㈠ 大數據應用必要條件:數據真實和准確
大數據應用必要條件:數據真實和准確
《哈佛商業評論》最新一期的封面上，一位勇士正揮舞著長鞭，試圖駕馭大數據這匹「烈馬」。的確，大數據的重要性已是公認，可你有沒有想過真正想獲取大數據價值的人能以何為鞭?僅有鞭在手是否足矣?
「IBM對大數據有自己獨到的觀點。」IBM軟體集團大中華區業務分析洞察及智慧地球解決方案總經理卜曉軍在主題為「大數據·大洞察·大未來」的年度大數據戰略發布會上的發言舉重若輕。的確，IBM嚴謹的智慧分析洞察方法論、完善的大數據平台解決方案以及廣泛深刻的行業落地實踐，讓IBM有底氣宣布即將馴服大數據，IBM的大數據平台或許就是企業正在苦苦尋找的「長鞭」和「韁繩」。
對付大數據4個V
大數據的3V特點(Volume、Velocity、Variety)已無需贅言——「過去兩年裡所產生的數據量佔到人類有史以來所積累的數據總量的90%」，「每秒鍾有500萬筆交易發生，每天有5億個通話記錄產生」，「80%的數據增長來源於圖片、視頻和文檔」。這就意味著在應對大數據時，要集成和管理高容量、即時、多類型和分散來源的數據。
「這一切只是開始。」卜曉軍補充道，「3V只是對大數據最基本特徵的歸納，實際上，大數據向外延伸的涵義很豐富。」IBM就歸納總結了第4個V——Veracity(真實和准確)，為什麼第4個V足以與前3個V相提並論?「這是因為，只有真實而准確的數據才能讓對數據的管控和治理真正有意義。」隨著社交數據、企業內容、交易與應用數據等新數據源的興起，傳統數據源的局限性被打破，企業愈發需要有效的信息治理以確保其真實性及安全性。
如何充分應對大數據的4V特性，成為了想獲取大數據深層價值者面前的一道難題。基於「3A5步」動態路線圖的大數據戰略再次體現了IBM完整的軟體體系架構和綜合能力。
「單獨談大數據沒有意義，正如認為Hadoop足以解決大數據所有問題一樣過於片面。」IBM軟體集團大中華區信息管理軟體總經理盧偉權強調，「大數據應該滲透到企業的IT架構中，這就要求大數據平台具備在信息原有的形式上進行進一步的分析、使所有的數據具有可視性並被有效用來分析、為新的分析應用開發更加有效的環境、優化與合理分配工作量、安全與治理等能力，兼容企業級的可用性、管理性、安全性和集成性。」
Hadoop缺乏數據管理的能力，IBM將Hadoop整合到大數據平台中並結合已有的產品，由此以四大核心能力Hadoop系統、流計算、數據倉庫和信息整合與治理為支點提供端到端的大數據解決方案。
盧偉權總結道：「IBM將資料庫領域里多年積累的經驗，和對用戶需求的高度考量融合到大數據平台中，通過『增強』的理念把大數據解決方案有機整合到客戶現有的數據平台上，保護客戶現有的投資，在不擯棄傳統數據倉庫的前提下，通過信息整合和治理等工具，為客戶創造效率和成本的最佳平衡。」
落腳點是行業應用
不落實到行業，不出示行業應用，人們對大數據的感知仍然會停留在「它僅僅是一個技術趨勢」的膚淺層面。只有讓大數據成為新的解決業務問題的手段，才能打破大數據懷疑論者的疑慮，才能說明大數據可用——正如《哈佛商業評論》英文版總編輯阿迪·伊格內休斯所言，「大數據就在那裡，關鍵看它如何為你的公司所用」。
「端到端的總體技術，包括信息治理和集成、大數據管理、實時分析，最後的落腳點是行業應用。」IBM中國開發中心信息管理首席架構師及大數據架構師陳奇說明技術服務於商業是終極追求。
行業應用場景是IBM大數據策略最有力的說客，在數個主要行業中應對大數據的相關場景和實踐經驗的分享讓其優勢不言自明。
伴隨著製造業演變為「供應鏈核心模式」，IBM軟體集團製造事業群總經理蕭丁瑞希望製造業企業在IBM的幫助下實現供應鏈的可見性，以快速有效的方式處理供應鏈環節中的數據，弱化需求與供給之間的波動傳導，達到產銷協同。
IBM軟體集團大中華區架構師總經理林旭認為，隨著競爭不斷激化，實時數據處理和客戶行為預測成為運營商搶占的高地。IBM有能力幫助電信公司整理分散數據，管理動態數據，實時獲取用戶行為分析，增強客服效率和業務推送精準度。
「在金融行業中，客戶數據是最珍貴的，這就決定了大數據平台必須是對傳統數據倉庫的補充和增強。」IBM軟體集團大中華區銀行業解決方案高級顧問陳劍指出，「此外，金融行業除了對於用戶行為預測和實時處理等需求之外，還面臨著風險和欺詐的巨大挑戰。」IBM大處理解決方案可建立風險模型，通過實時匹配交易行為模型，對風險和欺詐進行監控，並補充和增強原有傳統數據倉庫中客戶檔案和信息。
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㈡ 真實性不是大數據的特徵對嗎
錯誤。大數據五大基本特點包括容量、種類、速度、可變帶差裂性、真實性慶虛，蠢閉所以這句話是錯誤的，真實性是大數據的特徵。
㈢ 大數據目前存在什麼問題
數據存儲問題：隨著技術不斷發展，數據量從TB上升至PB，EB量級，如果還用傳統的數據存儲方式，必將給大數據分析造成諸多不便，這就需要藉助數據的動態處理技術，即隨著數據的規律性變更和顯示需求，對數據進行非定期的處理。同時，數量極大的數據不能直接使用傳統的結構化資料庫進行存儲，人們需要探索一種適合大數據的數據儲存模式，也是當下應該著力解決的一大難題。
分析資源調度問題：大數據產生的時間點，數據量都是很難計算的，這就是大數據的一大特點，不確定性。所以我們需要確立一種動態響應機制，對有限的計算、存儲資源進行合理的配置及調度。另外，如何以最小的成本獲得最理想的分析結果也是一個需要考慮的問題。
專業的分析工具：在發展數據分析技術的同時，傳統的軟體工具不再適用。目前人類科技尚不成熟，距離開發出能夠滿足大數據分析需求的通用軟體還有一定距離。如若不能對這些問題做出處理，在不久的將來大數據的發展就會進入瓶頸，甚至有可能出現一段時間的滯留期，難以持續起到促進經濟發展的作用。
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㈣ 大數據的特點主要有什麼
大數據的特點：
數據體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別。
數據類型繁多，如前文提到的網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息，等等。
價值密度低。以視頻為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒。
處理速度快。1秒定律。最後這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。
概念：
「大數據」是指以多元形式，自許多來源搜集而來的龐大數據組，往往具有實時性。在企業對企業銷售的情況下，這些數據可能得自社交網路、電子商務網站、顧客來訪紀錄，還有許多其他來源。這些數據，並非公司顧客關系管理資料庫的常態數據組。
優勢：
在大數據和大數據分析，他們對企業的影響有一個興趣高漲。大數據分析是研究大量的數據的過程中尋找模式，相關性和其他有用的信息，可以幫助企業更好地適應變化，並做出更明智的決策。
1.數據量大 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)。 2.類型繁多 包括網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等
大數據具有4V特點，即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)和Veracity(精確)，其核心在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。比如微碼鄧白氏通過數據分析發現采購A產品的用戶80%也會要同時采購B產品，而采購周期大約是3個月，這樣就可以每三個月來向采購A產品的客戶推送一次信息，推送的時候除了A產品的信息也同時推送B的信息。
就是大，第一：數據體量巨大。第二：數據類型繁多。第三：價值的密度比較低。第四：處理的四度快。檸檬學院大數據。
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 *** ，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。
魔方（大數據模型平台）
大數據模型平台是一款基於服務匯流排與分布式雲計算兩大技術架構的一款數據分析、挖掘的工具平台，其採用分布式文件系統對數據進行存儲，支持海量數據的處理。採用多種的數據採集技術，支持結構化數據及非結構化數據的採集。通過圖形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通過第三方插件技術，很容易將其他工具及服務集成到平台中去。數據分析研判平台就是海量信息的採集，數據模型的搭建，數據的挖掘、分析最後形成知識服務於實戰、服務於決策的過程，平台主要包括數據採集部分，模型配置部分，模型執行部分及成果展示部分等。
大數據平台數據抽取工具
大數據平台數據抽取工具實現db到hdfs數據導入功能，藉助Hadoop提供高效的集群分布式並行處理能力，可以採用資料庫分區、按欄位分區、分頁方式並行批處理抽取db數據到hdfs文件系統中，能有效解決大數據傳統抽取導致的作業負載過大抽取時間過長的問題，為大數據倉庫提供傳輸管道。數據處理伺服器為每個作業分配獨立的作業任務處理工作線程和任務執行隊列，作業之間互不幹擾靈活的作業任務處理模式：可以增量方式執行作業任務，可配置的任務處理時間策略，根據不同需求定製。採用非同步事件驅動模式來管理和分發作業指令、採集作業狀態數據。通過管理監控端，可以實時監控作業在各個數據處理節點作業任務的實時運行狀態，查看作業的歷史執行狀態，方便地實現提交新的作業、重新執行作業、停止正在執行的作業等操作。
互聯網數據採集工具
網路信息雷達是一款網路信息定向採集產品，它能夠對用戶設置的網站進行數據採集和更新，實現靈活的網路數據採集目標，為互聯網數據分析提供基礎。
未至·雲（互聯網推送服務平台）
雲計算數據中心以先進的中文數據處理和海量數據支撐為技術基礎，並在各個環節輔以人工服務，使得數據中心能夠安全、高效運行。根據雲計算數據中心的不同環節，我們專門配備了系統管理和維護人員、數據加工和編撰人員、數據採集維護人員、平台系統管理員、機構管理員、輿情監測和分析人員等，滿足各個環節的需要。面向用戶我們提供面向 *** 和面向企業的解決方案。
顯微鏡（大數據文本挖掘工具）
文本挖掘是指從文本數據中抽取有價值的信息和知識的計算機處理技術, 包括文本分類、文本聚類、信息抽取、實體識別、關鍵詞標引、摘要等。基於Hadoop MapRece的文本挖掘軟體能夠實現海量文本的挖掘分析。CKM的一個重要應用領域為智能比對, 在專利新穎性評價、科技查新、文檔查重、版權保護、稿件溯源等領域都有著廣泛的應用。
數據立方（可視化關系挖掘）
大數據可視化關系挖掘的展現方式包括關系圖、時間軸、分析圖表、列表等多種表達方式，為使用者提供全方位的信息展現方式。
大數據（big data），是指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 *** 。
大數據的特點：
1、容量（Volume）：數據的大小決定所考慮的數據的價值的和潛在的信息；
2、種類（Variety）：數據類型的多樣性；
3、速度（Velocity）：指獲得數據的速度；
4、可變性（Variability）：妨礙了處理和有效地管理數據的過程。
5、真實性（Veracity）：數據的質量
6、復雜性（Complexity）：數據量巨大，來源多渠道
大數據的意義：
現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。
有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。
大數據的缺陷：
不過，「大數據」在經濟發展中的巨大意義並不代表其能取代一切對於社會問題的理性思考，科學發展的邏輯不能被湮沒在海量數據中。著名經濟學家路德維希·馮·米塞斯曾提醒過：「就今日言，有很多人忙碌於資料之無益累積，以致對問題之說明與解決，喪失了其對特殊的經濟意義的了解。」 這確實是需要警惕的。
閉幕詞是一些大型會議結束時由
有關領導人或德高望重者向會議所作的講話。
具有總結性、評估性和號召性。
旅遊人數的變化，旅遊時間，旅遊地點，旅遊習慣，過程中的消費習慣，團的還是個人的，等等數據。—檸檬學院大數據，線上大數據學習平台。