⑴ 大數據指的是什麼
大數據,IT行業術語,是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。
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣捷徑,而採用所有數據進行分析處理。
大數據的5V特點(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(低價值密度)、Veracity(真實性)。
大數據包括結構化、半結構化和非結構化數據,非結構化數據越來越成為數據的主要部分。
據IDC的調查報告顯示:企業中80%的數據都是非結構化數據,這些數據每年都按指數增長60%。
大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特徵而已,沒有必要神話它或對它保持敬畏之心,在以雲計算為代表的技術創新大幕的襯托下,這些原本看起來很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了。
⑵ 大數據是什麼意思 大數據包括什麼
大數據,在近幾年越來越受到人們的關注,盡管大數據概念已經在各個行業中應用逐漸變得廣泛起來,但是對於大多數的人來說,大數據概念在他們眼裡還是模糊不清的,那麼,什麼叫大數據?大數據是什麼意思呢?我查詢整理了相關資料,希望能夠幫助到大家!
由於計量、記錄、預測生產生活過程的需要,人類對數據探尋的腳步從未停歇,從原始數據的出現,到科學數據的形成,再到大數據的誕生,走過了漫漫長路。
2011年5月,麥肯錫研究院發布報告——Big data: The nextfrontier for innovation, competition, and proctivity,第一次給大數據做出相對清晰的定義:「大數據是指其大小超出了常規資料庫工具獲取、儲存、管理和分析能力的數據集。」
2015年8月31日,國務院《促進大數據發展行動綱要》指出:「大數據是以容量大、類型多、存取速度快、應用價值高為主要特徵的數據集合,正快速發展為對數量巨大、來源分散、格式多樣的數據進行採集、存儲和關聯分析,從中發現新知識、創造新價值、提升新能力的新一代信息技術和服務業態。」
《大數據白皮書2016》稱:「大數據是新資源、新技術和新理念的混合體。從資源視角看,大數據是新資源,體現了一種全新的資源觀;從技術視角看,大數據代表了新一代數據管理與分析技術;從理念的視角看,大數據打開了一種全新的思維角度。」
當前,業界公認的大數據有「4V特徵,即:Volume(體量大)、Variety(種類多)、Velocity(速度快)和Value(價值高)。
大數據的作用在於在龐大的全量數據的基礎上,通過演算法模型,得出有意義的結果,進而進行資源配置的優化、現象的發現、未來的預測等。
大數據涉及由不同設備和應用程序產生的數據,主要包括以下幾個領域:
1、黑匣子數據:它是直升機,飛機和噴氣機等的組件。它捕捉飛行機組的聲音,麥克風和耳機的錄音,以及飛機的性能信息。
2、社會媒體數據:Facebook和Twitter等社交媒體保存著全球數百萬人發布的信息和觀點。
3、證券交易所數據:證券交易所數據保存關於由客戶在不同公司的份額上做出的「買入」和「賣出」決定的信息。
4、電網數據:電網數據保持特定節點相對於基站消耗的信息。
5、運輸數據:運輸數據包括車輛的型號,容量,距離和可用性。
6、搜索引擎數據:搜索引擎從不同的資料庫檢索大量數據。
因此,大數據包含的數據是大量、高速度和可擴展的數據,其中,數據有三種類型:
(1)結構化數據:關系數據。
(2)半結構化數據:XML數據。
(3)非結構化數據:Word,PDF,文本,媒體日誌
⑶ 什麼是大數據
大數據,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。
這里介紹一下大數據要學習和掌握的知識與技能:
①java:一門面向對象的計算機編程語言,具有功能強大和簡單易用兩個特徵。
②spark:專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎。
③SSM:常作為數據源較簡單的web項目的框架。
④Hadoop:分布式計算和存儲的框架,需要有java語言基礎。
⑤spring cloud:一系列框架的有序集合,他巧妙地簡化了分布式系統基礎設施的開發。
⑤python:一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言。
互聯網行業目前還是最熱門的行業之一,學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的,發展前景非常好,普通人也可以學習。
想要系統學習,你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校,好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力,建議實地考察對比一下。
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⑷ 什麼是大數據
大數據是指在一定時間內,常規軟體工具無法捕捉、管理和處理的數據集合。它是一種海量、高增長、多元化的信息資產,需要一種新的處理模式,以具備更強的決策、洞察和流程優化能力。
大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息,而在於對這些有意義的數據進行專業的處理。換句話說,如果把大數據比作一個行業,這個行業盈利的關鍵在於提高數據的「處理能力」,通過「處理」實現數據的「增值」。
從技術上講,大數據和雲計算的關系就像硬幣的正反面一樣密不可分。大數據不能用單台計算機處理,必須採用分布式架構。其特點在於海量數據的分布式數據挖掘。但它必須依賴雲計算分布式處理、分布式資料庫、雲存儲和虛擬化技術。
擴展信息:
大數據只是現階段互聯網的一個表徵或特徵。沒有必要將其神話或保持敬畏。在以雲計算為代表的技術創新背景下,這些原本看似難以收集和使用的數據開始被輕松使用。通過各行各業的不斷創新,大數據將逐漸為人類創造更多的價值。
是體現大數據技術價值的手段,是進步的基石。這里從雲計算、分布式處理技術、存儲技術、感知技術的發展,闡述大數據從採集、處理、存儲到形成結果的全過程。
實踐是大數據的終極價值。在這里,我們從互聯網大數據、政府大數據、企業大數據、個人大數據四個方面來描繪大數據的美好圖景和將要實現的藍圖。
⑸ 大數據指的是什麼
大數據屬於計算機科學學科領域,指的是通過分析和挖掘全量的非抽樣的數據輔助決策,是近年來一種新興技術,在各行各業中都有著非常廣泛的應用價值,下面我就帶領大家詳細盤點一下。
大數據技術指的是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。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」。
一是機器學習、人工智慧繼續成為大數據智能分析的核心技術,大數據預測和決策支持仍是主要應用。在學術上,深度分析繼續扮演技術主角,推動整個大數據智能的應用。通過像神經網路模型的深度學習,讓計算機自動學習產生特徵的方法,並將特徵學習融入建立模型的過程中,增加設計特徵的完備性。深度學習將在圖像分類、語音識別、問答系統等應用取得重大突破,並有望得到成功商業應用。
二是數據科學帶動多學科融合。隨著社會的數字化程度逐步加深,更為寬泛、更為包容大數據的邊界不斷完善,使得越來越多的學科在數據層面趨於一致,為類比科學研究創造了條件。「數據科學」的基礎研究與成果將源源不斷地注入技術研究和應用范疇中。
三是開源是主流技術,公測促良好研發生態。大數據的處理模式更加多樣化,Hadoop不再成為構建大數據平台的唯一選擇。隨著開源項目Spark不斷被大規模應用,正成為大數據領域最大的開源社區。開源系統將成為大數據領域的主流技術和系統選擇,並將引領著大數據生態系統的發展。各類大數據應用公測將促進大數據技術取得突破性進展。
四是基於知識圖譜的大數據應用成為熱門應用場景。近年來,大數據成為大眾媒體的熱詞,大眾需要可視化的大數據,背後是基於知識圖譜的大數據應用。可視化是通過把復雜的數據轉化為可以交互的圖形,幫助用戶更好地理解分析數據對象,發現、洞察其內在規律。讓對信息技術不熟悉的普通民眾和非技術專業的常規決策者也能夠更好地理解大數據及其分析的效果和價值,進而從國計、民生兩方面都充分發揮大數據的價值。
⑹ 大數據是什麼
大數據是什麼意思呢?
如果從字面意思來看,大數據指的是巨量數據。那麼可能有人會問,多大量級的數據才叫大數據?不同的機構或學者有不同的理解,難以有一個非常定量的定義,只能說,大數據的計量單位已經越過TB級別發展到PB、EB、ZB、YB甚至BB級別。
最早提出「大數據」這一概念的 是全球知名咨詢公司麥肯錫,它是這樣定義大數據的: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、多樣的數據類型以及價值密度低四大特徵。
研究機構Gartner是這樣定義大數據的:「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流轉優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。若從技術角度來看,大數據的戰略意義不在於掌握龐大的數據,而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理,換言之,如果把大數據比作一種產業,那麼這種產業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」。
⑺ 大數據是指什麼
大數據是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。大數據的五大特徵:1、大量;2、高速;3、多樣;4、低價值密度;5、真實性。
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。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的四大特徵。
大數據的5V特點(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(低價值密度)、Veracity(真實性)。
大數據最核心的價值就是在於對於海量數據進行存儲和分析;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」。
大數據可以實現的應用可以概括為兩個方向,一個是精準化定製,第二個是預測。比如像通過搜索引擎搜索同樣的內容,每個人的結果卻是大不相同的。再比如精準營銷、網路的推廣、淘寶的喜歡推薦,或者你到了一個地方,自動給你推薦周邊的消費設施等等。
⑻ 大數據是什麼意思
問題一:大數據是什麼意思 大數據是指整個分析運營的各個方面的數據整合。特別是指互聯網帶來的整個方方面的物流 信息流 資金流都在數據分析下整合
希望你能接受這個答案。
問題二:大數據是什麼意思? 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 *** 。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的海量、高增長率和多樣化的信息資產。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。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。
問題三:現在說的大數據是什麼意思 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。大數據作為雲計算、物聯網之後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。企業內部的經營交易信息、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。
中文名:大數據時代
外文名:Big data
問題四:什麼是大數據,大數據的意義是什麼? 大數據的意思就是數據要在線,這樣你的數據才能有價值,用於分析或者處理。大量的數據在線後的分析才有意義。可能得到你想要的數據,電影里好多這種素材,比如人臉的搜索,人員的定位,人流的分析,運行的狀態等等都有使用。現在做這些應用的也很多,只是落地的還稍微少一點。還是為了創造價值。
問題五:移動大數據是什麼意思 從海量的數據里進行擷取、管理、處理、並整理之後,獲得你需要的資訊
電影《紙牌屋》的成功就是其中一個例子,Netflix(引進紙牌屋的公司)作為世界上最大的在線影片租恁服務商,從其網站點擊率、下載量、搜索請求和評論等眾多海量數據中進行分析與預測後,認為紙牌屋能火,因此選擇引進《紙牌屋》
問題六:什麼是大數據 大數據是什麼意思 「大數據」不是「數據分析」的另一種說法!大數據具有規模性、高速性、多樣性、而且無處不在等全新特點,具體地說,是指需要通過快速獲取、處理、分析和提取有價值的、海量、多樣化的交易數據、交互數據為基礎,針對企業的運作模式提出有針對性的方案。由於物聯網和智能可穿戴的普及帶來的,生產線上普通的藍領員工,前台電話員,等企業內的低階員工也成為產生大數據的數據內容的一部分,數據的產生除了來自社交網路,網站,電子商務網站,郵箱外,智能手機,各種感測器,和物聯網,智能可穿戴設備。
大數據營銷與傳統營銷最顯著的區別是大數據可以深入到營銷的各個環節,使營銷無處不在。如用戶的偏好?上網的時間段?上網主要瀏覽頁?對頁面和產品的點擊次數?網站上的用戶評價對他的影響?他會在哪些地方分享對產品和購物過程的體驗?這些都是對用戶網上消費和品牌關注度的深入分析,可以直接影響用戶消費的傾向等商業效果。
大數據徹底改變企業內部運作模式,以往的管理是「領導怎麼說?」現在變成「大數據的分析結果」,這是對傳統領導力的挑戰,也推動企業管理崗位人才的定義。不僅懂企業的業務流程,還要成為數據專家,跨專業的要求改變過去領導力主要體現在經驗和過往業績上,如今熟練掌握大數據分析工具,善於運用大數據分析結果結合企業的銷售和運營管理實踐是新的要求。
當然大數據對企業的作用一個不可迴避的關鍵因素是數據的質量,有句話叫「垃圾進,垃圾出」指的是如果採集的是大量垃圾數據會導致出來的分析結果也是毫無意義的垃圾。此外,企業內部是否會形成一個個孤立的數據孤島,數據是否會成就企業內某些人或團隊新的權力,導致數據不能得到實時有效地分享,這些都會是阻礙大數據在企業中有效應用的因素。
而隨著大數據時代的到來,對大數據商業價值的挖掘和利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。業內人士稱,電商企業通過大數據應用,可以探索個人化、個性 化、精確化和智能化地進行廣告推送和推廣服務,創立比現有廣告和產品推廣形式性價比更高的全新商業模式。同時,電商企業也可以通過對大數據的把握,尋找更 多更好地增加用戶粘性,開發新產品和新服務,降低運營成本的方法和途徑。
問題七:什麼是大數據時代 世界包含的多得難以想像的數字化信息變得更多更快……從商業到科學,從 *** 到藝術,這種影響無處不在。科學家和計算機工程師們給這種現象創造了一個新名詞:「大數據」。大數據時代什麼意思?大數據概念什麼意思?大數據分析什麼意思?所謂大數據,那到底什麼是大數據,他的來源在哪裡,定義究竟是什麼呢?
一:大數據的定義。
1、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、大數據技術,是指從各種各樣類型的大數據中,快速獲得有價值信息的技術的能力,包括數據採集、存儲、管理、分析挖掘、可視化等技術及其集成。適用於大數據的技術,包括大規模並行處理(MPP)資料庫,數據挖掘電網,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。
互聯網是個神奇的大網,大數據開發也是一種模式,你如果真想了解大數據,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。
3、大數據應用,是 指對特定的大數據 *** ,集成應用大數據技術,獲得有價值信息的行為。對於不同領域、不同企業的不同業務,甚至同一領域不同企業的相同業務來說,由於其業務需求、數據 *** 和分析挖掘目標存在差異,所運用的大數據技術和大數據信息系統也可能有著相當大的不同。惟有堅持「對象、技術、應用」三位一體同步發展,才能充分實現大數據的價值。
當你的技術達到極限時,也就是數據的極限」。大數據不是關於如何定義,最重要的是如何使用。最大的挑戰在於哪些技術能更好的使用數據以及大數據的應用情況如何。這與傳統的資料庫相比,開源的大數據分析工具的如Hadoop的崛起,這些非結構化的數據服務的價值在哪裡。
二:大數據的類型和價值挖掘方法
1、大數據的類型大致可分為三類:
1)傳統企業數據(Traditionalenterprisedata):包括 CRM systems的消費者數據,傳統的ERP數據,庫存數據以及賬目數據等。
2)機器和感測器數據(Machine-generated/sensor data):包括呼叫記錄(CallDetail Records),智能儀表,工業設備感測器,設備日誌(通常是Digital exhaust),交易數據等。
3)社交數據(Socialdata):包括用戶行為記錄,反饋數據等。如Twitter,Facebook這樣的社交媒體平台。
2、大數據挖掘商業價值的方法主要分為四種:
1)客戶群體細分,然後為每個群體量定製特別的服務。
2)模擬現實環境,發掘新的需求同時提高投資的回報率。
3)加強部門聯系,提高整條管理鏈條和產業鏈條的效率。
4)降低服務成本,發現隱藏線索進行產品和服務的創新。
三:大數據的特點
業界通常用4個V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大數據的特徵。具體來說,大數據具有4個基本特徵:
1、是數據體量巨大
數據體量(volumes)大,指代大型數據集,一般在10TB規模左右,但在實際應用中,很多企業用戶把多個數據集放在一起,已經形成了PB級的數據量;網路資料表明,其新......>>
問題八:大數據,是指什麼?_?怎麼解釋 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。
問題九:徵信大數據是什麼意思? 大數據是指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、處理、並整理成為服務於 經營決策的資訊。大數據徵信是指什麼呢?簡單的說,例如電商行業京東做出判斷的消費數據信息就是大數據徵信。大數據征 信是伴隨互聯網金融發展起來的。目前徵信機構有很多,不乏後起之秀如立木徵信,使用互聯網技術抓取或介面合作獲取徵信 數據,並且可以接入央行徵信。隨著互聯網金融的發展,大數據徵信與央行徵信會不斷融合直至融為一體,真正的滿足數據的 完整性,可以更加全面地評估信用,為企業或個人提供決策分析、風險評估以及生活場景的應用。