大數據涌現

① 大數據涌現現象的具體表現形式

大數據涌現現象的具體表現形式有數據分析及挖掘、機器學習、數據倉庫與數據安全。大數據技術能夠將隱藏於海量數據中的信息和知識挖掘出來，為人類的社會經濟活動提供依據，提高各個領域的運行效率，提高了整個社會經濟的集約化程度。

相關信息

1、數據統計及分析是基於存儲的海量數據進行普通的分析和分類匯總，滿足大多數分析需求。數據挖掘一般沒有預先設定好的主題。

2、企業用戶需要的是決策，也許還有其他需求，有時沒有與大數據掛鉤，例如營銷，很多朋友用DSP來舉例，這個應用在針對性行業效果不錯，原因就是大數據價值問題，不是技術改進能解決的。

3、從企業角度來說，無論是資料庫、數據倉庫還是大數據都是解決不同需求、處理不同級別數據量的技術，之間並無沖突。針對不同需求和現狀進行技術選擇。各種技術相互補充、相互協作。

4、要開展一個全新的大數據項目似乎無從下手。從現有數據倉庫建設理論和經驗入手，引入部分大數據技術，特別是實現非結構化數據的收集、存儲和處理是一種比較可行的方法。大數據蘊藏著價值信息，但數據安全面臨著嚴峻挑戰。

② 大數據發展前景怎麼樣 這個行業有前途嗎

如果你是合格的大數據開發技術人員，那當然有高薪的工作，並不是說你學內完了之後就一定容有高薪工作的，那需要看你學習怎麼樣。
目前大數據培訓相對其他培訓項目要好就業，
因為其他語言還是技能培訓都是有一定的市場基礎的，
而大數據在最近兩年才大力發展，並且在各領域蔓延，
因此所產生的人才缺口巨大，而在企業中真正對大數據技能比較強力的技術人才，又特別的少；
應用越來越廣，技術人才卻產生較慢，剛培訓的人員，只能適應基本的軟體操作和理論基礎；
還達不到企業要完成復雜業務的技術需求；
所以培訓入門快，拿薪資快，但只是一時，進入企業，不努力學習是跟不上發展與用人需求的。

③ 大數據技術有哪些

大數據技術，就是從各種類型的數據中快速獲得有價值信息的技術。

大數據領域已經涌現出了大量新的技術，它們成為大數據採集、存儲、處理和呈現的有力武器。

大數據處理關鍵技術一般包括：大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分析及挖掘、大數據展現和應用(大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等)。

一、大數據採集技術

數據是指通過RFID射頻數據、感測器數據、社交網路交互數據及移動互聯網數據等方式獲得的各種類型的結構化、半結構化(或稱之為弱結構化)及非結構化的海量數據，是大數據知識服務模型的根本。

重點要突破分布式高速高可靠數據爬取或採集、高速數據全映像等大數據收集技術;突破高速數據解析、轉換與裝載等大數據整合技術;設計質量評估模型，開發數據質量技術。

互聯網是個神奇的大網，大數據開發和軟體定製也是一種模式，這里提供最詳細的報價，如果你真的想做，可以來這里，這個手機的開始數字是一八七中間的是三兒

零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。

大數據採集一般分為大數據智能感知層：主要包括數據感測體系、網路通信體系、感測適配體系、智能識別體系及軟硬體資源接入系統，實現對結構化、半結構化、非結構化的海量數據的智能化識別、定位、跟蹤、接入、傳輸、信號轉換、監控、初步處理和管理等。

必須著重攻克針對大數據源的智能識別、感知、適配、傳輸、接入等技術。

基礎支撐層：提供大數據服務平台所需的虛擬伺服器，結構化、半結構化及非結構化數據的資料庫及物聯網路資源等基礎支撐環境。

重點攻克分布式虛擬存儲技術，大數據獲取、存儲、組織、分析和決策操作的可視化介面技術，大數據的網路傳輸與壓縮技術，大數據隱私保護技術等。

二、大數據預處理技術

主要完成對已接收數據的辨析、抽取、清洗等操作。

1)抽取：因獲取的數據可能具有多種結構和類型，數據抽取過程可以幫助我們將這些復雜的數據轉化為單一的或者便於處理的構型，以達到快速分析處理的目的。

2)清洗：對於大數據，並不全是有價值的，有些數據並不是我們所關心的內容，而另一些數據則是完全錯誤的干擾項，因此要對數據通過過濾「去噪」從而提取出有效數據。

三、大數據存儲及管理技術

大數據存儲與管理要用存儲器把採集到的數據存儲起來，建立相應的資料庫，並進行管理和調用。

重點解決復雜結構化、半結構化和非結構化大數據管理與處理技術。

主要解決大數據的可存儲、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸等幾個關鍵問題。

開發可靠的分布式文件系統(DFS)、能效優化的存儲、計算融入存儲、大數據的去冗餘及高效低成本的大數據存儲技術;突破分布式非關系型大數據管理與處理技術，異構數據的數據融合技術，數據組織技術，研究大數據建模技術;突破大數據索引技術;突破大數據移動、備份、復制等技術;開發大數據可視化技術。

開發新型資料庫技術，資料庫分為關系型資料庫、非關系型資料庫以及資料庫緩存系統。

其中，非關系型資料庫主要指的是NoSQL資料庫，分為：鍵值資料庫、列存資料庫、圖存資料庫以及文檔資料庫等類型。

關系型資料庫包含了傳統關系資料庫系統以及NewSQL資料庫。

開發大數據安全技術。

改進數據銷毀、透明加解密、分布式訪問控制、數據審計等技術;突破隱私保護和推理控制、數據真偽識別和取證、數據持有完整性驗證等技術。

四、大數據分析及挖掘技術

大數據分析技術。

改進已有數據挖掘和機器學習技術;開發數據網路挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術;突破基於對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術;突破用戶興趣分析、網路行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。

數據挖掘就是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。

數據挖掘涉及的技術方法很多，有多種分類法。

根據挖掘任務可分為分類或預測模型發現、數據總結、聚類、關聯規則發現、序列模式發現、依賴關系或依賴模型發現、異常和趨勢發現等等;根據挖掘對象可分為關系資料庫、面向對象資料庫、空間資料庫、時態資料庫、文本數據源、多媒體資料庫、異質資料庫、遺產資料庫以及環球網Web;根據挖掘方法分，可粗分為:機器學習方法、統計方法、神經網路方法和資料庫方法。

機器學習中，可細分為:歸納學習方法(決策樹、規則歸納等)、基於範例學習、遺傳演算法等。

統計方法中，可細分為:回歸分析(多元回歸、自回歸等)、判別分析(貝葉斯判別、費歇爾判別、非參數判別等)、聚類分析(系統聚類、動態聚類等)、探索性分析(主元分析法、相關分析法等)等。

神經網路方法中，可細分為:前向神經網路(BP演算法等)、自組織神經網路(自組織特徵映射、競爭學習等)等。

資料庫方法主要是多維數據分析或OLAP方法，另外還有面向屬性的歸納方法。

從挖掘任務和挖掘方法的角度，著重突破：

1.可視化分析。

數據可視化無論對於普通用戶或是數據分析專家，都是最基本的功能。

數據圖像化可以讓數據自己說話，讓用戶直觀的感受到結果。

2.數據挖掘演算法。

圖像化是將機器語言翻譯給人看，而數據挖掘就是機器的母語。

分割、集群、孤立點分析還有各種各樣五花八門的演算法讓我們精煉數據，挖掘價值。

這些演算法一定要能夠應付大數據的量，同時還具有很高的處理速度。

3.預測性分析。

預測性分析可以讓分析師根據圖像化分析和數據挖掘的結果做出一些前瞻性判斷。

4.語義引擎。

語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。

語言處理技術包括機器翻譯、情感分析、輿情分析、智能輸入、問答系統等。

5.數據質量和數據管理。

數據質量與管理是管理的最佳實踐，透過標准化流程和機器對數據進行處理可以確保獲得一個預設質量的分析結果。

六、大數據展現與應用技術

大數據技術能夠將隱藏於海量數據中的信息和知識挖掘出來，為人類的社會經濟活動提供依據，從而提高各個領域的運行效率，大大提高整個社會經濟的集約化程度。

在我國，大數據將重點應用於以下三大領域：商業智能、 *** 決策、公共服務。

例如：商業智能技術， *** 決策技術，電信數據信息處理與挖掘技術，電網數據信息處理與挖掘技術，氣象信息分析技術，環境監測技術，警務雲應用系統(道路監控、視頻監控、網路監控、智能交通、反電信詐騙、指揮調度等公安信息系統)，大規模基因序列分析比對技術，Web信息挖掘技術，多媒體數據並行化處理技術，影視製作渲染技術，其他各種行業的雲計算和海量數據處理應用技術等。

④ 大數據未來的發展前景怎麼樣

大數據作為一種重要的戰略資產，已經不同程度地滲透到每個行業領域和部門，其深度應用不僅有助於企業經營活動，還有利於推動國民經濟發展。 它對於推動信息產業創新、大數據存儲管理挑戰、改變經濟社會管理面貌等方面也意義重大。 大數據的技術發展與物聯網、雲計算、人工智慧等新技術領域的聯系將更加緊密，物聯網的發展將極大提高數據的獲取能力，雲計算與人工智慧將深刻地融入數據分析體系，融合創新將會不斷地涌現和持續深入。

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。

⑤ 「大數據」與「海量數據」有哪些區別

」大數據」包含了」海量數據」的含義，而且在內容上超越了海量數據，簡而言之，」回大數據」答是」海量數據」+復雜類型的數據。大數據包括交易和交互數據集在內的所有數據集，其規模或復雜程度超出了常用技術按照合理的成本和時限捕捉、管理及處理這些數據集的能力。

⑥ 什麼是大數據大數據有什麼作用

大數據的概念和作用：
概念：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。
作用：大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合虧兆應用的結點侍斗。移動互聯網、數字家庭、物聯網、社交網路、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。
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。
3.大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。各行各業的決策對大數據的分銷談租析越來越重視,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

⑦ 淺析大數據發展趨勢

淺析大數據發展趨勢
雖然大數據仍在起步階段，存在諸多挑戰，但未來的發展依然非常樂觀。大數據的發展呈現八大趨勢：數據資源化，將成為最有價值的資產；大數據在更多的傳統行業的企業管理落地；大數據和傳統商業智能融合，行業定製化解決方案將涌現；數據將越來越開放，數據共享聯盟將出現；大數據安全越來越受重視，大數據安全市場將愈發重要；大數據促進智慧城市發展，為智慧城市的引擎；大數據將催生一批新的工作崗位和相應的專業；大數據在多方位改善我們的生活。
趨勢一：數據資源化，將成為最有價值的資產
隨著大數據應用的發展，大數據價值得以充分的體現，大數據在企業和社會層面成為重要的戰略資源，數據成為新的戰略制高點，是大家搶奪的新焦點。《華爾街日報》在一份題為《大數據，大影響》的報告宣傳，數據已經成為一種新的資產類別，就像貨幣或黃金一樣。Google、Facebook、亞馬遜、騰訊、網路、阿里巴巴和360等企業正在運用大數據力量獲得商業上更大的成功，並且金融和電信企業也在運用大數據來提升自己的競爭力。我們有理由相信大數據將不斷成為機構和企業的資產，成為提升機構和企業競爭力的有力武器。
趨勢二：大數據在更多的傳統行業的企業管理落地
一種新的技術往往在少數行業應用取得了好的效果，對其他行業就有強烈的示範效應。目前大數據在大型互聯網企業已經得到較好的應用，其他行業的大數據尤其是電信和金融也逐漸在多種應用場景取得效果。因此，我們有理由相信，大數據作為一種從數據中創造新價值的工具，將會在許多行業的企業得到應用，帶來廣泛的社會價值。大數據將在幫助企業更好的理解和滿足客戶需求和潛在需求，更好的應用在業務運營智能監控、精細化企業運營、客戶生命周期管理、精細化營銷、經營分析和戰略分析等方面。企業管理既有藝術也有科學，相信大數據在科學管理企業方面有更顯著的促進，讓更多擁抱大數據的企業實現智慧企業管理。
趨勢三：大數據和傳統商業智能融合，行業定製化解決方案將涌現
來自傳統商業智能領域者將大數據當成一個新增的數據源，而大數據從業者則認為傳統商業智能只是其領域中處理少量數據時的一種方法。大數據用戶更希望能獲得一種整體的解決方案，即不僅要能收集、處理和分析企業內部的業務數據，還希望能引入互聯網上的網路瀏覽、微博、微信等非結構化數據。除此之外，還希望能結合移動設備的位置信息，這樣企業就可以形成一個全面、完整的數據價值發展平台。畢竟，無論是大數據還是商業智能，目的都是為分析服務的，數據全面整合起來，更有利於發現新的商業機會，這就是大數據商業智能。同時，由於行業的差異性，很難研發出一套適用於各行業的大數據商業智能分析系統，因此，在一些規模較大的行業市場，大數據服務提供商將會以更加定製化的商業智能解決方案提供大數據服務。我們相信更多的大數據商業智能定製化解決方案將在電信、金融、零售等行業出現。
趨勢四：數據將越來越開放，數據共享聯盟將出現
大數據越關聯越有價值，越開放越有價值。尤其是公共事業和互聯網企業的數據開放數據將越來越多。我們看到，美國、英國、澳大利亞等國家的政府都在政府和公共事業上的數據做出努力。而國內的一些城市和部門也在逐漸開展數據開放的工作。比如北京市在2012年就開始試運行政務數據資源網，在2013年年底正式開放；上海在2012年啟動了政府數據資源開放試點工作，數據涉及地理位置、交通、經濟統計和資格資質等數據；2014年，貴州省也加入數據開放之列，10月份雲上貴州正式上線。對於不同的行業，數據越共享也是越有價值。如果每一個醫院想獲得更多病情特徵庫以及葯效信息，那麼就需要全國，甚至全世界的醫療信息共享，從而可以通過平台進行分析，獲取更大的價值。我們相信數據會呈現一種共享的趨勢，不同領域的數據聯盟將出現。
趨勢五：大數據安全越來越受重視，大數據安全市場將愈發重要
隨著數據的價值的越來越重要，大數據的安全穩定也將會逐漸被重視。網路和數字化生活也使得犯罪的分子更容易獲取關於他人的信息，也有更多的騙術和犯罪手段出現，所以，在大數據時代，無論對於數據本身的保護，還是對於由數據而演變的一些信息的安全，對大數據分析有較高要求的企業將至關重要。大數據安全是跟大數據業務相對應的，與傳統安全相比，大數據安全的最大區別是安全廠商在思考安全問題的時候首先要進行業務分析，並且找出針對大數據的業務的威脅，然後提出有針對性的解決方案。比如，對於數據存儲這個場景，目前很多企業採用開源軟體如Hadoop技術來解決大數據問題，由於其開源性，但是其安全問題也是突出的。因此，市場需要更多專業的安全廠商針對不同的大數據安全問題來提供專業的服務。
趨勢六：大數據促進智慧城市發展，為智慧城市的引擎
隨著大數據的發展，大數據在智慧城市將發揮著越來越重要的作用。由於人口聚集給城市帶來了交通、醫療、建築等各方面的壓力，需要城市能夠更合理地進行資源布局和調配，而智慧城市正是城市治理轉型的最優解決方案。智慧城市是通過物與物、物與人、人與人的互聯互通能力、全面感知能力和信息利用能力，通過物聯網、移動互聯網、雲計算等新一代信息技術，實現城市高效的政府管理、便捷的民生服務、可持續的產業發展。智慧城市相對於之前數字城市概念，最大的區別在於對感知層獲取的信息進行了智慧的處理。由城市數字化到城市智慧化，關鍵是要實現對數字信息的智慧處理，其核心是引入了大數據處理技術。大數據是智慧城市的核心智慧引擎。智慧安防、智慧交通、智慧醫療、智慧城管等，都是以大數據為基礎的的智慧城市應用領域。
趨勢七：大數據將催生一批新的工作崗位和相應的專業
一個新行業的出現，必將在工作職位方面有新的需求，大數據的出現也將推出一批新的就業崗位，例如，大數據分析師、數據管理專家、大數據演算法工程師、數據產品經理等等。具有有豐富經驗的數據分析人才將成為稀缺的資源，數據驅動型工作將呈現爆炸式的增長。而由於有強烈的市場需求，高校也將逐步開設大數據相關的專業，以培養相應的專業人才。企業也將和高校緊密合作，協助高校聯合培養大數據人才。如2014年，IBM 全面推進與高校在大數據領域的合作，引入強大的研發團隊和業務夥伴，推動「大數據平台」和「大數據分析」的面向行業產學研創新合作以及系統化知識體系建設和高價值人才培養，建設符合中國教學特色及人才需求的大數據相關學分課程，為未來建設特色專業方向做准備。
趨勢八：大數據在多方位改善我們的生活
大數據不僅用於企業和政府，也應用於我們的生活。在健康方面：我們可以利用智能手環監測，對我們的睡眠模式來進行追蹤，了解睡眠質量；我們可以利用智能血壓計、智能心率儀遠程的監控身在異地的家裡老人的健康情況，讓遠在他方的外出工作者更加放心；在出行方面：我們可以利用智能導航出行GPS數據了解交通狀況，並根據擁堵情況進行路線實時調優。在居家生活方面：大數據將成為智能家居的核心，智能家電實現了擬人智能，產品通過感測器和控制晶元來捕捉和處理信息，可以根據住宅空間環境和用戶需求自動設置控制，甚至提出優化生活質量的建議，如我們的冰箱可能會在每天一大早建議我們當天的菜譜

⑧ 大數據時代已經到來,什麼是大數據

大數據時代已經到來,什麼是大數據

大數據時代已經到來,你了解嗎？什麼是大數據？一、大數據出現的背景進入2012年，大數據(big data)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《紐約時報》《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 CRM systems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（CallDetail Records），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(Ramayya Krishnan,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。

⑨ 大數據時代來襲企業宜加緊布局

大數據時代來襲企業宜加緊布局
「大數據」，這一新興概念，正在被賦予極其豐富的內涵，並被寄予特別巨大的希望……大數據時代，我們該如何尋找對策，迎接挑戰？得大數據者得天下，是一些推崇大數據時代的變革者堅信不疑的判斷。很多專家認為，在大數據時代，誰能有效地壟斷數據，誰就有可能成為世界霸主。
大數據及其分析，將會在未來10年改變幾乎每一個行業的業務功能。根據麥肯錫預測，如果具備相關的IT設施、資料庫投資和分析能力等條件，大數據將在未來10年，使美國醫療市場獲得每年3000億美元的新價值。
人類正在邁入大數據時代
關於「大數據（BigD ata）」，麥肯錫全球研究所在報告《大數據：創新、競爭和生產力的下一個前沿》中定義：大數據，是指大小超出了傳統資料庫軟體工具的抓取、存儲、管理和分析能力的數據群。也有專家認為，大數據的「大」是指大型數據集，即數據量一般在10T B規模左右；多個用戶把多個數據集放在一起，形成PB級的數據量；同時，這些數據又來自多種數據源，並以實時、迭代的方式來實現，即「大數據=海量數據+復雜類型的數據」。
我們正處在一個數據爆發增長的時代。移動互聯網、移動終端和數據感應器的出現，使數據以超出人們想像的速度在快速增長。據國際數據資訊公司（G lobalPulse）估測，數據數量一直在快速增加，每年增長50%，這個速度不僅是指數據流的增長，而且還包括全新的數據種類的增多。
有研究統計，從人類文明開始到2003年，人類共創造了5T B（兆億位元組）的信息。而現在，這樣的數據量卻僅需兩天就能夠被創造出來，且速度仍在加快。由此可見，我們的確已經邁入了大數據時代。
世界各國加緊大數據布局
世界上許多國家都已經認識到了大數據所蘊含的重要戰略意義，紛紛開始在國家層面進行戰略部署，以迎接大數據技術革命，正在帶來的新機遇和新挑戰。
「大數據資源」成為重要戰略資源
互聯網時代，「資源」的含義正在發生極大的變化，它已不再僅僅只是指煤、石油、礦產等一些看得見、摸得著的實體「大數據」，也正在演變成不可或缺的戰略資源。互聯網、物聯網每天都在產生大量的數據，這些龐大的數據資源，為人們依據數據了解世界、了解市場、了解人們的生活提供了可能。大數據已經被視為一種資產、一種財富、一種可以被衡量和計算的價值。得大數據者得天下，是一些推崇大數據時代的變革者所堅信不疑的判斷。
「大數據安全」上升為國家安全
傳統意義上的國家安全，是指軍隊對國家領土安全的保護，是國家之間軍事實力的較量。但在互聯網高度發達的大數據時代，網路變成了幾乎是透明的虛擬世界，也因此使國家安全的環境和內涵發生了極大的變化，對大數據的安全保存、防丟失和防破壞等問題，成為我們必須要面對的安全難題。大數據安全，已經上升成為國家安全的重要組成部分。
在大數據時代，數據安全的威脅隨時都有可能發生。各種國家信息基礎設施和重要機構所承載著的龐大數據信息，如由信息網路系統所控制的石油和天然氣管道、水、電力、交通、銀行、金融、商業和軍事等，都有可能成為被攻擊的目標。
此外，大數據也為網路恐怖分子提供了新的資源支持，有可能使恐怖分子通過網路侵入到人們工作生活的方方面面，並通過威脅、攻擊、破壞，癱瘓民用或軍事基礎設施等手段，達到其製造心理恐慌和財產損失，威脅國家安全和社會安全的目的。
「大數據決策」成為一種新決策方式
依據大數據進行決策，從數據中獲取價值，讓數據主導決策，是一種前所未有的決策方式，並正在推動著人類信息管理准則的重新定位。隨著大數據分析和預測性分析對管理決策影響力的逐漸加大，依靠直覺做決定的狀況將會被徹底改變。
2009年爆發的甲型H 1N 1流感病毒，谷歌公司就是通過觀察人們在網上搜索的大量記錄，在流感爆發的幾周前，就判斷出流感是從哪裡傳播出來的，從而使公共衛生機構的官員獲得了極有價值的數據信息，並做出有針對性的行動決策，而這比疾控中心的判斷，提前了一兩周。美國的Farecast系統，它的一個功能就是飛機票價預測，它通過從旅遊網站獲得的大量數據，分析41天之內的12000個價格樣本，分析所有特定航線機票的銷售價格，並預測出當前機票價格在未來一段時間內的漲降走勢，從而幫助虛擬乘客選擇最佳的購票時機，並降低可觀的購票成本。
「大數據應用」促進信息技術與各行業深度融合
有專家指出，大數據及其分析，將會在未來10年改變幾乎每一個行業的業務功能。從科學研究到醫療保險，從銀行業到互聯網，各個不同的領域都在遭遇爆發式增長的數據量。在美國的17個行業中，已經有15個行業大公司擁有大量的數據，其平均擁有的數據量已經遠遠超過了美國國會圖書館所擁有的數據量。
在醫療與健康行業，根據麥肯錫預測，如果具備相關的IT設施、資料庫投資和分析能力等條件，大數據將在未來10年，使美國醫療市場獲得每年3000億美元的新價值，並削減2/3的全國醫療開支。
在製造業領域，製造企業為管理產品生命周期將採用IT系統，包括電腦輔助設計、工程、製造、產品開發管理工具和數字製造，製造商可以建立一個產品生命周期管理平台PLM （Proct Lifecycle M an-agem ent），從而將多種系統的數據集整合在一起，共同創造出新的產品。
此外，在交通、能源、材料、商業和服務等行業領域，甚至在新聞傳媒領域，也都在以大數據為發展契機，加速這些行業與信息技術的深度融合。
「大數據開發」推動新技術和新應用不斷涌現
大數據的應用需求，是大數據新技術開發的源泉。在不久的將來，也許很多原來單純依靠人類自身判斷力的領域應用，最終都將被計算機系統的數據分析和數據挖掘功能，所普遍改變甚至取代。一小片合適的信息，也許會促使創新邁進一大步；一組數據，也可能會得到數據收集人難以想像的應用，甚至可能在另一個看起來毫不相關的領域得到應用。藉助這些創新型的大數據應用，數據的能量將會層層被放大。