大數據零散化

⑴ 大數據改革時代我們該如何去應對

大數據改革時代我們該如何去應對

對大數據進行進一步深度的分析，並挖掘出對企業發展有利的數據，這是現代企業最常見的行為。而通過對市場的整體分析了解經濟增長的內動力以及結構變化和調整，進一步調整產業，以便更好的發揮企業優勢，贏得市場，成為同行中的佼佼者，這是任何企業都希望看到的。但是，從大數據提出以來，越來越多的企業表示自己似乎看不懂，大數據變化的太快，讓人捉摸不透。而對大數據的改革，我們該如何應對呢？

一、化零為整

數據是零散的，就像一盤散沙，分散在世界各地，企業要想分析市場，就要將這盤散沙捧起來，運用數據分析技術以及特長分析、挖掘埋藏在數據當中的寶貴價值，實現更好的決策，推動企業相關決策的進行。

二、去糟粕，挖精髓

數據泛濫的最直接後果就是數據中有大量無用數據的存在，這些無用的數據會對數據分析技術人員的分析行為造成一定的困擾，對此，技術人員需要對其進行整理、清洗，去掉無用的數據，將有價值的大數據挖掘出來，進行科學管理和分析，嚴格控制數據的質量，做到真正的數出有源、真實可靠。

三、重視數據源

大數據時代，數據來源不可能僅有一點，尤其是在行業分析當中，不僅要分析自己行業的發展，還要分析競爭對手的數據，更甚者需要分析市場環境的數據。多方面下手才能真正分析出到底是怎麼回事，該如何去應對市場危機。

然而，不少企業用戶在分析數據的時候，不捨得下血本，只是簡單的對自己產品的用戶行為以及各種數據進行分析，並不會投資分析大環境以及競爭對數，這樣可能導致企業在發展過程中，看不清市場環境，無法做出正確的判斷，也就是我們所說的決策失誤。

當然，大數據涉及各行各業，分析大數據，不可能僅看一方面，也不可能毫無預算的去分析所有的數據，這樣會導致很多浪費，也會增加企業的成本支出。作為現代化企業，最好的做法是轉變自己的經營思路，加強各部門之間的溝通協調、保證數據收集的精準，為企業大數據的發展提供更好的環境。

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⑵ 大數據分析:從感性決策到理性決策

大數據分析:從感性決策到理性決策

自人類有史以來，從未像現在這樣積累如此多的數據，也從未如此繁重的數據分析工作。我們都知道，挖掘大數據背後的價值能給的決策帶來預測和指導，但是如何挖掘數據、掌控數據，就成了擺在眼前的難題，

價值隱藏於數據之後

在商業活動中，無時無刻不在產生大量的數據。但大多數時候，這些數據是零散的、不規律的，這就是我們常說的原始數據。原始數據本身並不具備價值，需要對其進行整合和進一步處理才能得到我們想要的數據。

無數案例的經驗告訴我們，具有決策指導意義的數據就隱藏在這些看起來雜亂無章的數據之中。大數據對於未來的預見性和科學性使得這些數據具有價值，我們分析大數據其實就是想要得到能夠「預見未來」能力。

大數據分析與科學決策

在過去的商業決策中，管理者憑借自身的經驗和對行業的敏感來決定企業發展方向和方式，這種決策有時候僅僅參考一些模糊的數據和建議。而大數據和大數據分析工具的出現。讓人們找到了一條新的科學決策之路。

大數據主義者認為，所有決策，都應當逐漸摒棄經驗與直覺，並且加大對數據分析的倚重。相對於全人工決策，科學的決策能給人們提供可預見的事物發展規律，不僅讓結果變得更加科學、客觀，在一定程度上也減輕了決策者所承受的巨大精神壓力。

大數據分析工具，科學決策指南針

在大數據分析工具出現之前，參與決策指導的數據一般都是人工分析得出的。科學的決策需要科學的數據，人工分析數據並不能保證數據的絕對真實和客觀。這意味著在大數據分析工具的使用中，數據必須確保真實與可靠。

國內有些數據分析工具在性能上已經能比肩國外同類技術。國雲數據的新銳產品大數據魔鏡，作為國內領先的數據分析工具，能為用戶提供完整的數據分析。隨著數據市場和雲BI等功能的開放，大數據魔鏡有望成為新的數據分析平台。

大數據價值體現在服務人類，大數據和大數據分析工具都是為人服務的，這在大數據魔鏡的功能中被體現地淋漓盡致——人性化、智能化服務於用戶。數據分析工具的作用取決於人們的需要，而不是數據本身。

在大數據的幫助下，我們將會越來越清晰地看到這個世界的本來面目，也會越來越清晰地認識人類自身。而大數據分析工具，就是探索大數據與現實世界之間聯系的放大鏡和啟明燈！

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⑶ 大數據核心技術有哪些

大數據技術的體系龐大且復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式存儲、NoSQL資料庫、數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等各種技術范疇和不同的技術層面。首先給出一個通用化的大數據處理框架，主要分為下面幾個方面：數據採集與預處理、數據存儲、數據清洗、數據查詢分析和數據可視化。

一、數據採集與預處理

對於各種來源的數據，包括移動互聯網數據、社交網路的數據等，這些結構化和非結構化的海量數據是零散的，也就是所謂的數據孤島，此時的這些數據並沒有什麼意義，數據採集就是將這些數據寫入數據倉庫中，把零散的數據整合在一起，對這些數據綜合起來進行分析。數據採集包括文件日誌的採集、資料庫日誌的採集、關系型資料庫的接入和應用程序的接入等。在數據量比較小的時候，可以寫個定時的腳本將日誌寫入存儲系統，但隨著數據量的增長，這些方法無法提供數據安全保障，並且運維困難，需要更強壯的解決方案。

Flume NG作為實時日誌收集系統，支持在日誌系統中定製各類數據發送方，用於收集數據，同時，對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接收方(比如文本，HDFS，Hbase等)。Flume NG採用的是三層架構：Agent層，Collector層和Store層，每一層均可水平拓展。其中Agent包含Source，Channel和 Sink，source用來消費（收集）數據源到channel組件中，channel作為中間臨時存儲，保存所有source的組件信息，sink從channel中讀取數據，讀取成功之後會刪除channel中的信息。

NDC，Netease Data Canal，直譯為網易數據運河系統，是網易針對結構化資料庫的數據實時遷移、同步和訂閱的平台化解決方案。它整合了網易過去在數據傳輸領域的各種工具和經驗，將單機資料庫、分布式資料庫、OLAP系統以及下游應用通過數據鏈路串在一起。除了保障高效的數據傳輸外，NDC的設計遵循了單元化和平台化的設計哲學。

Logstash是開源的伺服器端數據處理管道，能夠同時從多個來源採集數據、轉換數據，然後將數據發送到您最喜歡的 「存儲庫」 中。一般常用的存儲庫是Elasticsearch。Logstash 支持各種輸入選擇，可以在同一時間從眾多常用的數據來源捕捉事件，能夠以連續的流式傳輸方式，輕松地從您的日誌、指標、Web 應用、數據存儲以及各種 AWS 服務採集數據。

Sqoop，用來將關系型資料庫和Hadoop中的數據進行相互轉移的工具，可以將一個關系型資料庫(例如Mysql、Oracle)中的數據導入到Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中，也可以將Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中的數據導入到關系型資料庫(例如Mysql、Oracle)中。Sqoop 啟用了一個 MapRece 作業（極其容錯的分布式並行計算）來執行任務。Sqoop 的另一大優勢是其傳輸大量結構化或半結構化數據的過程是完全自動化的。

流式計算是行業研究的一個熱點，流式計算對多個高吞吐量的數據源進行實時的清洗、聚合和分析，可以對存在於社交網站、新聞等的數據信息流進行快速的處理並反饋，目前大數據流分析工具有很多，比如開源的strom，spark streaming等。

Strom集群結構是有一個主節點（nimbus）和多個工作節點（supervisor）組成的主從結構，主節點通過配置靜態指定或者在運行時動態選舉，nimbus與supervisor都是Storm提供的後台守護進程，之間的通信是結合Zookeeper的狀態變更通知和監控通知來處理。nimbus進程的主要職責是管理、協調和監控集群上運行的topology（包括topology的發布、任務指派、事件處理時重新指派任務等）。supervisor進程等待nimbus分配任務後生成並監控worker（jvm進程）執行任務。supervisor與worker運行在不同的jvm上，如果由supervisor啟動的某個worker因為錯誤異常退出（或被kill掉），supervisor會嘗試重新生成新的worker進程。

當使用上游模塊的數據進行計算、統計、分析時，就可以使用消息系統，尤其是分布式消息系統。Kafka使用Scala進行編寫，是一種分布式的、基於發布/訂閱的消息系統。Kafka的設計理念之一就是同時提供離線處理和實時處理,以及將數據實時備份到另一個數據中心，Kafka可以有許多的生產者和消費者分享多個主題，將消息以topic為單位進行歸納；Kafka發布消息的程序稱為procer，也叫生產者，預訂topics並消費消息的程序稱為consumer，也叫消費者；當Kafka以集群的方式運行時，可以由一個服務或者多個服務組成，每個服務叫做一個broker，運行過程中procer通過網路將消息發送到Kafka集群，集群向消費者提供消息。Kafka通過Zookeeper管理集群配置，選舉leader，以及在Consumer Group發生變化時進行rebalance。Procer使用push模式將消息發布到broker，Consumer使用pull模式從broker訂閱並消費消息。Kafka可以和Flume一起工作，如果需要將流式數據從Kafka轉移到hadoop，可以使用Flume代理agent，將Kafka當做一個來源source，這樣可以從Kafka讀取數據到Hadoop。

Zookeeper是一個分布式的，開放源碼的分布式應用程序協調服務，提供數據同步服務。它的作用主要有配置管理、名字服務、分布式鎖和集群管理。配置管理指的是在一個地方修改了配置，那麼對這個地方的配置感興趣的所有的都可以獲得變更，省去了手動拷貝配置的繁瑣，還很好的保證了數據的可靠和一致性，同時它可以通過名字來獲取資源或者服務的地址等信息，可以監控集群中機器的變化，實現了類似於心跳機制的功能。

二、數據存儲

Hadoop作為一個開源的框架，專為離線和大規模數據分析而設計，HDFS作為其核心的存儲引擎，已被廣泛用於數據存儲。

HBase，是一個分布式的、面向列的開源資料庫，可以認為是hdfs的封裝，本質是數據存儲、NoSQL資料庫。HBase是一種Key/Value系統，部署在hdfs上，克服了hdfs在隨機讀寫這個方面的缺點，與hadoop一樣，Hbase目標主要依靠橫向擴展，通過不斷增加廉價的商用伺服器，來增加計算和存儲能力。

Phoenix，相當於一個Java中間件，幫助開發工程師能夠像使用JDBC訪問關系型資料庫一樣訪問NoSQL資料庫HBase。

Yarn是一種Hadoop資源管理器，可為上層應用提供統一的資源管理和調度，它的引入為集群在利用率、資源統一管理和數據共享等方面帶來了巨大好處。Yarn由下面的幾大組件構成：一個全局的資源管理器ResourceManager、ResourceManager的每個節點代理NodeManager、表示每個應用的Application以及每一個ApplicationMaster擁有多個Container在NodeManager上運行。

Mesos是一款開源的集群管理軟體，支持Hadoop、ElasticSearch、Spark、Storm 和Kafka等應用架構。

Redis是一種速度非常快的非關系資料庫，可以存儲鍵與5種不同類型的值之間的映射，可以將存儲在內存的鍵值對數據持久化到硬碟中，使用復制特性來擴展性能，還可以使用客戶端分片來擴展寫性能。

Atlas是一個位於應用程序與MySQL之間的中間件。在後端DB看來，Atlas相當於連接它的客戶端，在前端應用看來，Atlas相當於一個DB。Atlas作為服務端與應用程序通訊，它實現了MySQL的客戶端和服務端協議，同時作為客戶端與MySQL通訊。它對應用程序屏蔽了DB的細節，同時為了降低MySQL負擔，它還維護了連接池。Atlas啟動後會創建多個線程，其中一個為主線程，其餘為工作線程。主線程負責監聽所有的客戶端連接請求，工作線程只監聽主線程的命令請求。

Ku是圍繞Hadoop生態圈建立的存儲引擎，Ku擁有和Hadoop生態圈共同的設計理念，它運行在普通的伺服器上、可分布式規模化部署、並且滿足工業界的高可用要求。其設計理念為fast analytics on fast data。作為一個開源的存儲引擎，可以同時提供低延遲的隨機讀寫和高效的數據分析能力。Ku不但提供了行級的插入、更新、刪除API，同時也提供了接近Parquet性能的批量掃描操作。使用同一份存儲，既可以進行隨機讀寫，也可以滿足數據分析的要求。Ku的應用場景很廣泛，比如可以進行實時的數據分析，用於數據可能會存在變化的時序數據應用等。

在數據存儲過程中，涉及到的數據表都是成千上百列，包含各種復雜的Query，推薦使用列式存儲方法，比如parquent,ORC等對數據進行壓縮。Parquet 可以支持靈活的壓縮選項，顯著減少磁碟上的存儲。

三、數據清洗

MapRece作為Hadoop的查詢引擎，用於大規模數據集的並行計算，」Map（映射）」和」Rece（歸約）」，是它的主要思想。它極大的方便了編程人員在不會分布式並行編程的情況下，將自己的程序運行在分布式系統中。

隨著業務數據量的增多，需要進行訓練和清洗的數據會變得越來越復雜，這個時候就需要任務調度系統，比如oozie或者azkaban，對關鍵任務進行調度和監控。

Oozie是用於Hadoop平台的一種工作流調度引擎，提供了RESTful API介面來接受用戶的提交請求(提交工作流作業)，當提交了workflow後，由工作流引擎負責workflow的執行以及狀態的轉換。用戶在HDFS上部署好作業(MR作業)，然後向Oozie提交Workflow，Oozie以非同步方式將作業(MR作業)提交給Hadoop。這也是為什麼當調用Oozie 的RESTful介面提交作業之後能立即返回一個JobId的原因，用戶程序不必等待作業執行完成（因為有些大作業可能會執行很久(幾個小時甚至幾天)）。Oozie在後台以非同步方式，再將workflow對應的Action提交給hadoop執行。

Azkaban也是一種工作流的控制引擎，可以用來解決有多個hadoop或者spark等離線計算任務之間的依賴關系問題。azkaban主要是由三部分構成：Relational Database，Azkaban Web Server和Azkaban Executor Server。azkaban將大多數的狀態信息都保存在MySQL中，Azkaban Web Server提供了Web UI，是azkaban主要的管理者，包括project的管理、認證、調度以及對工作流執行過程中的監控等；Azkaban Executor Server用來調度工作流和任務，記錄工作流或者任務的日誌。

流計算任務的處理平台Sloth，是網易首個自研流計算平台，旨在解決公司內各產品日益增長的流計算需求。作為一個計算服務平台，其特點是易用、實時、可靠，為用戶節省技術方面（開發、運維）的投入，幫助用戶專注於解決產品本身的流計算需求。

四、數據查詢分析

Hive的核心工作就是把SQL語句翻譯成MR程序，可以將結構化的數據映射為一張資料庫表，並提供 HQL(Hive SQL)查詢功能。Hive本身不存儲和計算數據，它完全依賴於HDFS和MapRece。可以將Hive理解為一個客戶端工具，將SQL操作轉換為相應的MapRece jobs，然後在hadoop上面運行。Hive支持標準的SQL語法，免去了用戶編寫MapRece程序的過程，它的出現可以讓那些精通SQL技能、但是不熟悉MapRece 、編程能力較弱與不擅長Java語言的用戶能夠在HDFS大規模數據集上很方便地利用SQL 語言查詢、匯總、分析數據。

Hive是為大數據批量處理而生的，Hive的出現解決了傳統的關系型資料庫(MySql、Oracle)在大數據處理上的瓶頸 。Hive 將執行計劃分成map->shuffle->rece->map->shuffle->rece…的模型。如果一個Query會被編譯成多輪MapRece，則會有更多的寫中間結果。由於MapRece執行框架本身的特點，過多的中間過程會增加整個Query的執行時間。在Hive的運行過程中，用戶只需要創建表，導入數據，編寫SQL分析語句即可。剩下的過程由Hive框架自動的完成。

Impala是對Hive的一個補充，可以實現高效的SQL查詢。使用Impala來實現SQL on Hadoop，用來進行大數據實時查詢分析。通過熟悉的傳統關系型資料庫的SQL風格來操作大數據，同時數據也是可以存儲到HDFS和HBase中的。Impala沒有再使用緩慢的Hive+MapRece批處理，而是通過使用與商用並行關系資料庫中類似的分布式查詢引擎（由Query Planner、Query Coordinator和Query Exec Engine三部分組成），可以直接從HDFS或HBase中用SELECT、JOIN和統計函數查詢數據，從而大大降低了延遲。Impala將整個查詢分成一執行計劃樹，而不是一連串的MapRece任務，相比Hive沒了MapRece啟動時間。

Hive 適合於長時間的批處理查詢分析，而Impala適合於實時互動式SQL查詢，Impala給數據人員提供了快速實驗，驗證想法的大數據分析工具，可以先使用Hive進行數據轉換處理，之後使用Impala在Hive處理好後的數據集上進行快速的數據分析。總的來說：Impala把執行計劃表現為一棵完整的執行計劃樹，可以更自然地分發執行計劃到各個Impalad執行查詢，而不用像Hive那樣把它組合成管道型的map->rece模式，以此保證Impala有更好的並發性和避免不必要的中間sort與shuffle。但是Impala不支持UDF，能處理的問題有一定的限制。

Spark擁有Hadoop MapRece所具有的特點，它將Job中間輸出結果保存在內存中，從而不需要讀取HDFS。Spark 啟用了內存分布數據集，除了能夠提供互動式查詢外，它還可以優化迭代工作負載。Spark 是在 Scala 語言中實現的，它將 Scala 用作其應用程序框架。與 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能夠緊密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合對象一樣輕松地操作分布式數據集。

Nutch 是一個開源Java 實現的搜索引擎。它提供了我們運行自己的搜索引擎所需的全部工具，包括全文搜索和Web爬蟲。

Solr用Java編寫、運行在Servlet容器（如Apache Tomcat或Jetty）的一個獨立的企業級搜索應用的全文搜索伺服器。它對外提供類似於Web-service的API介面，用戶可以通過http請求，向搜索引擎伺服器提交一定格式的XML文件，生成索引；也可以通過Http Get操作提出查找請求，並得到XML格式的返回結果。

Elasticsearch是一個開源的全文搜索引擎，基於Lucene的搜索伺服器，可以快速的儲存、搜索和分析海量的數據。設計用於雲計算中，能夠達到實時搜索，穩定，可靠，快速，安裝使用方便。

還涉及到一些機器學習語言，比如，Mahout主要目標是創建一些可伸縮的機器學習演算法，供開發人員在Apache的許可下免費使用；深度學習框架Caffe以及使用數據流圖進行數值計算的開源軟體庫TensorFlow等，常用的機器學習演算法比如，貝葉斯、邏輯回歸、決策樹、神經網路、協同過濾等。

五、數據可視化

對接一些BI平台，將分析得到的數據進行可視化，用於指導決策服務。主流的BI平台比如，國外的敏捷BI Tableau、Qlikview、PowrerBI等，國內的SmallBI和新興的網易有數（可點擊這里免費試用）等。

在上面的每一個階段，保障數據的安全是不可忽視的問題。

基於網路身份認證的協議Kerberos，用來在非安全網路中，對個人通信以安全的手段進行身份認證，它允許某實體在非安全網路環境下通信，向另一個實體以一種安全的方式證明自己的身份。

控制許可權的ranger是一個Hadoop集群許可權框架，提供操作、監控、管理復雜的數據許可權，它提供一個集中的管理機制，管理基於yarn的Hadoop生態圈的所有數據許可權。可以對Hadoop生態的組件如Hive，Hbase進行細粒度的數據訪問控制。通過操作Ranger控制台，管理員可以輕松的通過配置策略來控制用戶訪問HDFS文件夾、HDFS文件、資料庫、表、欄位許可權。這些策略可以為不同的用戶和組來設置，同時許可權可與hadoop無縫對接。

⑷ 大數據時代，傳統企業如何發力大數據

傳統企業應該如何行動才能享受大數據帶來的紅利呢?
第一，一切生產經營流程都需要流程化
這是企業能夠通過深入數據分析，實現自身優化的基礎，要有計劃的將企業生產經營中的數據保存下來，即便是目前看起來沒有用的數據，未來也可能產生巨大的價值，成為大數據企業的第一步，企業必須實現數據化。
第二，大家大數據平台
對於很多企業，做大數據並不意味著要自己去搭建數據中心，但是，企業要做大數據，必須要在IT基礎設施方面具有比較好的數據處理架構。值得注意的是，企業不僅僅要具備一個數據中心的硬體，還要考慮和企業業務方向結合。做企業的大數據管理應用平台，一定要從企業的業務出發，不能盲目跟風。
第三，培養數據挖掘和分析團隊
大數據的分析與傳統數據分析有很大的區別，傳統企業現有的數據分析主要基於數據報表等一些結構化的數據，很難分析出企業的經營全景。大數據的進入就需要分析人員具有更高的素質，既要有扎實的業務基礎又要有很強的數據挖掘能力。利用大數據平台和大數據分析將零散的市場數據化，客戶數據化接著將迅速的形成決策數據，這樣才能使企業及時把握市場環境的變化，從而做出快速的應對。
第四，建立開放性的數據共享制度
未來的大數據企業，一定要有共享的精神。一個企業的數據往往是有限的，往往需要有人共享來豐富自己的數據形態。這就需要企業不僅要有開放的心態，也需要企業具備數據交換和共享的能力。
第五，戰略性的數據資源儲備
數據就像石油，而且是放在聚寶盆中取之不盡用之不竭的石油，如果它被存儲下來。具有戰略眼光的企業，能夠判斷數據在未來的價值，願意花成本存儲一些潛藏巨大價值的數據。阿里巴巴投資高德，投資新浪這就說明了數據的重要性，胡水生認為所有這一切的本質還是想讓數據流動起來做更大的事情。

⑸ 大數據技術是什麼

大數據技升轎術是指大數據的應用技術，涵蓋各類大數據平台、大數據指數體系等大數據應用技術。大數據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。

大數據技術能夠處理比較大的數據量。其次，能對不同類型的數據進行處理。大數據技術不僅僅對一些大量的、簡單的數據能夠進行處理，通能夠處理一些復雜的數據，例如，文本數據、聲音數據以及圖像數據等等。

另外，大數據技術的應用具有密度低和價值大的效果。一些零散的，各種類型的數據，如果不能在短時間內分析出來信息所表達的含義，那麼可以利用大數據分析技術，將信息中潛藏的價值挖掘出來，以便於工作研究或者其他用途的使用，便於政務的便捷化和深層次化。

大數據技術有哪些

跨粒度計算(In-DatabaseComputing)

Z-Suite支持各種常見的匯總，還支持幾乎全部的專業統計函數。得益於跨粒度計算技術，Z-Suite數據分析引擎將找尋出最優化的計算方案，繼而把所有開銷較大的、昂貴的計算都移動到數據存儲的地方直接計算，我們稱之為庫內計算(In-Database)。這一技術大大減少了數據移動，降低了通訊負擔，保證了高性能數據分析。

並行計算(MPP Computing)

Z-Suite是基於MPP架構的商業智能平台，她能夠把計算分布到多個計算節點，再在指定節點將計算結果匯總輸出。Z-Suite能夠充分利用各種計算和存儲資源，不管是伺服器還是普通的PC，她對網路條件也沒有嚴苛的要求。作為橫向擴展的大數據平台，Z-Suite能夠充分發揮各個節點的計算能力，輕松實現針對TB/PB級數據分析的秒級響應。

列存儲 (Column-Based)

Z-Suite是列存儲的。基於列存儲的數據集市，不讀取無關數據，能降低讀寫開銷，同時提高I/O 的效率，從而大大提高查詢性能。另外，列存儲能夠更好地壓縮數據，一般壓縮比在5 -10倍之間，這樣一來，數據佔有空間降低到傳統存儲的1/5到1/10 。良好的數據壓縮技術，節省了存儲設備和內存的開銷，卻大大了提升計算性能。

內存計算

得益於列存儲技術和並行計算技術，Z-Suite能夠大大壓縮數據，並同時利用多個節點的計算能力和內存容量。一般地，內存訪問速度比磁碟訪問速度要快幾百倍甚至上千倍。通過內存計算，CPU直接從內存而非磁碟上讀取數據並對數據進行計算。內存計算是對傳統數據處理方式的一種加速，是實現大數據分析的關穗笑備鍵應用猜毀技術。

⑹ 採集分析數據 大數據如何助力社會治理

採集分析數據 大數據如何助力社會治理
「大數據」曾經是個大眾眼中頗有距離感的專業詞彙，可是這幾年「大數據」成了人們身邊的高頻詞彙：當你上網購物時，平台總能准確推薦你想要的商品；當你下載某款APP或者打開某個程序，總要你點擊同意那些冗長的隱私條款；甚至當你使用不同賬號享用同樣服務時，居然發現可能遭遇了「大數據殺熟」……
信息技術與經濟社會的交匯融合引發了數據迅猛增長，數據已成為國家基礎性戰略資源，大數據正日益對全球生產、流通、分配、消費活動以及經濟運行機制、社會治理方式產生重要影響。大數據既為我們的生活帶來了巨大便利，打開了未來的無限可能，同時也提出了全新的挑戰。毫無疑問，大數據正在塑造未來的樣貌，那麼大數據將可能在哪些方面深刻改變我們的生活？
採集分析數據：提前化解風險
貴州黔東南苗族侗族自治州有很多苗寨，這里僅50戶以上的木質連片村寨就達3922個，木質農房達88萬棟。不過，隨著當地農村經濟條件的不斷改善，電氣火災也迅猛抬頭，而為了有效預防火災，當地把眼光投向了「大數據」。
記者在黔東南州的西江千戶苗寨看到，這里家家戶戶都在總進線處安裝了一個滅弧型電器保護裝置。「這些保護裝置同時也是農村電氣火災監控大數據平台的感知模塊。」當地工作人員打開其手機上一款名為「電丁丁」的APP介紹，大數據中心全天候採集農戶用電數據，一旦發現其家中用電數據異常，系統會自動通過手機APP發出預警，通知工作人員上門檢查處理。不僅如此，大數據中心針對區域用電數據會生成日報、周報和月報表，分析用電規律，評估安全系數，為預判電器火災風險、精準指導農村電改提供大數據支撐。
「通過數據採集和大數據分析技術，可以把事後解決改成事先預測，將有可能發生的問題預先監測到並且預解決。」清華大學政治學系副教授孟天廣表示，大數據將給社會治理方式帶來提升與改變。
這樣的例子，記者在深圳南山區也見到一例。2017年清明假期的一天下午，深圳市公安局南山分局人流監測預警系統突然發出預警，原來地形狹長的深圳灣公園短時間內因超量共享單車湧入擠占路面，造成了「毛細栓塞」，很可能發生踩踏。根據大數據提供的實時動態監測、人流趨勢分析、人群畫像分析等信息，當地公安立即啟動應急預案，很快就緩解了現場人流壓力，避免了一場可能發生的事故。
「大數據不僅僅為政府的治理貢獻數據上的理念、資源、技術、對策，還解決了以前政府在傳統治理當中不能解決的問題。」孟天廣認為，目前大數據在社會治理的應用方面已經有了一些初步的探索，未來通過大數據來努力推動社會治理的網路化、智能化和系統化，最終可以有效解決政府治理精準化的問題。
政府數據共享：打破孤島效應
這幾年，通過簡政放權治理諸如「證明我媽是我媽」一類的奇葩證明取得實質性成效。之所以「奇葩證明」會有生存空間，一個根本的原因在於此前各部門因政務信息之間壁壘森嚴造成了「數據煙囪」和「信息孤島」。為此，廣東梅州公安打造了一個「證明雲」，通過與20多個政府部門實現數據共享，使互聯網提供的電子證明與傳統證明具有同樣效力，成為了專門對付「奇葩證明」的利器。
通過政務信息資源共享來解決「奇葩證明」的難題還只是小試牛刀，而將沉澱在政府手中的數據面向社會開放共享，將深刻引領帶動大數據創新應用和產業融合發展。專家介紹，例如空間地理數據的開放，可用於指導采礦、林業、農業、漁業、能源、航海、交通運輸等；氣象數據的開放，則可以加工用於指導農業生產、旅遊業、災難管理、保險業預測、環境評估等。
對此，早在2015年國務院印發的《促進大數據發展行動綱要》中，就將「加快政府數據開放共享，推動資源整合，提升治理能力」與「穩步推動公共數據資源開放」納入到主要任務之中。其中，《綱要》還特別提到，優先推動信用、交通、醫療、衛生、就業、社保、地理、文化、教育、科技、資源、農業、環境、安監、金融、質量、統計、氣象、海洋、企業登記監管等民生保障服務相關領域的政府數據集向社會開放。
「政府數據開放到什麼地步，哪些數據集的數據應予開放，對不同數據集下的數據應如何歸類，目前多由相關政府部門和政府官員決定，欠缺整齊劃一的標准。」南開大學法學院教授宋華琳表示，需要明確政府數據開放的范圍，健全完善政府數據開放的程序機制，界定政府數據開放的標准，「信息公開以公開為原則，以不公開為例外。開放政府數據還有不少具體工作有待推進。」
大數據營銷：提升效率防止濫用
今年以來「大數據殺熟」成了網路上的一個熱門詞彙，其意為，在互聯網上購買同樣的商品或服務時，向老客戶顯示的價格反而比新客戶要高出不少。事件起因於一名網友在微博上曬出自己的親身經歷，表示其長期在某網站預訂價格在380—400元之間的酒店房間，可實際價格只有300元上下，而且一旦使用朋友賬號查詢就會發現同一房間也顯示為300元左右。這條微博在網上發酵之後，許多人都紛紛曬出類似經歷的證據。
中國電子商務協會網規研究中心主任阿拉木斯認為，在線下大家都認可諸如「砍價」這樣的議價行為，因而同樣的商品或服務以不同的交易價格成交也是商業慣例。然而，「大數據殺熟」的問題在於賣方可以通過掌握大數據做到對用戶更全面精細地了解和預測，但買方卻因為線上交易與日俱增的用戶黏性而導致很難真正「用腳投票」。「久而久之，自然會有自律不夠的商家，利用用戶的這種心理做些手腳。」阿拉木斯分析說。
如今，從網約車、共享單車，到電商購物、社交媒體，平台經濟已經成為社會治理中繞不開的話題。與此同時，眾多平台對海量用戶數據的收集、佔有，也引發了社會公眾對大數據是否會被濫用的關注。
「僅僅是從經濟上判斷，數據被企業或者被平台所擁有可能是最有效率的。」中國社會科學院工業經濟研究所李曉華研究員認為，零散的數據是沒有價值的，只有當這些數據匯聚起來，通過大數據的技術進行分析時才會產生價值。但與此同時，這些平台對數據的佔用還可能涉及個人信息泄露、數據權屬、數據交易、數據濫用等一系列問題，當數字經濟的發展中涉及諸如道德倫理、公平正義等價值判斷時，市場可能無法自發加以調整解決，這時候就需要盡快完善數據保護方面的立法。

⑺ 大數據成為今後信息化和電子政務發展的驅動，對嗎

是的，大數據也是未來數字化的趨勢。
首先大數據的發展也促進人工智版能權的發展，人工智慧給人的方便大家都是有目共睹，蘋果的SIR也屬於人工智慧，他的技術背後支撐就是大數據的發展。以後營銷活動都是要按照大數據分析來執行，現階段大數據還不屬於精準的大數據，只能說是零散的，大數據的確實是因為缺少人為的判斷，只能根據人們的搜索習慣進行綜合分析，然而沒有排除造假的信息成分。
今後的發展依靠大數據這個是毋容置疑的，但是還要發展幾年才能做到真正的數字化發展這個就很難說

⑻ 大數據時代要改革 企業該如何應對

大數據時代要改革 企業該如何應對

大數據的發展已成必然趨勢，在大背景的影響下，企業要想發展必然就要跟上大數據的改革步伐，這樣才能在市場中更好的發展。然而，對於大數據的改革，任何企業都想搶佔先機，卻不知道該如何去搶。尤其是對其改變，該如何應對也成為企業頭疼的問題。

實際上，早在很早之前，業內專業人士就對此做了很詳細的分析。而對於大數據的深入分析和研究發現，要想挖掘有用信息為企業所用，即必須要關注市場，關注數據處理和分析方法。首先，在零散、破碎、局部的數據基礎上，對這些數據進行綜合的分析整理，挖掘數據中深藏的價值內容，以更好的方式幫助企業實現決策依據，推動企業在決策方面提高工作效率。

不僅如此，信息的海量存在也是一個大問題，對這些數據的收集、整理和清理對企業用戶來講也是非常耗時間的。更不要提要在此基礎上對數據進行分析挖掘。而在業內人士看來，要想真正實現大數據的徹底挖掘，就要對其進行科學的數據管理，抓住有價值的數據，鞏固完善數據採集和質量核對技術，嚴格把關，做到數據有源，真實可靠。

與此同時，在數據收集、分析以及整理的過程中，貫穿對數據質量的把關，建立有效的監督機制，對數據進行糾錯，保證數據的精準性，能夠幫助企業更好的決策和發展，避免出現因為數據參考錯誤而決策失誤的情況。

最後，對大數據的應對方法，專業人士還建議企業最好合理利用數據源。以往的整理工具，只能將數據呈現出來，對於數據的來源以及形成的原因都沒有任何可以記錄的方式，這也導致不少管理層人員在查看數據之時，不知道數據是怎麼來的，是否可靠精準，對決策有很大的危害。而大數據分析工具以及數據可視化等不僅更加註重對數據資源的利用和挖掘，同時也更注重數據的來源，幫助瀏覽者能夠在最短時間內掌握想要的資源。

大數據時代已經來臨，改革也必然會對我們的生活產生積極的影響。也許現在，企業對大數據的各種處理方式都不成熟，但是相信在不久的將來，我們將會從大數據中獲取更多有價值的信息。

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