出現的背景
進入2012年,大數據(bigdata)一詞越來越多地被提及,人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據,並命名與之相關的技術發展與創新。它已經上過《》《華爾街日報》的專欄封面,進入美國白宮官網的新聞,現身在國內一些互聯網主題的講座沙龍中,甚至被嗅覺靈敏的證券公司等寫進了投資推薦報告。
數據正在迅速膨脹並變大,它決定著企業的未來發展,雖然現在企業可能並沒有意識到數據爆炸性增長帶來問題的隱患,但是隨著時間的推移,人們將越來越多的意識到數據對企業的重要性。大數據時代對人類的數據駕馭能力提出了新的挑戰,也為人們獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。
最早提出大數據時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫,麥肯錫稱:「數據,已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域,成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用,預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。」「大數據」在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日,卻因為近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。
大數據在互聯網行業指的是這樣一種現象:互聯網公司在日常運營中生成、累積的用戶網路行為數據。這些數據的規模是如此龐大,以至於不能用G或T來衡量,大數據的起始計量單位至少是P(1000個T)、E(100萬個T)或Z(10億個T)。
二、什麼是大數據?
信息技術領域原先已經有「海量數據」、「大規模數據」等概念,但這些概念只著眼於數據規模本身,未能充分反映數據爆發背景下的數據處理與應用需求,而「大數據」這一新概念不僅指規模龐大的數據對象,也包含對這些數據對象的處理和應用活動,是數據對象、技術與應用三者的統一。
1、大數據(bigdata),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目前主流軟體工具,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。大數據對象既可能是實際的、有限的數據集合,如某個政府部門或企業掌握的資料庫,也可能是虛擬的、無限的數據集合,如微博、微信、社交網路上的全部信息。
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。從數據的類別上看,「大數據」指的是無法使用傳統流程或工具處理或分析的信息。它定義了那些超出正常處理范圍和大小、迫使用戶採用非傳統處理方法的數據集。
亞馬遜網路服務(AWS)、大數據科學家JohnRauser提到一個簡單的定義:大數據就是任何超過了一台計算機處理能力的龐大數據量。研發小組對大數據的定義:「大數據是最大的宣傳技術、是最時髦的技術,當這種現象出現時,定義就變得很混亂。」Kelly說:「大數據是可能不包含所有的信息,但我覺得大部分是正確的。對大數據的一部分認知在於,它是如此之大,分析它需要多個工作負載,這是AWS的定義。
2、大數據技術,是指從各種各樣類型的大數據中,快速獲得有價值信息的技術的能力,包括數據採集、存儲、管理、分析挖掘、可視化等技術及其集成。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。
3、大數據應用,是指對特定的大數據集合,集成應用大數據技術,獲得有價值信息的行為。對於不同領域、不同企業的不同業務,甚至同一領域不同企業的相同業務來說,由於其業務需求、數據集合和分析挖掘目標存在差異,所運用的大數據技術和大數據信息系統也可能有著相當大的不同。惟有堅持「對象、技術、應用」三位一體同步發展,才能充分實現大數據的價值。
當你的技術達到極限時,也就是數據的極限」。大數據不是關於如何定義,最重要的是如何使用。最大的挑戰在於哪些技術能更好的使用數據以及大數據的應用情況如何。這與傳統的資料庫相比,開源的大數據分析工具的如Hadoop的崛起,這些非結構化的數據服務的價值在哪裡。
三、大數據的類型和價值挖掘方法
1、大數據的類型大致可分為三類:
1)傳統企業數據(Traditionalenterprisedata):包括 CRMsystems的消費者數據,傳統的ERP數據,庫存數據以及賬目數據等。
2)機器和感測器數據(Machine-generated/sensor data):包括呼叫記錄(CallDetailRecords),智能儀表,工業設備感測器,設備日誌(通常是Digital exhaust),交易數據等。
3)社交數據(Socialdata):包括用戶行為記錄,反饋數據等。如Twitter,Facebook這樣的社交媒體平台。
2、大數據挖掘商業價值的方法主要分為四種:
1)客戶群體細分,然後為每個群體量定製特別的服務。
2)模擬現實環境,發掘新的需求同時提高投資的回報率。
3)加強部門聯系,提高整條管理鏈條和產業鏈條的效率。
4)降低服務成本,發現隱藏線索進行產品和服務的創新。
四、大數據的特點
業界通常用4個V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大數據的特徵。具體來說,大數據具有4個基本特徵:
1、是數據體量巨大
數據體量(volumes)大,指代大型數據集,一般在10TB規模左右,但在實際應用中,很多企業用戶把多個數據集放在一起,已經形成了PB級的數據量;網路資料表明,其新首頁導航每天需要提供的數據超過1.5PB(1PB=1024TB),這些數據如果列印出來將超過5千億張A4紙。有資料證實,到目前為止,人類生產的所有印刷材料的數據量僅為200PB。
2、是數據類別大和類型多樣
數據類別(variety)大,數據來自多種數據源,數據種類和格式日漸豐富,已沖破了以前所限定的結構化數據范疇,囊括了半結構化和非結構化數據。現在的數據類型不僅是文本形式,更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數據,個性化數據占絕對多數。
3、是處理速度快
在數據量非常龐大的情況下,也能夠做到數據的實時處理。數據處理遵循「1秒定律」,可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息。
4、是價值真實性高和密度低
數據真實性(Veracity)高,隨著社交數據、企業內容、交易與應用數據等新數據源的興趣,傳統數據源的局限被打破,企業愈發需要有效的信息之力以確保其真實性及安全性。以視頻為例,一小時的視頻,在不間斷的監控過程中,可能有用的數據僅僅只有一兩秒。
五、大數據的作用
1、對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、物聯網、社交網路、數字家庭、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。雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化,將結果反饋到上述應用中,將創造出巨大的經濟和社會價值。
大數據具有催生社會變革的能量。但釋放這種能量,需要嚴謹的數據治理、富有洞見的數據分析和激發管理創新的環境(RamayyaKrishnan,卡內基·梅隆大學海因茲學院院長)。
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。在硬體與集成設備領域,大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響,還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域,大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。
3、大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素
各 行各業的決策正在從「業務驅動」轉變「數據驅動」。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;可以為商家制定更加精準有效的營銷策略提供決策支持;可以幫助企業為消費者提供更加及時和個性化的服務;在醫療領域,可提高診斷准確性和葯物有效性;在公共事業領域,大數據也開始發揮促進經濟發展、維護社會穩定等方面的重要作用。
4、大數據時代科學研究的方法手段將發生重大改變
例如,抽樣調查是社會科學的基本研究方法。在大數據時代,可通過實時監測、跟蹤研究對象在互聯網上產生的海量行為數據,進行挖掘分析,揭示出規律性的東西,提出研究結論和對策。
六、大數據的商業價值
1、對顧客群體細分
「大數據」可以對顧客群體細分,然後對每個群體量體裁衣般的採取獨特的行動。瞄準特定的顧客群體來進行營銷和服務是商家一直以來的追求。雲存儲的海量數據和「大數據」的分析技術使得對消費者的實時和極端的細分有了成本效率極高的可能。
2、模擬實境
運用「大數據」模擬實境,發掘新的需求和提高投入的回報率。現在越來越多的產品中都裝有感測器,汽車和智能手機的普及使得可收集數據呈現爆炸性增長。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交網路也在產生著海量的數據。
雲計算和「大數據」分析技術使得商家可以在成本效率較高的情況下,實時地把這些數據連同交易行為的數據進行儲存和分析。交易過程、產品使用和人類行為都可以數據化。「大數據」技術可以把這些數據整合起來進行數據挖掘,從而在某些情況下通過模型模擬來判斷不同變數(比如不同地區不同促銷方案)的情況下何種方案投入回報最高。
3、提高投入回報率
提高「大數據」成果在各相關部門的分享程度,提高整個管理鏈條和產業鏈條的投入回報率。「大數據」能力強的部門可以通過雲計算、互聯網和內部搜索引擎把」大數據」成果和「大數據」能力比較薄弱的部門分享,幫助他們利用「大數據」創造商業價值。
4、數據存儲空間出租
企業和個人有著海量信息存儲的需求,只有將數據妥善存儲,才有可能進一步挖掘其潛在價值。具體而言,這塊業務模式又可以細分為針對個人文件存儲和針對企業用戶兩大類。主要是通過易於使用的API,用戶可以方便地將各種數據對象放在雲端,然後再像使用水、電一樣按用量收費。目前已有多個公司推出相應服務,如亞馬遜、網易、諾基亞等。運營商也推出了相應的服務,如中國移動的彩雲業務。
5、管理客戶關系
客戶管理應用的目的是根據客戶的屬性(包括自然屬性和行為屬性),從不同角度深層次分析客戶、了解客戶,以此增加新的客戶、提高客戶的忠誠度、降低客戶流失率、提高客戶消費等。對中小客戶來說,專門的CRM顯然大而貴。不少中小商家將飛信作為初級CRM來使用。比如把老客戶加到飛信群里,在群朋友圈裡發布新產品預告、特價銷售通知,完成售前售後服務等。
6、個性化精準推薦
在運營商內部,根據用戶喜好推薦各類業務或應用是常見的,比如應用商店軟體推薦、IPTV視頻節目推薦等,而通過關聯演算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析演算法後,可以將之延伸到商用化服務,利用數據挖掘技術幫助客戶進行精準營銷,今後盈利可以來自於客戶增值部分的分成。
以日常的「垃圾簡訊」為例,信息並不都是「垃圾」,因為收到的人並不需要而被視為垃圾。通過用戶行為數據進行分析後,可以給需要的人發送需要的信息,這樣「垃圾簡訊」就成了有價值的信息。在日本的麥當勞,用戶在手機上下載優惠券,再去餐廳用運營商DoCoMo的手機錢包優惠支付。運營商和麥當勞搜集相關消費信息,例如經常買什麼漢堡,去哪個店消費,消費頻次多少,然後精準推送優惠券給用戶。
7、數據搜索
數據搜索是一個並不新鮮的應用,隨著「大數據」時代的到來,實時性、全范圍搜索的需求也就變得越來越強烈。我們需要能搜索各種社交網路、用戶行為等數據。其商業應用價值是將實時的數據處理與分析和廣告聯系起來,即實時廣告業務和應用內移動廣告的社交服務。
運營商掌握的用戶網上行為信息,使得所獲取的數據「具備更全面維度」,更具商業價值。典型應用如中國移動的「盤古搜索」。
七、大數據對經濟社會的重要影響
1、能夠推動實現巨大經濟效益
比如對中國零售業凈利潤增長的貢獻,降低製造業產品開發、組裝成本等。預計2013年全球大數據直接和間接拉動信息技術支出將達1200億美元。
2、能夠推動增強社會管理水平
大數據在公共服務領域的應用,可有效推動相關工作開展,提高相關部門的決策水平、服務效率和社會管理水平,產生巨大社會價值。歐洲多個城市通過分析實時採集的交通流量數據,指導駕車出行者選擇最佳路徑,從而改善城市交通狀況。
3、如果沒有高性能的分析工具,大數據的價值就得不到釋放
對大數據應用必須保持清醒認識,既不能迷信其分析結果,也不能因為其不完全准確而否定其重要作用。
1)由於各種原因,所分析處理的數據對象中不可避免地會包括各種錯誤數據、無用數據,加之作為大數據技術核心的數據分析、人工智慧等技術尚未完全成熟,所以對計算機完成的大數據分析處理的結果,無法要求其完全准確。例如,谷歌通過分析億萬用戶搜索內容能夠比專業機構更快地預測流感暴發,但由於微博上無用信息的干擾,這種預測也曾多次出現不準確的情況。
2)必須清楚定位的是,大數據作用與價值的重點在於能夠引導和啟發大數據應用者的創新思維,輔助決策。簡單而言,若是處理一個問題,通常人能夠想到一種方法,而大數據能夠提供十種參考方法,哪怕其中只有三種可行,也將解決問題的思路拓展了三倍。
所以,客觀認識和發揮大數據的作用,不誇大、不縮小,是准確認知和應用大數據的前提。
八、總結
不管大數據的核心價值是不是預測,但是基於大數據形成決策的模式已經為不少的企業帶來了盈利和聲譽。
1、從大數據的價值鏈條來分析,存在三種模式:
1)手握大數據,但是沒有利用好;比較典型的是金融機構,電信行業,政府機構等。
2)沒有數據,但是知道如何幫助有數據的人利用它;比較典型的是IT咨詢和服務企業,比如,埃森哲,IBM,Oracle等。
3)既有數據,又有大數據思維;比較典型的是Google,Amazon,Mastercard等。
2、未來在大數據領域最具有價值的是兩種事物:
1)擁有大數據思維的人,這種人可以將大數據的潛在價值轉化為實際利益;
2)還未有被大數據觸及過的業務領域。這些是還未被挖掘的油井,金礦,是所謂的藍海。
大數據是信息技術與專業技術、信息技術產業與各行業領域緊密融合的典型領域,有著旺盛的應用需求、廣闊的應用前景。為把握這一新興領域帶來的新機遇,需要不斷跟蹤研究大數據,不斷提升對大數據的認知和理解,堅持技術創新與應用創新的協同共進,加快經濟社會各領域的大數據開發與利用,推動國家、行業、企業對於數據的應用需求和應用水平進入新的階段。
❼ 人人都在說大數據,那大數據概念是怎麼產生的
概念產生:
「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。
❽ 大數據的內容和基本含義
「大數據」是近年來IT行業的熱詞,大數據在各個行業的應用逐漸變得廣泛起來,如2014年的兩會,我們聽得最多的也是大數據分析,那麼,什麼是大數據呢,什麼是大數據概念呢,大數據概念怎麼理解呢,一起來看看吧。
1、大數據的定義。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。
2、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。
3、大數據的特點。數據量大、數據種類多、 要求實時性強、數據所蘊藏的價值大。在各行各業均存在大數據,但是眾多的信息和咨詢是紛繁復雜的,我們需要搜索、處理、分析、歸納、總結其深層次的規律。
4、大數據的挖掘和處理。大數據必然無法用人腦來推算、估測,或者用單台的計算機進行處理,必須採用分布式計算架構,依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫、雲存儲和虛擬化技術,因此,大數據的挖掘和處理必須用到雲技術。
5、大數據的應用。大數據可應用於各行各業,將人們收集到的龐大數據進行分析整理,實現資訊的有效利用。舉個本專業的例子,比如在奶牛基因層面尋找與產奶量相關的主效基因,我們可以首先對奶牛全基因組進行掃描,盡管我們獲得了所有表型信息和基因信息,但是由於數據量龐大,這就需要採用大數據技術,進行分析比對,挖掘主效基因。例子還有很多。
6、大數據的意義和前景。總的來說,大數據是對大量、動態、能持續的數據,通過運用新系統、新工具、新模型的挖掘,從而獲得具有洞察力和新價值的東西。以前,面對龐大的數據,我們可能會一葉障目、可見一斑,因此不能了解到事物的真正本質,從而在科學工作中得到錯誤的推斷,而大數據時代的來臨,一切真相將會展現在我么面前。
❾ 什麼是大數據
大數據(Big Data)指的是大規模、高復雜度、處理速度快的數據集合。大數據集合通常由多種不同類型的數據構成,如結構化數據(如資料庫中的表格數據)、半結構化數據(如XML或JSON格式的數據)和非結構化數據(如文本、音頻、視頻等)。
大數據的特徵可以由「念激4V」來表示:
1.Volume(數據量):指的是大數據集合的數據量通常非常龐大,可能是以TB或PB計量的。數據的體量之大,往往需要使用分布式處理技術才能處理。
2.Velocity(數據處理速度):指的是大數據集合的數據流動速度通常非常快,可能需要實時或准實時的處理,以滿足業務需滑拆求。這就需要處理大數據的系統具有高效的實時處理能力。
3.Variety(數據類型多樣性):指的是大數據集合中包含各種類型的數據,如文本、圖像、音頻、視頻等,這些數據可能以不同的格式、編碼方式存在,需要對其進行處理和整合。
4.Value(數據價值):指的是大數據集合中蘊含著巨大的價值,通過對大數據進行分析和挖掘,可以發現數據背後的規律和關聯,幫助企業做出更明智的決策,提高產品和服務的質量等。
大數據在當前的商業、科技、醫療、教育等領域都仔讓襪得到了廣泛的應用。通過對大數據進行分析和挖掘,可以實現精準營銷、智能製造、金融風控、醫療診斷、交通管控等方面的應用。同時,由於大數據集合的處理和存儲需要龐大的計算資源和存儲設備,因此大數據也推動了雲計算、分布式計算等技術的發展。