① 什麼是大數據它有哪些特點
1、大數據(Big Data)又稱為巨量資料,指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。
2、特點:大數據分析相比於傳統的數據倉庫應用,具有數據量大、查詢分析復雜等特點。
② 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。
③ 評析觸不到的大數據 從預測未來到規避錯誤
評析觸不到的大數據 從預測未來到規避錯誤
人類進入大數據時代,類似於生物學迎來了顯微鏡,天文學發現瞭望遠鏡,因為網路傳輸和計算機存儲運算能力的提高,交給了我們一把信息放大鏡,從此我們對現象的觀察進入一個新的領域。
在網路與終端的支撐下,雖然我們身處的時空沒有任何變化,但是通過更加碎片化的信息,我們可以將時間與空間的分割從以往的單位中進一步細分,這就相當於原本一個9寸蛋糕切四塊,現在可以切成六百四十塊。所能夠建立的觀察維度,更加接近於無窮大,觀察的基準點,更加趨向於無限小。這有點像是搭積木的游戲,當積木的數量足夠多時,你最終所能搭出的形狀也足夠復雜,如果隨便交給你一個圖形,擁有更多的積木當然更有可能組合出結果。
關於多維度數據的挖掘,自古就有,歷法的制定過程或許可以作為一個很好的例證,江湖上現在偶爾也會有關於林元帥諸葛軍師的傳說,自從計算機技術誕生之後,對數據的利用和處理一直在同步發展中,無論是分布處理還是並行處理,並不是一天就蹦躂到今日的技術高度,我們很多科學發現都是在近三十年之間才完成,正是得益於此。
但為何在這幾年「大數據」忽然大熱,甚至你一個做火燒做煎餅做包子的,如果不說兩句大數據,大家看你的眼神就和看一個死人沒啥區別。原因其實很簡單,全球智能手機的普及。
隨著移動終端信息處理能力的提升,與用戶的交互界面不僅更加具備黏性,並且實現了全方位全時段互動,此時每個人的移動終端實際上就變成了一個數據記錄儀。它比PC所能獲取到的信息更加個人化,不僅暴露這個人的生活細節,位置動向,同時也記錄著它的消費習慣,人類第一次擁有了這么多數據的生產者。每一個元數據都可以直接掛鉤一份具體的支出額度,每一個數字都可以被貨幣量化,大數據的商業價值與各個企業的營收幾乎都可以直接掛鉤。所以,圍繞「大數據」來說故事迅速成為當下的主流。
但是揭開媒體的那些噱頭背後,你會發現,國內對復雜系統的研究,仍然是處於概念大於應用的階段,大部分行業對線性、封閉系統內的數據關系都沒辦法掌握,更不用說將大數據轉化成有價值的信息。而在影視行業,工業化體系處於剛剛起步的階段,很多從業人士連財務報表這種基礎數據都看不明白,去理解大數據的價值更是有些不可想像了。
④ 請問什麼叫大數據,科普下
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。
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。
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。
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。
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。
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。
⑤ 都說現在是大數據時代,是什麼意思
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。
大數據(Big data)通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據,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。
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。
(5)大數據天文學擴展閱讀:
最早提出大數據時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫, 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、互聯網之後又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。