大數據四內部

Ⅰ 大數據處理的四個主要流程

大數據處理的四個主要流程：
1.數據收集：收集大數據，包括結構化數據和非結構化數據，收集的數據可以來自外部源，或者是內鎮薯慧部的數據源；
2.數據存儲：將收集的數據存儲在可靠的數據倉庫中，以便更好的管理數據；
3.數據處理：對收集的數據進行清洗、結構化和標准化，以便從中獲得有用的信息；
4.數據分析：利用大數據分析工具對數據進行挖掘，以便發現有用的信息和規律。手唯
拓展：
5.數據可視化：運用數據可視化技術御答，將處理後的數據進行圖形化展示，以便更直觀的分析數據；
6.結果分享：將處理結果通過報告等形式分享出去，以便更多的人可以參與到數據處理過程中來。

Ⅱ 大數據開發的四個維度

數量：數據量

數量也許是與大數據最相關的特徵，指企業為了改進企業中的決策而試圖利用的大量數據。數據量持續以前所未有的速度增加。然而，真正造成數據量“巨大”的原因在不同和行業和地區各有不同，而且沒有達到通常引用的PB級(petabyte)和ZB級(zetabyte)。超過一半的受訪者認為數據量達到Terabyte和Petabyte之間才稱為大數據，而30%的受訪者不知道“大”對於其組織應該有多大。所有受訪者都同意，當前被認為“巨大的數量”在將來甚至會更大。

多樣性：不同類型的數據和數據源

多樣性是指管理多種數據類型的復雜性，包括結構化、半結構化和非結構化數據。企業需要整合並分析來自復雜的傳統和非傳統信息源的數據，包括企業內部和外部的數據。隨著感測器、智能設備和社會協同技術的爆炸性增長，數據的類型無以計數，包括：文本、微博、感測器數據、音頻、視頻、點擊流、日誌文件等。

速度：數據在運動中

數據創建、處理和分析的速度持續在加快。加速的原因是數據創建的實時性天性，以及需要將流數據結合到業務流程和決策過程中的要求。速度影響數據時延 – 從數據創建或獲取到數據可以訪問的時間差。目前，數據以傳統系統不可能達到的速度在產生、獲取、存儲和分析。對於對時間敏感的流程，例如實時欺詐監測或多渠道“即時”營銷，某些類型的數據必須實時地分析，以對業務產生價值。

精確性：數據不確定性

精確性指與某些數據類型相關的可靠性。追求高數據質量是一項重要的大數據挑戰，但是，即使最優秀的數據清理方法也無法消除某些數據固有的不可預測性，例如天氣、經濟或者客戶最終的購買決定。不確定性的確認和規劃的需求是大數據的一個維度，這是隨著高管需要更好地了解圍繞他們身邊的不確定性而引入的維度。

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Ⅲ 大數據的基本特點有哪些

大數據的基本特點為：

1、容量（Volume）：數據的大小決定所考慮的數據的價值和潛在的信息。

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。

7、價值（value）：合理運用大數據，以低成本創造高價值。

(3)大數據四內部擴展閱讀：

大數據分析的六個基本方面：

1、Analytic Visualizations（可視化分析）

不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。

2、Data Mining Algorithms（數據挖掘演算法）

可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。

4、Data Quality and Master Data Management（數據質量和數據管理）

數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。假如大數據真的是下一個重要的技術革新的話，我們最好把精力關注在大數據能給我們帶來的好處，而不僅僅是挑戰。

5、數據存儲，數據倉庫

數據倉庫是為了便於多維分析和多角度展示數據按特定模式進行存儲所建立起來的關系型資料庫。在商業智能系統的設計中，數據倉庫的構建是關鍵，是商業智能系統的基礎，承擔對業務系統數據整合的任務，為商業智能系統提供數據抽取、轉換和載入(ETL)，並按主題對數據進行查詢和訪問，為聯機數據分析和數據挖掘提供數據平台。

參考資料來源：網路-大數據

Ⅳ 大數據影響所有企業的四個方面

大數據影響所有企業的四個方面

如果你仍在說：「大數據跟我的公司毫不相干，」你就錯失大好機會了。

我堅信，大數據及其發揮的作用將影響到每一家公司——從財富500強企業到夫妻店——並從內到外地改變我們開展業務的方式。

你在哪個領域運營，或者你公司是什麼規模，這都不要緊，因為數據收集、分析和解讀變得更加輕松便捷，將從幾個方面影響到每家公司。

1. 對所有公司來說，數據都將成為一項資產。

如今，就連最小的公司也都在產生數據。如果公司有網站、有社交媒體賬戶、接受信用卡付款等，甚至哪怕它是一家只有一人經營的小店，都能從其客戶、客戶體驗、網站流量等等方面收集數據。這意味著各種規模的公司都需要一個針對大數據的戰略，並對如何收集、使用和保護數據制訂計劃。這也意味著精明的企業將開始向各公司提供數據服務，哪怕對方是一家非常小的公司。

它也意味著從來沒想過大數據將「為它們所用的」企業和行業會爭著迎頭趕上。我盡可能把它講得通俗易懂些：如果你擁有或經營一家企業，並且你想知道如何對企業做出改進，那麼你需要藉助數據，你的數據就是一項資產，它可用於改進你的企業。就是這么簡單。

2. 大數據能讓公司收集更高質量的市場和客戶情報。

不管你喜不喜歡，你與之開展業務的公司了解你的很多情況——它們所掌握的有關你的信息的數量和類別每年都在擴大。每家公司（從監控我們開車情況的汽車製造商到了解我們打球頻率和水平的網球拍生產商）都將對客戶想要什麼、使用什麼、通常從哪個渠道購買等擁有更加深入的了解。

等式的另一邊，是公司需要對制訂和執行隱私政策採取積極主動的態度，所有的系統和安全防護措施都要到位，以保護這些用戶數據。我們從近期 Spotify 遇到的激烈反對，以及沒引發那麼大亂子的 Microsoft 10 身上可以看到，大多數人會允許公司收集這些數據，但他們希望公司對收集了什麼數據以及為什麼收集保持透明，同時他們希望可以選擇不參與數據收集流程。

3、從使用感測器到追蹤機器性能、優化送貨路線、更好地追蹤員工績效甚至招募頂級人才，大數據具備能夠提高幾乎任何類型的企業及眾多不同部門內部工作效率並改進運營的潛力。

公司可以使用感測器追蹤貨運和機器的運行情況，也可以追蹤員工績效。各公司已開始使用感測器追蹤員工的移動、壓力水平、健康狀況甚至他們與誰交談以及使用的語調等。

此外，如果數據能夠成功量化一名優秀CEO所應具備的特質，它就能用來改進任一層級的人力資源和招聘流程。

數據正從IT部門脫離，成為一家公司中所有部門不可分割的一部分。

4. 數據可讓公司改進客戶體驗並將大數據植入其提供的產品中。

在所有可能的領域，公司都將使用它們收集的數據改進產品和客戶體驗。

約翰迪爾（ John Deere ）就是一個絕佳的範例，它不僅使用數據讓自己的客戶受益，還把數據作為一個新的產品提供給客戶。

所有新生產的約翰迪爾拖拉機都配備了感測器，能夠幫助該公司了解設備是如何使用的，同時預測並診斷故障。但該公司安裝感測器也是為了幫助農場主，為他們提供何時種植作物、在哪裡種植、最佳的耕作和收割模式等等方面的數據。對於一家成立年代久遠的公司來說，這已成為一個全新的收入來源。

隨著我們生活中聯網的事物越來越多——從智能恆溫器到Apple Watch和健身追蹤器——公司會有越來越多的數據、分析報告和信息回售給顧客。

這只是我預測在不遠的未來，大數據會對各類企業產生的四個最重大影響。你的企業准備好利用這些機遇了嗎？

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Ⅳ 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。

(5)大數據四內部擴展閱讀

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。