大數據的實質

Ⅰ 大數據的特性

大數據的特性如下：

一、大數據是多源的

大數據的本質是最自然狀態的那個真實的個人、法人和社會體。任何一個人或者一個企業都是由多種數據源構成的，因此想要真正的了解消費者或者企業，需要通過多源的數據整合，蘆謹多維度進行分析。

零點有數是大數據智能服務機構中聚焦於行業深度應用的典範。零點有數依託長期積累並不斷拓展的多源數據資源，持續研發與優化數據分析模型與應用平台，透過打通從大數據、中數據到精數據的數據軸，直接為公共事務領域、商業領域的優質客戶群提供覆蓋讓嘩螞行動策略、決策支持、價值管理的數據驅動落地型解決方案。

Ⅱ 大數據是幹嘛的

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。
大數據的本質就是一大堆結構化的和非結構化的數據。因為數據量太大，你沒辦法使用，你需要從中抓取出有價值的內容或你想要的數據，這就是大數據應用。
大數據有四個特性，第一個就是高容量，也就是說一定要「大」，至於需要大到什麼程度呢，就是要以TB往上走。第二個就是多樣化，是區別於以往海量數據挖掘的最主要特徵。它有兩層含義，一是數據來源多樣化，系統數據、設備日誌、感測器、文件系統等等來源。二是數據結構多樣化，這是核心特徵！要包含結構化數據、非結構數據（包括所謂半結構化數據）。
第三個是即時效性，基本上至少也要達到億級數據一秒查詢，做的比較好的可以達到千億級數據一秒查詢。這個特徵幾乎決定了傳統技術架構無法滿足要求，因此Hadoop架構的出現催化了大數據的發展，也是有人認為Hadoop就是大數據的原因。第四個是價值，數據一定要有價值、而後才能產生價值。就好比存商品的叫才能倉庫，存垃圾的叫垃圾填滿坑一樣。沒價值的數據就像一個垃圾填滿坑，這也是為什麼數據治理在大數據實施中非常重要的原因之一。
隨著時間的推移，數據的積累，隨著社會節奏的變化，使用信息化系統的人越來越多，數據積累的速度越來越快，數據也越來越龐大。當規模大到在獲取數據，存儲數據，管理數據，分析數據方面大大超過了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，並且數據的價值越來越大，針對數據的處理就需要專門的企業或者人員來完成，這就是現在大數據（當然，大數據的內涵遠遠不是這一兩句話能夠說清楚的）
從技術層面說，大數據和以前的數據時代（"小數據"）的最大差異在於： 以前是數據找應用、演算法的過程，偏重於用抽樣推測全局,從抽樣數據中分析，沒有採集到的樣本所對應的相關規律。
而大數據時代的重要技術特徵之一，是應用、演算法去找數據的過程，因為數據規模變成了技術上最大的挑戰，我們更關注每一個個體的微觀表現

Ⅲ 大數據的本質是什麼

數據本身是一種語言，把業務、系統用數據這種語言表現出來，可視化出來，並應用起來。數據這個語言，即是過程也是結果，是業務和系統行為的過程和結果，所以數據本身不會撒謊，數據本身也不產生價值。這就好比語言本身不產生價值，但語言一旦用來交流、傳承，便產生了價值。
數據的價值在於應用，通過數據應用解決商業問題，在市場化的行為中，數據建設也往往需要商業驅動。
所以，數據的本質是商業。大數據、數據中台、數字化轉型，為的都是解決商業問題。

Ⅳ 大數據的本質是

問題一：你好，大數據的本質是什麼？ 遠標教育為你解答：
從本質上講，大數據是指按照一定的組織結構連接起來的數據，是非常簡單而且直接的事物，但是從現象上分析，大數據所呈現出來的狀態復雜多樣，這是因為現象是由觀察角度決定的，正如蘇軾在詩里所描述的，「橫看成嶺側成峰，遠近高低各不同。不識廬山真面目，只緣身在此山中」。
由此可見，大數據的核心關鍵是組織結構，而不是構成大數據的數據本身，這個特徵類似人工生命之父克里斯・ 蘭頓(Chris Langton)對生命的描述，「生命的本質在於物質的組織形式,而不在於物質的本身」，事實上，宇宙模型里的全部事物似乎都遵循這樣的構成規則，結構和節點上的物質。
大數據的結構是一個多層次、交織關聯的復雜系 統結構，數據是分布在節點上的構成物質，數據之間的關聯關系是由節點的位置決定的，而不是由數據本身來決定。也就是說，不同的數據位於同一個節點時，就可 以獲得相同的關聯關系。比如張三在某個縣里 *** 政權結構的局長位置，他就獲得了這個節點位置上的所有關聯關系，如果李四替換了張三，那麼李四就獲得了這個 位置上的關聯關系，而張三就會失去這個位置上的關聯關系，獲得他新的節點位置上的關聯關系。

問題二：根據塗子沛先生所講，大數據的本質是數據的價值在增加對嗎 2013年稱為「大數據元年」

問題三：大數據的本質是數據的價值在增加 當然不對了，大數據的價值是把很多的數據進行分析和處理，得出有價值的數據，並不是數據價值的增加，以前那麼多的數據都被人浪費了，現在是要把那麼多的數據利用起來，產生價值。大數據培訓檸檬學院。

問題四：如何認識大數據的本質 數據本身並不能完全代表事物的最終整體和結果，世間有如此多數據無法解釋的東西存在，比如很多心血來潮和情感變數，我們的世界的存在著諸多未知的X因素。
有趣的是，正是這些未知的因素，才推動了數據分析的發展。人類總是希望得到利益最大化的結果，所以他們在事前就會做好各種分析准備，例如二戰時發明原子彈使得戰爭提前結束。其實在每一個時代，我們都會進行數據分析從而去解決問題，雖然有時候並不管用，但是這並沒有阻礙人類對於數據分析的追求，隨著科技的進步，數據分析更是到處都是。

問題五：1.大數據的本質是 如果指的是硬碟區別如下：
內部傳輸速度主要是由尋道時間以及數據存儲密度決定，外部主要是匯流排的速度以及硬碟介面類型決定的，目前的串口硬碟要比以前的並口硬碟更快。數據傳輸率其實分為外部傳輸率和內部傳輸率兩種，其中前者要比後者快很多，兩者之間有一塊緩沖區以緩解速度差距。通常稱突發數據傳輸率為外部傳輸率，指從硬碟緩沖區讀取數據的速度；內部傳輸率，也稱最大持續傳輸率，是指硬碟將數據記錄在碟片上的速度，反映硬碟緩沖區未用時的性能。目前的主流硬碟在容量、平均訪問時間、轉速等方面都差不多，然而在內部傳輸率上的差別比較大，因而內部數據傳輸率成為硬碟的一個「硬」指標，它真實地反應了硬碟的作戰能力。

問題六：大數據和數據挖掘什麼區別？ 傳統的數據挖掘就是在數據中尋找有價值的規律，這和現在熱炒的大數據在方向上是一致的。
只不過大數據具有「高維、海量、實時」的特點，就是說數據量大，數據源和數據的維度高，並且更新迅速的特點，傳統的數據挖掘技術可能很難解決，需要從演算法的改進（提升演算法對大數據的處理能力）和方案的框架（分解任務，把大數據分析拆解成若干小單元加以解決，或者通過規律的提取，把重復出現的數據加以整合等等）等多方面去提升處理能力。
所以，可以理解成大數據是場景是問題，而數據挖掘是手段。

問題七：大數據的本質是什麼 考試試題及答案 利用大數據來定位市場需求和人群定位，幫助企業或個人實現精準營銷，更方便更簡潔，降低營銷成本。

問題八：如何認識大數據的本質 數據本身並不能完全代表事物的最終整體和結果，世間有如此多數據無法解釋的東西存在，比如很多心血來潮和情感變數，我們的世界的存在著諸多未知的X因素。
有趣的是，正是這些未知的因素，才推動了數據分析的發展。人類總是希望得到利益最大化的結果，所以他們在事前就會做好各種分析准備，例如二戰時發明原子彈使
得戰爭提前結束。其實在每一個時代，我們都會進行數據分析從而去解決問題，雖然有時候並不管用，但是這並沒有阻礙人類對於數據分析的追求，隨著科技的進
步，數據分析更是到處都是。

問題九：大數據本質上只是一場技術變革.對嗎 大數據時代的來臨，帶給我們眾多的沖擊，每個人都應當與時俱進、不斷提升，放棄殘缺的守舊思想，大膽接受新的挑戰。
探討大數據時代將給我們帶來哪些變革，首先要搞清楚什麼是大數據，其次，要釐清大數據會帶來哪些變革，最後，要思考如何應對大數據時代的挑戰。
什麼是大數據？
國際數據公司定義了大數據的四大特徵：海量的數據規模（vast）、快速的數據流轉和動態的數據體系（velocity）、多樣的數據類型（variety）和巨大的數據價值（value）。僅從海量的數據規模來看，全球IP流量達到1EB所需的時間，在2001年需要1年，在2013年僅需1天，到2016年則僅需半天。全球新產生的數據年增40%，全球信息總量每兩年就可翻番。
而根據2012年互聯網路數據中心發布的《數字宇宙2020》報告，2011年全球數據總量已達到1.87ZB（1ZB=10萬億億位元組），如果把這些數據刻成DVD，排起來的長度相當於從地球到月亮之間一個來回的距離，並且數據以每兩年翻一番的速度飛快增長。預計到2020年，全球數據總量將達到35～40ZB，10年間將增長20倍以上。
需要強調的是：所謂大數據並不僅僅是指海量數據，而更多的是指這些數據都是非結構化的、殘缺的、無法用傳統的方法進行處理的數據。也正是因為應用了大數據技術，美國谷歌公司才能比 *** 的公共衛生部門早兩周時間預告2009 年甲型H1N1流感的暴發。
釐清大數據帶來了哪些變革
就像電力技術的應用不僅僅是發電、輸電那麼簡單，而是引發了整個生產模式的變革一樣，基於互聯網技術而發展起來的「大數據」應用，將會對人們的生產過程和商品交換過程產生顛覆性影響，數據的挖掘和分析只是整個變革過程中的一個技術手段，而遠非變革的全部。「大數據」的本質是基於互聯網基礎上的信息化應用，其真正的「魔力」在於信息化與工業化的融合，使工業製造的生產效率得到大規模提升。
簡而言之，「大數據」並不能生產出新的物質產品，也不能創造出新的市場需求，但能夠讓生產力大幅提升。正如，《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》作者肯尼思・庫克耶和維克托・邁爾-舍恩伯格指出：數據的方式出現了3個變化：第一，人們處理的數據從樣本數據變成全部數據；第二，由於是全樣本數據，人們不得不接受數據的混雜性，而放棄對精確性的追求；第三，人類通過對大數據的處理，放棄對因果關系的渴求，轉而關注相互聯系。這一切代表著人類告別總是試圖了解世界運轉方式背後深層原因的態度，而走向僅僅需要弄清現象之間的聯系以及利用這些信息來解決問題。
如何應對大數據帶來的挑戰
第一， 大數據將成為各類機構和組織，乃至國家層面重要的戰略資源。
在未來一段時間內，大數據將成為提升機構和公司競爭力的有力武器。從某一層面來講，企業與企業的競爭已經演變為數據的競爭，工業時代引以自豪的廠房與流水線，變成信息時代的伺服器。阿里巴巴集團的伺服器多達上萬台，而谷歌的伺服器超過了50萬台。重視數據資源的搜集、挖掘、分享與利用，成為當務之急。
第二，大數據的公開與分享成為大勢所趨， *** 部門必須身先士卒。
2013年6月在英國北愛爾蘭召開G8會議，簽署了《開放數據 *** 》，要求各國 *** 對數據分類，並且公開14類核心數據，包括：公司、犯罪與司法、地球觀測、教育、能源與環境、財政與合同、地理空間、全球發展、治理問責與民主、保健、科學與研究、統計、社會流動性與福利和交通運輸與基礎設施。同年7月，我國國務院就要求推進9個重點領域信息公開工作。正如 *** 總理所強調的，社會信用體系建設包括政務誠信、商務......>>

問題十：大數據是什麼概念 從海量的數據里進行擷取、管理、處理、並整理之後，獲得你需要的資訊

電影《紙牌屋》的成功就是其中一個例子，Netflix（引進紙牌屋的公司）作為世界上最大的在線影片租恁服務商，從其網站點擊率、下載量、搜索請求和評論等眾多海量數據中進行分析與預測後，認為紙牌屋能火，因此選擇引進《紙牌屋》

Ⅳ 大數據的本質

首先我們必須承認世界的不確定性，這樣我們就不會採用確定性的思維方式去面對一個不確定性的世界。當我們了解到信息或者說數據能夠消除不確定性之後，便能理解為什麼大數據的出現能夠解決那些智能的問題，因為很多智能問題從根本上來講無非是消除不確定性的問題。對於前面提到的大數據的三個特徵，即數據量大、多維度和完備性。在這個基礎之上，我們就能夠講清楚大數據的本質。

先談談數據量的問題。在過去，由於數據量不夠，即使使用了數據，依然不足以消除不確定性，因此數據的作用其實很有限，很多人忽視它的重要性是必然的。在那種情況下，哪個領域先積攢下足夠多的數據，它的研究進展就顯得快一些。具體到機器智能方面，語音識別是最早獲得比較多數據的領域，因此數據驅動的方法從這個領域產生也就不足為奇了。

關於大數據多維度的重要性問題，可以從兩個角度來看待它。第一個視角是「互信息」，為了獲得相關性通常需要多個維度的信息。比如我們要統計「央行調整利息」和「股市波動」的相關性，只有歷史上央行調整利息一個維度的信息顯然是不夠的，需要上述兩個維度的信息同時出現。第二個視角是所謂的「交叉驗證」，我們不妨看這樣一個例子：夏天的時候，如果我們感覺很悶熱，就知道可能要下雨了。也就是說，「空氣濕度較高」和「24小時內要下雨」之間的互信息較大。但是，這件事並非很確定，因為有些時候濕度大卻沒有下雨。不過，如果結合氣壓信息、雲圖信息等其他維度的信息，也能驗證「24小時內要下雨」這件事，那麼預測的准確性就要大很多。

最後，我們從資訊理論的角度來看看數據完備性的重要性。在大數據時代，在某個領域里獲得數據的完備性還是可能的。比如在過去把全國所有人的面孔收集全是一件不可想像的事情，但是今天這件事情完全能做到。當數據的完備性具備了之後，就相當於訓練模型的數據集合和使用這個模型的測試集合是同一個集合，或者是高度重復的。在這種情況下，就不會出現覆蓋不了很多小概率事件的災難。

這樣數據驅動才具有普遍性，而不再是時靈時不靈的方法論。

由此可見，大數據的科學基礎是資訊理論，它的本質就是利用信息消除不確定性。雖然人類使用信息由來已久，但是到了大數據時代，量變帶來質變，以至於人們忽然發現，採用資訊理論的思維方式可以讓過去很多難題迎刃而解。

Ⅵ 大數據的本質

      大數據是一種思維方式，我們稱之為「大數據思維」。

      大數據這個概念的提出，是因為人們發現數據能夠消除世界的不確定性。但僅僅數據量大，不能稱為大數據，能稱為大數據的至少要滿足三個特徵：數據量大，多維度，完備性。

   悔或凱   數據量足夠的大。而且這些數據能從多個維度展現要分析對象的特徵。數據還足夠完整，最好能用窮舉法列出有關目標的全部數據。

      工業時代，人們遵循因果關系的工團橘作方式。現在，人們的工作方式碧喚是利用大數據，尋找相關性。

      從本質上來看，這是兩種不同的思維方式。

Ⅶ 大數據的本質是什麼

從本質上講，大數據是指按照一定的組織結構連接起來的數據，是非常簡單而且直接的事物，但是從現象上分析，大數據所呈現出來的狀態復雜多樣，這是因為現象是由觀察角度決定的。

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。

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。

(7)大數據的實質擴展閱讀：

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。

Ⅷ 大數據的本質是什麼

大數據從字面來說，所謂大數據就是指規模特別巨大的數據集合，因此從本質上來說，它仍然是屬於資料庫或數據集合，不過是規模變得特別巨大而已，因此麥肯錫公司在上述的咨詢報告中將大數據定義為「大小超出常規的資料庫工具獲取、存儲、管理和分析能力的數據集。」
總結：大數據是指無法在一定時間內用常規軟體工具對其內容進行抓取、 管理 和處理的數據集合。