不同人對大數據的理解

1. 如何理解大數據

1、我理解的大數據就是：數據量大(Volume)、數據種類多樣(Variety)、 要求實時性強(Velocity) 。對它關注也是因為它蘊藏的商業價值大(Value)。也是大數據的4V特性。符合這些特性的，叫大數據。
2、對它關注一個原因就它的大價值，比方ebay,建立的大數據分析平台可以准確分析用戶的購物行為。通過對顧客的行為進行跟蹤、對搜索關鍵字廣告的投入產出進行衡量，優化後eBay 產品銷售的廣告費降低了99%，頂級賣家占總銷售額的百分比卻上升至32%。就大數據價值這一塊，例子很多，詳情可以再自己查查。
再一個對它關注的原因就是因為這么大量和復雜的數據確實不好管理，這樣就有了處理大數據的一些技術，比如Hadoop。Hadoop是個開源的，像網路做搜索，就用Hadoop管理數據。淘寶在2011年11月11日，搞得優惠活動，你想想在零點的時候，淘寶點擊有多高，每一筆買賣算一個數據請求，那怎麼保證網站的正常運轉啊？這些就是一些技術方面的關注了。
3、它的作用更多，拿球賽說，我們現在可以通過比賽錄像找出對手缺點了。有個大數據應用是視頻教練工具，用這個工具，球員可以比較和對比同一投球手的不同投球，或是幾天或幾周的投球情況的時間序列數據。
4、解決的問題。你問的大數據解決什麼問題，應該是處理大數據的技術解決什麼問題。通過我上面說的，你大概也能知道一點了，管理大規模的復雜數據需要用到大數據的技術，通過大數據的技術把這些大數據管理分析好了，可以使企業領導對各方面有更明確的認識，做出更好的決策。
總結下：大數據更多的體現數據的價值。各行業的數據都越來越多，在大數據情況下，如何保障業務的順暢，有效的管理分析數據，能讓領導層做出最有利的決策。這是關注大數據的原因。也是大數據技術要解決的問題。
這些都是我自己寫的我個人的理解，供你參考。再有不明白的可以網路，或者加追問咱們共同探討。嘿嘿。

2. 什麼是大數據

大數據是舶來詞，原文Big Data。
指人類社會進入互聯網時代後，萬物皆可數據化。移動互聯網（智能手機）普及後，特別是線上支付、LBS（Location Based Service）地理定位服務、IoT物聯網普及後，無論是個人出行、就餐、購物、娛樂、工作，幾乎每個層面，均可通過數據化方式表現並記錄至相關數據中心。最終形成的數據以海量形式呈現，即大數據。
大數據用途很多，主要是量化分析得出趨勢指標，在此不做過多贅述。

3. 大數據到底怎麼理解

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。

3、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。

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。

4. 談談對大數據的理解和認識！

隨著大數據的概念提出，越來越多的人，開始關注數據，注重數據帶來的巨大的價值。大家談論的也都是與大數據相關的專業話題了，無論是商業BI，還是阿里雲。都是越來越多的行業內部人員乃至關注大數據的看客的討論熱點了。

大數據的鼻祖又是什麼呢？

大數據現實體現最初是人口普查，最早是在美國，10年為一個周期做一次人口普查工作，第一次，在1880年用了8年做完，到1890年，人口繼續增長，經過科學的預測，如果還是按照老方法去做，需用13年做完，這顯然跟不上時代的要求。所以人們開始從記錄，採集，整理，分析等多個領域尋求加快數據分析的速度，大數據的概念也慢慢被提出。

大數據在我們現在生活有哪些體現？

現如今，大數據體現最多的可能是社交網路之中了比如：facebook，微信等網路社交平台。其中也不乏實際應用的例子。

微信幾乎每個人都有，但微信的朋友圈可以向定向的人群發送指定的廣告，還可以選擇地區，可以選擇性別，年紀分類，教育程度分類，給所有用戶進行初步分類之後，再是根據你朋友圈的發文或者交流信息進行提取分析，進一步給每個客戶貼上獨特的標簽，最後把相關信息給到銷售部門，進行精準營銷。

如今還有絕大多數的公司對於大數據渴望又不知道如何下手，其中大致包括兩個方面。

1、想做數據分析，但是之前沒有相關的數據意識，基礎數據丟失或從未搜集，或者數據孤島嚴重，行業數據相對獨立而難以共享。

2、數據產生的體量大，維度高，提取難度大。例如某個知名商業銀行的信用卡部門，每天收集大量的個人客戶的多維度信息，面對大量信心無法價值化，因為涉及個人隱私和安全，數據不可買賣，又不知道如何內部進行分析促進其他相關業務增長。

此外，在整個企業的運作過程還可以分為交易數據和交互數據。

農夫山泉，幾年前銷量並不如今，當時他們基本上只掌握了大量的交易的數據，通過分析得出，農夫山泉的利潤始終上不來，是因為運輸成本很高，如何降低運輸成本成為問題的關鍵點，交互數據的需求成為至關重要的一環，所以決定，每個採集人員每天到10至20個銷售點，取收集大量的交互數據，其中包括水的位置，排列形狀，天氣，優惠活動，市場反饋等一系列交互數據，一個月一個人收集的信息量大約3個TB，繼而委託sap公司進行分析開發出物流成本控制處理系統，從而進行運輸預測，運輸安排和中轉站的一系列重新部署，最終直接降低運輸成本，提高了運輸效果，終於坐到飲用水市場第一的位置。

通過今天的介紹，希望給大家一些對於大數據的基本認識，也希望大家一同關注大數據發展，共同分享大數據帶來的驚喜。如果您還存在疑惑或是想要了解更多，歡迎關注西線學院。

5. 什麼是「大數據」，如何理解「大數據」

• 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。

  

6. 如何理解大數據

大數據是現在各行各業都會提到的詞彙，那麼這個大數據到底是什麼意思，該如何理解呢？其實大數據字面意思就是有很多的數據集合，在不同的行業，這個數據是不同的。每一個行業通過對應的大數據可以快速的處理需求，給用戶反饋所需要的信息。同時大數據的積累也是一個漫長的過程，需要行業公司不斷的做積淀。

很多人一看到大數據就理解為很多數據的集合，其實這本身是沒有錯誤的。只不過這個數據集合是分行業的。比如電商行業的大數據可能是很多的訂單信息，用戶信息。快消品行業的大數據可能是眾多的產品以及經銷商數據。而房地產行業的大數據可能就是眾多買房者以及房價信息的數據。不同的行業對於數據的需求是不一樣的，所以對應的大數據也是不一樣的。

針對大數據你還有什麼知道的呢？歡迎大家留言評論！

7. 大數據是什麼意思,大數據概念怎麼理解

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。

對於「大數據」（Big data）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。

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。

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。

隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為，大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。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、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。

最小的基本單位是bit，按順序給出所有單位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。

8. 對大數據的理解與思考

對大數據的理解與思考
首先，大數據的到來，對人們的觀念將帶來深遠的影響。
我們以前習慣認為：找到現象背後的原因，比清楚現象是什麼更重要。通過「塔吉特懷孕預測」的例子可以看到，通過關聯分析、聚類分析等數據挖掘方法，大家很容易找到事物之間的關系。但是，這些大數據分析結果，並不會直接告訴我們，事物之間為什麼存在這些關系。在不清楚為什麼存在這些關系之前，又的確看到了這些關系帶來了價值；所以，在大數據應用領域就需要改變以前的思考方。即：先找到「是什麼」再去找「為什麼」；清楚是什麼，與搞清楚為什麼同等重要。
手工統計時代，出於收集全部數據非常困難或代價巨大的原因，很多數據分析都是採用抽樣數據；但是，現在不同了，隨著信息技術的發展，現在很多領域都能夠方便的收集到全量數據。諸如無紙化辦公的興起、信息系統的使用、電子商務的發展等等，都為收集全量數據提供了便捷的條件。那麼，這時候數據的「樣本」=「全體數據」。這相對以前來說，也是革命性的影響。
在抽樣分析時代，個別樣本的質量甚至決定結果的質量。在大數據時代，這也變了，可以允許個別數據的不精確，甚至錯誤。舉個簡單例子來說明這個道理，比如在溫室大棚里放一隻溫度計，當這只溫度計有問題時，整個溫度都是不準確的。若在大棚里均勻分布十幾只溫度計，其中一隻有問題，對溫室大棚溫度的統計結果無礙大事，基本可以忽略其影響。
其次，大數據應用，影響商業變革和社會進步。
大數據應用正改變著企業的業務發展方式。比如：京東、天貓通過對交易數據的「二次利用」，尋找目標客戶、定向推薦商品。也正是這些數據的二次利用給他們提供了大量價值，促進了這些企業的發展，推動著他們在營銷、供應鏈與客戶服務等領域的管理變革。同時，交易數據並不因為二次利用，而降低其價值；這也是，大數據應用與傳統資源使用不同的地方。
數據的「混搭」分析，推動著商業發展和社會的進步。比如歷史天氣信息與航班誤點信息，這兩個不同領域的信息一塊兒分析，便可以推算未來幾天航班的誤點率。再比如，通過神經中樞腫瘤患病率和手機使用時間長短之間的大數據關聯分析，來研究神經中樞腫瘤患病率是否與手機使用時間長短有關系等等。
大數據的應用，也促生了很多商業機會。隨著大數據時代的到來，形成了很多大數據擁有公司，以及大數據技術公司；數據與技術的結合變促生了很多大數據應用，因此帶來了很多商業機會。例如，現在很多商業銀行對自己大量客戶的交易信息分析，規劃新的理財產品，與其他商家合作，聯合搞定向促銷等等。
再次，大數據時代不再有個人隱私，將形成新的信息安全機制。
現在還經常聽到諸如某某窺探我的隱私之類的話語，但是，在大數據時代幾乎沒有個人隱私，這不是駭人聽聞。因為，現在微博、搜索引擎、社交網路、電商購物，已經成了我們生活中必不可少的一部分。根據每個人在互聯網上留下的痕跡，通過大數據分析，很容易分析出一個人的愛好、習慣、性格、癖好等等。所以，大家都被「第三隻眼」實時監控著，在大數據時代，幾乎沒有個人隱私！
沒有個人隱私，是否就代表每個人可以隨便傳播別人隱私了呢？答案當然是否定的。因為傳播別人隱私是不道德的，甚至是違法的。所以，現在新的信息安全規則正在重新定位，其中一個基調是：讓數據使用者承擔責任，不能濫用別人的隱私；我個人感覺這也比較合理。
總結
大數據只是「新概念」，並不是「新事物」。過去數據就存在，只是我們沒有收集這些數據。但是，現在收集了這些數據，這個世界變得不一樣了；它更新了人們過去對數據應用的認識，加快了商業和社會發展的新陳代謝，從中也讓大家也看到了很多機會。大數據時代，已經到來。極目遠眺，也看不到盡頭。