Ⅰ 大數據的關鍵技術有哪些_大數據處理的關鍵技術有哪些
大數據處理關鍵技術一般包括：大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分早李爛析及挖掘、大數據展現和應用（大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等）。
一、大數據採集技術
數據是指通過RFID射頻數據、感測器數據、社交網路交互數據及移動互聯網數據等方擾帆式獲得的各種類型的結構化、半結構化（或稱之為弱結構化）及非結構化的海量數據，是大數據知識服務模型的根本。
二、大數據預處理技術
主要完成對已接收數據的辨析、抽取、清洗等操作。1）抽取：因獲取的數據可能具有多種結構和類型，數據抽取過程可以幫助我們將這些復雜的數據轉化為單一的或者便於處理的構型，以達到快速分析處理的目的。2）清洗：對於大數據，並不全是有價值的，有些數據陸漏並不是我們所關心的內容，而另一些數據則是完全錯誤的干擾項，因此要對數據通過過濾「去噪」從而提取出有效數據。
三、大數據存儲及管理技術
大數據存儲與管理要用存儲器把採集到的數據存儲起來，建立相應的資料庫，並進行管理和調用。重點解決復雜結構化、半結構化和非結構化大數據管理與處理技術。主要解決大數據的可存儲、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸等幾個關鍵問題。
四、大數據分析及挖掘技術
大數據分析技術。改進已有數據挖掘和機器學習技術；開發數據網路挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術；突破基於對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術；突破用戶興趣分析、網路行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。
六、大數據展現與應用技術
大數據技術能夠將隱藏於海量數據中的信息和知識挖掘出來，為人類的社會經濟活動提供依據，從而提高各個領域的運行效率，大大提高整個社會經濟的集約化程度。在我國，大數據將重點應用於以下三大領域：商業智能、政府決策、公共服務。例如：商業智能技術，政府決策技術，電信數據信息處理與挖掘技術，電網數據信息處理與挖掘技術，氣象信息分析技術，環境監測技術，警務雲應用系統（道路監控、視頻監控、網路監控、智能交通、反電信詐騙、指揮調度等公安信息系統）本回答根據網路文庫資料整理，原文請參見《大數據關鍵技術》
Ⅱ 大數據技術包括哪些
大數據技術，就是從各種類型的數據中快速獲得有價值信息的技術。大數據領域已經涌現出了大量新的技術，它們成為大數據採集、存儲、處理和呈現的有力武器。
大數據處理關鍵技術一般包括：大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分析及挖掘、大數據展現和應用(大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等)。
一、大數據採集技術
數據是指通過RFID射頻數據、感測器數據、社交網路交互數據及移動互聯網數據等方式獲得的各種類型的結構化、半結構化(或稱之為弱結構化)及非結構化的海量數據，是大數據知識服務模型的根本。重點要突破分布式高速高可靠數據爬取或採集、高速數據全映像等大數據收集技術;突破高速數據解析、轉換與裝載等大數據整合技術;設計質量評估模型，開發數據質量技術。
互聯網是個神奇的大網，大數據開發和軟體定製也是一種模式，這里提供最詳細的報價，如果你真的想做，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。
大數據採集一般分為大數據智能感知層：主要包括數據感測體系、網路通信體系、感測適配體系、智能識別體系及軟硬體資源接入系統，實現對結構化、半結構化、非結構化的海量數據的智能化識別、定位、跟蹤、接入、傳輸、信號轉換、監控、初步處理和管理等。必須著重攻克針對大數據源的智能識別、感知、適配、傳輸、接入等技術。基礎支撐層：提供大數據服務平台所需的虛擬伺服器，結構化、半結構化及非結構化數據的資料庫及物聯網路資源等基礎支撐環境。重點攻克分布式虛擬存儲技術，大數據獲取、存儲、組織、分析和決策操作的可視化介面技術，大數據的網路傳輸與壓縮技術，大數據隱私保護技術等。
二、大數據預處理技術
主要完成對已接收數據的辨析、抽取、清洗等操作。1)抽取：因獲取的數據可能具有多種結構和類型，數據抽取過程可以幫助我們將這些復雜的數據轉化為單一的或者便於處理的構型，以達到快速分析處理的目的。2)清洗：對於大數據，並不全是有價值的，有些數據並不是我們所關心的內容，而另一些數據則是完全錯誤的干擾項，因此要對數據通過過濾「去噪」從而提取出有效數據。
三、大數據存儲及管理技術
大數據存儲與管理要用存儲器把採集到的數據存儲起來，建立相應的資料庫，並進行管理和調用。重點解決復雜結構化、半結構化和非結構化大數據管理與處理技術。主要解決大數據的可存儲、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸等幾個關鍵問題。開發可靠的分布式文件系統(DFS)、能效優化的存儲、計算融入存儲、大數據的去冗餘及高效低成本的大數據存儲技術;突破分布式非關系型大數據管理與處理技術，異構數據的數據融合技術，數據組織技術，研究大數據建模技術;突破大數據索引技術;突破大數據移動、備份、復制等技術;開發大數據可視化技術。
開發新型資料庫技術，資料庫分為關系型資料庫、非關系型資料庫以及資料庫緩存系統。其中，非關系型資料庫主要指的是NoSQL資料庫，分為：鍵值資料庫、列存資料庫、圖存資料庫以及文檔資料庫等類型。關系型資料庫包含了傳統關系資料庫系統以及NewSQL資料庫。
開發大數據安全技術。改進數據銷毀、透明加解密、分布式訪問控制、數據審計等技術;突破隱私保護和推理控制、數據真偽識別和取證、數據持有完整性驗證等技術。
Ⅲ 甲骨文林逸飛：如何提純大數據的業務價值
持人：大數據如何真正幫助到企業業務接下來讓我們聆聽來自甲骨文大中華區技術架構總監林逸飛演講，如何提升大數據的價值。林逸飛：大家早上好，今天跟大家聊的話題是大數據，大數據跟雲計算之間的關系越來越緊密，因為雲計算提供了很多新的方式，使得我們有機會去處理這些大數據。今天我講的是大數據在我們獲得了以後，怎麼能夠讓它真的在 我們業務裡面有價值，所以用了一個詞叫提純，下面我帶著大家一塊去把大數據做一次提純。開始之前我也想把Oracle現在的變化說一下，工程規劃，很多大廠商都在跟隨著甲骨文的腳步，不斷的推出 各種各樣的一體化設備，可能這是一個潮流，都希望通過推出這樣一些一體化或者精裝修的系統，幫助客戶降低 他的運維成本，提高他的運行效率。大數據非常復雜，有結構化，也有非結構化的，增長速度飛快，單條數據的價值密度極低，最後一個很重要 ，為什麼說單條數據業務價值極低，一條微博，或者一條博客，一條網上的日誌對你來講沒有意義，我們需要的 是把整個大的數據量，從中按圖索驥，或者找出一些業務規律，業務價值，大數據才能為我所用，這是大數據的四個特點。從甲骨文的角度來看，可能所有的客戶，包括合作夥伴都知道，甲骨文是做數據起家的公司，今天仍然我們是做數據做得最好的公司。所以我們把數據理解成這樣一個金字塔，整個金字塔的最下段，我們把它認為 是大數據，通常是大PB級的，這些數據很復雜，都存在在企業的ERP系統裡面，外部系統裡面都有這樣的數據， 只是這些數據在今天大部分沒有被利用，第二個層次是在今天我們所有的大型企業或者中型企業都有的數據倉庫 ，或者業務分析類的一些系統裡面，這種通常是以百T作為你的數據級別，這些數據是指導我們業務生產創新的 核心數據，這些數據今天的來源，來自於我們的生產系統，我指的生產系統，比如說我們後端的ERP系統，網商 ，電子渠道，我們的交易系統，這些系統後面的業務數據被我們採集來，放在數據倉庫裡面，通過對歷史的分析 總結，然後我歸納一種規律，用於預測未來我的業務趨勢跟走向，這是今天我的所有DWDI所做的一種做法，開個 玩笑說這些數據都是婚後數據，客戶已經跟你的企業發生關系了，然後產生了這些數據，你分析的是這樣一些數 據，但是你想的是什麼，是我還有沒有機會再找到下一個。最上端指導我們老闆們做決策的，去決定新招一些人，還是砍到一百人，新發布一個產品，還是我們下架一個產品，來自BI系統，這是我們的核心決策數據。今天互聯網也好，雲計算也好，使得我們這些業務數據能夠被涉及到范疇是如此眾多，換句話說我們希望不 光採集婚後數據，我也希望把婚前的這樣一些沒有發生關系之前的數據也採集進來，能夠為我的業務提供更多的 業務反饋點，這些反饋點可能更直接，更快，更豐富，這是大數據在今天為所有企業關注的主要原因。接下來是我的演講題目，這些大數據，四個V的特點，量又大，速度也大，格式也眾多，每一條數據的價值又非常低，我怎麼把這些數據提純起來，真的知道我的生產，這是提純大數據的主要原因。我舉一個最簡單的例 子，一個超市，今天我談到的這些是有十幾案例，而且這些技術在今天，可能在座很多朋友們手裡都有。比如說 我可以根據在商城裡面所有部署的探頭或者其他的設備，客戶的行進路線我可以採集得到，根據他的行進路線， 途徑我的門店的時候，我可以定點向他推薦促銷信息，這個完全做得到。整體的營銷策略裡面，跟進整個銷售的 戰役的制定，來調整他的一些促銷，或者我進貨出貨的策略。採集客戶在微博、博客在相關的一些網站上面，各 種各樣的反饋，這樣是一個很明顯的，在今天我們完全能夠利用到的業務場景。我拿這個金字塔套一下，大家看 ，這些數據我們把他歸結為大數據，他可以被採集到系統裡面來，同時我跟進他的業務策略，這些數據可能來自 於我們的數據倉庫，甚至於來自我的ERP系統，這些數據是我的生產數據。那當然我採集所有網路相關的這些數 據，他一定是大數據，他希望進入到我最底層的金字塔最下面，作為我大數據的基礎。關鍵是說這些數據之間是 完全需要互動的，換句話說你要定時定點的推一些營銷策略，或者根據機器傳回來的數據進行判斷，這個時候這 些大數據要反過來，對你的DW，對你的生產系統直接發生關系，如果不這樣的話，這些大數據沒有用處。大數據提純以後的結果，讓這個大數據從金字塔最下端被逐漸提純進入到DW，最後再進入各種各樣的分析， 進入到BI，數據逐漸濃縮，最後具有商業價值。所有人都在說我希望做微博營銷，我希望提高在互聯網上對我企 業的影響，哪些數據對企業經營有十幾價值，這就是一些數據，48%的客戶，當他是手機微博的用戶的時候，通 常他會更樂意接受這些促銷信息，其中有很大比例的人會在它的微博，或者博客上發布我曾經在這個裡面接到這 樣一些東西，使用的體驗是什麼樣的，這就是數據。對這個企業來講，我先解決缺貨的問題，我一定能夠解決在 我整個店裡面最基本的問題，第二我可以對這些手機微博客戶做一些定點營銷和精準策略，這是兩個精準的例子 ，後面想做這件事情是非常難的。首先在金字塔終端這個層次上，他兩個核心系統，一個是企業 ERP的生產系統，第二個就是企業原有的DW， BI系統。第二個在金字塔的最下端大數據這塊，你有很多企業專業應用，這些應用可能直接跟機器，跟互聯網打交道。第三金字塔的最上端你要有一個合適的BI 的工具和平台，形成管理者的駕駛艙，內容把業務數據體現出來 。想產生上面這兩個簡單的結果，中間畫了一個環，他基本上要歷經這四個步驟，只有通過這四個步驟才能把你 的大數據發揮它真正的業務價值，首先我要能夠獲取，我有合適手段採集到各種各樣的數據。第二我能夠去計算 組織他們，第三能夠根據這樣屬於進行分析，最後形成我的判斷、業務動作出來。這些大數據跟你現在的數據倉庫，跟BI要集成，如果不集成的話，這些大數據在旁邊又建了一個煙囪出來，沒有用的。說到最後就是Oracle，Oracle實際上提供了完整的方案，同數據的捕獲、組織、分析、決策我們都有平台化 的工具和產品提供給客戶和合作夥伴。首先是捕獲，大家都知道Oracle有自己的應用，從ERP到CRM，到各種的 ECM我們都有然間，使得你有機會從各種各樣的核心系統裡面找到一些數據。第二針對所有非結構化的數據， Oracle直接推出了一個產品就叫NoSQL資料庫，很有伸縮性的一款產品，他可以幫助你存儲非結構化數據。在組織這一塊，我們業提供沙盒的功能，你可以在你的機器裡面配置這樣一個沙盒出來，所有分析全部在這 個沙盒裡面運行，他對CPU的消耗不會超過你這個沙盒所設置的限制，這樣是幫助你去運行這樣一些大數據分析 的基礎平台性的功能。我們提供這樣一個產品ODI，Oracle已經有幾十年的產品。分析有一個R的組織，他是非常適合統計分析跟圖表化展示的平台，他是開源的，而且比較適合在筆記本里 面或者PC裡面運行的系統。
Ⅳ 什麼是大數據技術
大數據技術可以理解為在巨量的數據資源中提取到有價值的數據加以分析和處版理，主要的表現特權征如下：
數據量大（Volume）。第一個特徵是數據量大，包括採集、存儲和計算的量都非常大。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）。
類型繁多（Variety）。第二個特徵是種類和來源多樣化。包括結構化、半結構化和非結構化數據，具體表現為網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等，多類型的數據對數據的處理能力提出了更高的要求。
價值密度低（Value）。第三個特徵是數據價值密度相對較低，或者說是浪里淘沙卻又彌足珍貴。隨著互聯網以及物聯網的廣泛應用，信息感知無處不在，信息海量，但價值密度較低，如何結合業務邏輯並通過強大的機器演算法來挖掘數據價值，是大數據時代最需要解決的問題。
速度快時效高（Velocity）。第四個特徵數據增長速度快，處理速度也快，時效性要求高。比如搜索引擎要求幾分鍾前的新聞能夠被用戶查詢到，個性化推薦演算法盡可能要求實時完成推薦。這是大數據區別於傳統數據挖掘的顯著特徵。
Ⅳ 大數據分析的主要技術
主要技術有五類。根據查詢大數據相關資料得知，大數據分析的主要技術分為以下5類。
1、數據採集：對於任何的數據分析來說，首要的就是數據採集，因此大數據分析軟體的第一個技術就是數據採集的技術，該工具能夠將分布在互聯網上的數據，一些移動客戶端中的數據進行快速而又廣泛的搜集，同時它還能夠迅速的將一些其他的平台中的數據源中的數據導入到該工具中，對數據進行清洗、轉換、集成等，從而形成在該工具的資料庫中或者是數據集市當中，為聯系分析處理和數據挖掘提供了基礎。
2、數據存取：數據在採集之後，大數據分析的另一個技術數據存取將會繼續發揮作用，能夠關系資料庫，方便用戶在使用中儲存原始性的數據，並且快速的採集和使用，再有就是基礎性的架構，比如說運儲存和分布式的文件儲存等，都是比較常見的一種。
3、數據處理：數據處理可以說是該軟體具有的最核心的技術之一，面對龐大而又復雜的數據，該工具能夠運用一些計算方法或者是統計的方法等對數據進行處理，包括對它的統計、歸納、分類等，從而能夠讓用戶深度的了解到數據所具有的深度價值。
4、統計分析：統計分析則是該軟體所具有的另一個核心功能，比如說假設性的檢驗等，可以幫助用戶分析出現某一種數據現象的原因是什麼，差異分析則可以比較出企業的產品銷售在不同的時間和地區中所顯示出來的巨大差異，以便未來更合理的在時間和地域中進行布局。
5、相關性分析：某一種數據現象和另外一種數據現象之間存在怎樣的關系，大數據分析通過數據的增長減少變化等都可以分析出二者之間的關系，此外，聚類分析以及主成分分析和對應分析等都是常用的技術，這些技術的運用會讓數據開發更接近人們的應用目標
Ⅵ 大數據時代有哪些主要特點
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。
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，多類型的數據對數據的處理能力提出了更高的要求。
3.價值密度低
如隨著物聯網的廣泛應用，信息感知無處不在，信息海量，但價值密度較低，如何通過強大的機器演算法更迅速地完成數據的價值「提純」，是大數據時代亟待解決的難題。
4.速度快、時效高
第四個特徵是處理速度快，時效性要求高。這是大數據區分於傳統數據挖掘最顯著的特徵。
既有的技術架構和路線，已經無法高效處理如此海量的數據，而對於相關組織來說，如果投入巨大採集的信息無法通過及時處理反饋有效信息，那將是得不償失的。可以說，大數據時代對人類的數據駕馭能力提出了新的挑戰，也為人們獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。[6]
Ⅶ 大數據預處理有哪些技術及方法呢
1）數據清理
數據清理常式就是通過填寫缺失值、光滑雜訊數據、識別或者刪除離群點，並且解決不一致性來進行「清理數據」。
2）數據集成
數據集成過程將來自多個數據源的數據集成到一起。
3）數據規約
數據規約是為了得到數據集的簡化表示。數據規約包括維規約和數值規約。
4）數據變換
通過變換使用規范化、數據離散化和概念分層等方法，使得數據的挖掘可以在多個抽象層面上進行。數據變換操作是提升數據挖掘效果的附加預處理過程。
1）缺失值
對於缺失液蔽消值的處理，一般是能補的就想辦法把它補上，實在補不上的就丟棄處理。
通常的處理方法有：忽略元組、人工填寫缺失值、使用一個全局變數填充缺失值、使用屬性的中心度量填充缺失值、使用與給定元組屬同一類的所有樣本的屬性均值或中位數、使用最可能的值填充缺失值。
2）雜訊數據
雜訊是被測量變數的隨機誤差或方差。去除雜訊、使數據「光滑」的技術有分箱、回歸、離群點分析等。
3）數據清理過程
這個環節主要包括數據預處理、清理方法、校驗清理方法、執行清理工具及數據歸檔。
數據清理的原理是通過分析「無效數據」產生的原因和存在形式，利用現有的技術手段和方法去清理，將「無效數據」轉化為滿足數據質量或應用要求的數據，從而提高數據集的數據質量。
常用的工具有Excel、Access、SPSS Modeler、SAS、SPSS Statistics等。
4）模型構建數據統計分析
數據統計為模型構建提供基礎，只有通過數據統計分析探索到了數據中隱藏的規律，深度學習才有意義，人工智慧才有可能。
數據統計又包括數據分析與結果分析，基本的分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉分析法、因素分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、矩陣關聯分析法、綜合評價分析法等。
高級的分析方法有：主成分分析法、因子分析法、對應分析法、相關分析法、回歸分析法、聚類分析法、判別分析法、時間序列等。這些類別並不是獨一使用的，往往是混合使用的，然後再通過進一步鬧知的分析對比從中挑選某些組合模型。
5）數據可視化
數據可視化，就是通過一些可視化圖形或者報表形式進行並慧展示，增強對分析結果的理解。再針對結果進行進一步的數據再分析，使得整個業務環節形成閉環。只有閉環的數據才能真正發揮出深度學習的效用。
Ⅷ 什麼是大數據，大數據的的基本特徵是什麼
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 *** 。 1. 數據量大，TB，PB，乃至EB等數據量的數據需要分析處理。 2. 要求快速響應，市場變化快，要求能及時快速的響應變化
大數據(Big Data)是指「無法用現有的軟體工具提取、存儲、搜索、共享、分析和處理的海量的、復雜的數據 *** 。」業界通常用4個V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大數據的特徵。
一是數據體量巨大(Volume)。截至目前，人類生產的所有印刷材料的數據量是200PB(1PB=210TB)，而歷史上全人類說過的所有的話的數據量大約是5EB(1EB=210PB)。當前，典型個人計算機硬碟的容量為TB量級，而一些大企業的數據量已經接近EB量級。
二是數據類型繁多(Variety)。這種類型的多樣性也讓數據被分為結構化數據和非結構化數據。相對於以往便於存儲的以文本為主的結構化數據，非結構化數據越來越多，包括網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等，這些多類型的數據對數據的處理能力提出了更高要求。
三是價值密度低(Value)。價值密度的高低與數據總量的大小成反比。以視頻為例，一部1小時的視頻，在連續不間斷的監控中，有用數據可能僅有一二秒。如何通過強大的機器演算法更迅速地完成數據的價值「提純」成為目前大數據背景下亟待解決的難題。
四是處理速度快(Velocity)。這是大數據區分於傳統數據挖掘的最顯著特徵。
社群營銷，是基於圈子、人脈概念而產生的營銷模式。通過將有共同興趣愛好的人聚集在一起，將一個興趣圈打造成為消費家園。
可以通過大數據預測進行組建社群為企業做宣傳搞活動，讓社群形成一個宣傳途徑或者一個小的發布平台，不過性質的社群，依賴於群主對群的組織和維護能力。
作為一名工作兩年多的大數據系統研發師，之前在北京老男孩教育學習了四個多月的大數據，總結我學習和工作兩年來對大數據的理解，從具體的應用上，也大概可以分為三類。一是決策支持類的二是風險預警類的第三種是實時優化類的從三個維度，我個人對大數據在各行業應用的可能性做了一個定位，但這個定位還是非常定性和粗略的，具體可能還需要對行業有更多的大數據應用的探討和探索。我也是看書學的，但是效果很慢。
「大數據」是指以多元形式，許多來源搜集而來的龐大數據組，往往具有實時性。
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。
大數據的5V特點:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值密度)、Veracity（真實性）。
第一，Volume(大量)，數據體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別。
第二，Variety(多樣)，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。
第三，Value(價值密度)，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。
第四，Velocity(高速)，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。物聯網、雲計算、移動互聯網、車聯網、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的感測器，無一不是數據來源或者承載的方式。
所以通俗來說，大數據就是通過各種不同渠道收集到的大量數據，堆積起來幫助做決策分析的數據組
那麼什麼是大數據呢技術？大數據的概念是什麼呢？本文就為大家詳細解讀大數據的構成、模型和未來大數據發展方向： 大數據概念： 隨著每天互聯網上海量數據的產生，數據分析尤其顯得重要。所謂大數據技術，就是從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。 大數據產生的原因： 大數據時代的來臨是由數據豐富度決定的。首先是社交網路興起，互聯網上每天大量非結構化數據的出現。另外，物聯網的數據量更大，加上移動互聯網能更准確、更快地收集用戶信息，比如位置、生活信息等數據。從這些數據每天增加的數量來說，目前已進入大數據時代。 大數據書籍推薦： 一、《大數據-正在到來的數據革命.以及它如何改變 *** .商業與我們的生活》 大數據浪潮，洶涌來襲，與互聯網的發明一樣，這絕不僅僅是信息技術領域的革命，更是在全球范圍啟動透明 *** 、加速企業創新、引領社會變革的利器。 二、《大數據——大價值、大機遇、大變革(全彩)》 從實證的角度探討了大數據對社會和商業智能的影響，能否對大數據進行處理、分析與整合將成為提升企業核心競爭力的關鍵，什麼是大數據技術？既是一場大機遇，也將引發一場大變革！
要提一下魔據的數據不錯的
大數據(big data)，或稱海量資料，指的是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、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。
4V特徵：Volume(大量)、Velocity(實時)、Variety(多樣)、Value(價值)。
大數據已經成為各類大會的重要議題，管理人士們都不願錯過這一新興趨勢。毫無疑問，當未來企業嘗試分析現有海量信息以推動業務價值增值時，必定會採用大數據技術。
大數據(BigData)是指「無法用現有的軟體工具提取、存儲、搜索、共享、分析和處理的海量的、復雜的數據 *** 。」業界通常用4個V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大數據的特徵。
數據體量巨大(Volume)。截至目前，人類生產的所有印刷材料的數據量是200PB，而歷史上全人類說過的所有的話的數據量大約是5EB(1EB=210PB)。
數據類型繁多(Variety)。相對於以往便於存儲的以文本為主的結構化數據，非結構化數據越來越多，包括網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等，這些多類型的數據對數據的處理能力提出了更高要求。
價值密度低(Value)。價值密度的高低與數據總量的大小成反比。如何通過強大的機器演算法更迅速地完成數據的價值「提純」成為目前大數據背景下亟待解決的難題。
處理速度快(Velocity)。大數據區分於傳統數據挖掘的最顯著特徵。根據IDC的「數字宇宙」的報告，預計到2020年，全球數據使用量將達到35.2ZB。
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社交網路，讓我們越來越多地從數據中觀察到人類社會的復雜行為模式。社交網路，為大數據提供了信息匯集、分析的第一手資料。從龐雜的數據背後挖掘、分析用戶的行為習慣和喜好，找出更符合用戶「口味」的產品和服務，並結合用戶需求有針對性地調整和優化自身，就是大數據的價值。
所以，建立在上述的概念上我們可以看到大數據的產業變化：
1大數據飛輪效應所帶來的產業融合和新產業驅動
2信息獲取方式的完全變化帶來的新式信息聚合
3信息推送方式的完全變化帶來的新式信息推廣
4精準營銷
5第三方支付——小微信貸，線上眾籌為代表的互聯網金融帶來的全面互聯網金融改革
6產業垂直整合趨勢以及隨之帶來的產業生態重構
7企業改革以及企業內部價值鏈重塑，擴大的產業外部邊界
8 *** 及各級機構開放，透明化，以及隨之帶來的集中管控和內部機制調整
9數據創新帶來的新服務