大數據下企業是什麼意思啊

① 什麼是大數據 大數據是什麼意思

大數據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。

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。

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大數據的價值體現在以三方面：

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。

② 工業大數據是什麼意思它對企業未來發展有什麼影響

工業大數據對於製造業而言，不僅是提高運行效率降低企業成本的一個重要組成部分，更是幫助企業整合產業鏈、升級商業模式、布局企業戰略的一個可靠資源。

③ 大數據到底是什麼行業啊，具體是干什麼的啊

這不是某個行業，它是一個大數據分析，也就是說不斷的收集數據，然後進行分析，然後對行業的發展有幫助。

④ 大數據到底是什麼行業啊，具體是干什麼的啊

大數據工作實際上就是一個數據統計的行業，從各種數據里邊兒進行檢索匯總，從而可以提煉出自己所需要的數據。可以為企業或者單位的發展確定一個方向，提供一個參考的數據值。

⑤ 大數據是什麼意思

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」。

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。

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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，這些原本看起來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。

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。

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。

⑥ 大數據是什麼意思

問題一：大數據是什麼意思 大數據是指整個分析運營的各個方面的數據整合。特別是指互聯網帶來的整個方方面的物流 信息流 資金流都在數據分析下整合
希望你能接受這個答案。

問題二：大數據是什麼意思？ 大數據（big data），是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據 *** 。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。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。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。

問題三：現在說的大數據是什麼意思 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。大數據作為雲計算、物聯網之後IT行業又一大顛覆性的技術革命。雲計算主要為數據資產提供了保管、訪問的場所和渠道，而數據才是真正有價值的資產。企業內部的經營交易信息、互聯網世界中的商品物流信息，互聯網世界中的人與人交互信息、位置信息等，其數量將遠遠超越現有企業IT架構和基礎設施的承載能力，實時性要求也將大大超越現有的計算能力。如何盤活這些數據資產，使其為國家治理、企業決策乃至個人生活服務，是大數據的核心議題，也是雲計算內在的靈魂和必然的升級方向。
中文名：大數據時代
外文名：Big data

問題四：什麼是大數據，大數據的意義是什麼？ 大數據的意思就是數據要在線，這樣你的數據才能有價值，用於分析或者處理。大量的數據在線後的分析才有意義。可能得到你想要的數據，電影里好多這種素材，比如人臉的搜索，人員的定位，人流的分析，運行的狀態等等都有使用。現在做這些應用的也很多，只是落地的還稍微少一點。還是為了創造價值。

問題五：移動大數據是什麼意思 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》

問題六：什麼是大數據 大數據是什麼意思 「大數據」不是「數據分析」的另一種說法！大數據具有規模性、高速性、多樣性、而且無處不在等全新特點，具體地說，是指需要通過快速獲取、處理、分析和提取有價值的、海量、多樣化的交易數據、交互數據為基礎，針對企業的運作模式提出有針對性的方案。由於物聯網和智能可穿戴的普及帶來的，生產線上普通的藍領員工，前台電話員，等企業內的低階員工也成為產生大數據的數據內容的一部分，數據的產生除了來自社交網路，網站，電子商務網站，郵箱外，智能手機，各種感測器，和物聯網，智能可穿戴設備。
大數據營銷與傳統營銷最顯著的區別是大數據可以深入到營銷的各個環節，使營銷無處不在。如用戶的偏好？上網的時間段？上網主要瀏覽頁？對頁面和產品的點擊次數？網站上的用戶評價對他的影響？他會在哪些地方分享對產品和購物過程的體驗？這些都是對用戶網上消費和品牌關注度的深入分析，可以直接影響用戶消費的傾向等商業效果。
大數據徹底改變企業內部運作模式，以往的管理是「領導怎麼說？」現在變成「大數據的分析結果」，這是對傳統領導力的挑戰，也推動企業管理崗位人才的定義。不僅懂企業的業務流程，還要成為數據專家，跨專業的要求改變過去領導力主要體現在經驗和過往業績上，如今熟練掌握大數據分析工具，善於運用大數據分析結果結合企業的銷售和運營管理實踐是新的要求。
當然大數據對企業的作用一個不可迴避的關鍵因素是數據的質量，有句話叫「垃圾進，垃圾出」指的是如果採集的是大量垃圾數據會導致出來的分析結果也是毫無意義的垃圾。此外，企業內部是否會形成一個個孤立的數據孤島，數據是否會成就企業內某些人或團隊新的權力，導致數據不能得到實時有效地分享，這些都會是阻礙大數據在企業中有效應用的因素。
而隨著大數據時代的到來，對大數據商業價值的挖掘和利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。業內人士稱，電商企業通過大數據應用，可以探索個人化、個性 化、精確化和智能化地進行廣告推送和推廣服務，創立比現有廣告和產品推廣形式性價比更高的全新商業模式。同時，電商企業也可以通過對大數據的把握，尋找更 多更好地增加用戶粘性，開發新產品和新服務，降低運營成本的方法和途徑。

問題七：什麼是大數據時代 世界包含的多得難以想像的數字化信息變得更多更快……從商業到科學，從 *** 到藝術，這種影響無處不在。科學家和計算機工程師們給這種現象創造了一個新名詞：「大數據」。大數據時代什麼意思?大數據概念什麼意思?大數據分析什麼意思?所謂大數據，那到底什麼是大數據，他的來源在哪裡，定義究竟是什麼呢?

一：大數據的定義。
1、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。
互聯網是個神奇的大網，大數據開發也是一種模式，你如果真想了解大數據，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。
3、大數據應用，是 指對特定的大數據 *** ，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 *** 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。

二：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。

三：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......>>

問題八：大數據，是指什麼?_?怎麼解釋 大數據(big data,mega data)，或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

問題九：徵信大數據是什麼意思？ 大數據是指所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、處理、並整理成為服務於 經營決策的資訊。大數據徵信是指什麼呢？簡單的說，例如電商行業京東做出判斷的消費數據信息就是大數據徵信。大數據征 信是伴隨互聯網金融發展起來的。目前徵信機構有很多，不乏後起之秀如立木徵信，使用互聯網技術抓取或介面合作獲取徵信 數據，並且可以接入央行徵信。隨著互聯網金融的發展，大數據徵信與央行徵信會不斷融合直至融為一體，真正的滿足數據的 完整性，可以更加全面地評估信用，為企業或個人提供決策分析、風險評估以及生活場景的應用。

⑦ 為什麼大數據分析對於企業來說很重要

大數據的概念已經存在多年了。現在，大多數企業都知道，如果他們捕獲流入其業務的所有數據，則可以應用分析並從中獲得可觀的價值。但是即使在1950年代，也就是幾十年前沒有人說出「大數據」一詞的時候，企業仍在使用基本分析（本質上是電子表格中的數字進行人工檢查）來發現洞察力和趨勢。

但是，大數據分析帶來的新好處是速度和效率。幾年前，一家企業可以收集信息，運行分析和挖掘出可用於將來決策的信息，而如今，企業可依據可視化數據立即做出決策，更快地反應以保持敏捷的能力為企業提供了前所未有的競爭優勢。

為什麼大數據分析很重要？

大數據分析可幫助企業利用其數據來抓住新的機會。優秀的數據分析，將帶來更明智的業務流動，更有效的運營，更高的利潤和更精準的客戶。那麼，大數據分析到底有哪些價值呢，讓我們一起來看一下：

1.降低成本。諸如Hadoop和基於雲的分析之類的大數據技術在存儲大量數據方面帶來了顯著的成本優勢-此外，它們還可以確定更有效的開展業務的方式。

2.更快，更好的決策制定。藉助Hadoop和內存分析的速度，再加上分析新數據源的能力，企業能夠立即分析信息，並根據所學知識做出決策。

3.新產品和服務。通過分析來衡量客戶需求和滿意度的能力，可以為客戶提供他們想要的東西。Davenport指出，藉助大數據分析，越來越多的公司正在開發新產品來滿足客戶的需求。

工作原理和關鍵技術

大數據分析需多種類型的技術可以協同工作，以幫助您從信息中獲得最大價值。以下為關鍵技術及相關原理：

機器學習 。機器學習是訓練機器學習方法的AI的特定子集，它可以快速，自動地生成可以分析更大，更復雜的數據並提供更快，更准確的結果的模型，甚至是非常大規模的模型。通過建立精確的模型，企業可以更好地識別可獲利的機會-或避免未知的風險。

數據管理 。在對數據進行可靠分析之前，需要對其進行高質量管理。隨著數據不斷流入和流出企業，建立可重復的過程以建立和維護數據質量標准非常重要。一旦數據可靠，企業應建立一個主數據管理程序，以使整個企業都在同一頁面上。

數據挖掘 。數據挖掘技術可幫助您檢查大量數據以發現數據中的模式-該信息可用於進一步分析，以幫助回答復雜的業務問題。藉助數據挖掘軟體，您可以篩選出數據中所有混亂和重復的噪音，查明相關的內容，使用該信息評估可能的結果，然後加快做出明智決定的步伐。

Hadoop 。這個開源軟體框架可以存儲大量數據，並在商用硬體群集上運行應用程序。由於數據量和種類的不斷增加，它已成為開展業務的關鍵技術，並且其分布式計算模型可以快速處理大數據。另一個好處是Hadoop的開源框架是免費的，並使用商品硬體存儲大量數據。

內存分析 。通過分析系統內存（而不是硬碟驅動器）中的數據，您可以從數據中獲得即時見解並快速採取行動。該技術能夠消除數據准備和分析處理等待時間，以測試新場景並創建模型；這不僅是企業保持敏捷性並做出更好的業務決策的簡便方法，還使他們能夠運行迭代和互動式分析方案。

預測分析 。預測分析技術使用數據，統計演算法和機器學習技術根據歷史數據確定未來結果的可能性。就是要對未來會發生的事情提供最佳的評估，因此企業可以更加自信地認為自己正在做出最佳的業務決策。預測分析的一些最常見應用包括欺詐檢測，風險，運營和營銷。

文本挖掘 。 藉助文本挖掘技術，您可以分析來自Web，注釋欄位，書籍和其他基於文本的來源中的文本數據，以發現以前從未發現的見解。文本挖掘使用機器學習或自然語言處理技術來梳理文檔，以幫助您分析大量信息並發現新的主題和術語關系。