為什麼大數據必然出現

1. 大數據的意義有哪些

大數據有哪些重要的作用
主要由以下三點作用：

第一，對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。

第二，大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。

第三，大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。各行各業的決策正在從「業務驅動」 轉變「數據驅動」。

大數據的含義包括什麼哪幾個方面?
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。
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。
什麼是大數據？有什麼意義？
大數據就是大量的數據，通過分析找出他們的規律
大數據是什麼含義?
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。
大數據的含義包括哪些
大數據（英語：Big data[1][2]或Megadata），或稱巨量數據、海量數據、大資料，指的是所涉及的數據量規模巨大到無法通過人工，在合理時間內達到截取、管理、處理、並整理成為人類所能解讀的信息。

在總數據量相同的情況下，與個別分析獨立的小型數據集（data

set）相比，將各個小型數據 *** 並後進行分析可得出許多額外的信息和數據關系性，可用來察覺商業趨勢、判定研究質量、避免疾病擴散、打擊犯罪或測定實時交通路況等；這樣的用途正是大型數據集盛行的原因。

大數據的應用示例包括大科學、RFID、感測設備網路、天文學、大氣學、基因組學、生物學、大社會數據分析、互聯網文件處理、製作互聯網搜索引擎索引、通信記錄明細、軍事偵查、社交網路、通勤時間預測、醫療記錄、照片圖像和視頻封存、大規模的電子商務等。
互聯網大數據有哪些好處多
大數據是什麼？為什麼要使用大數據？大數據有哪些流行的工具？本文將為您解答。

現在，大數據是一個被濫用的流行詞，但是它真正的價值甚至是一個小企業都可以實現。

通過整合不同來源的數據，比如：網站分析、社交數據、用戶、本地數據，大數據可以幫助你了解的全面的情況。大數據分析正在變的越來越容易，成本越來越低，而且相比以前能更容易的加速對業務的理解。

大數據通常與企業商業智能（BI）和數據倉庫有共同的特點：高成本、高難度、高風險。

以前的商業智能和數據倉庫的舉措是失敗的，因為他們需要花費數月甚至是數年的時間才能讓股東得到可以量化的收益。然而事實並非如此，實際上你可以在當天就獲得真實的意圖，至少是在數周內。

為什麼使用大數據？

數據在呈爆炸式的速度增長。其中一個顯著的例子來自於我們的客戶，他們大多使用谷歌分析。當他們分析一個長時間段數據或者使用高級細分時，谷歌分析的數據開始進行抽樣，這會使得數據的真正價值被隱藏。

現在我們的工具Clickstreamr可以收集點擊級的巨量的數據，因此你可以追蹤用戶在他們訪問路徑（或者訪問流）中的每一個點擊行為。另外，如果你加入一些其他的數據源，他就真正的變成了大數據。

更完整的解析

大數據大數據並不僅僅是大量的數據。他的真正意義在於根據相關的數據背景，來完成一個更加完整的報告。舉個例子，如果你把你的CRM數據加入到你網站的數據分析當中，你可能就會找到你早就知道的高價值用戶群。她們是女性，住在西海岸，年齡30至45，花費了大量的時間在Pinterest和Facebook。

現在你已經被這些知識武裝起來了，那就是如何有效的設定和獲取更多高價值的用戶。

類似Tableau和谷歌這樣的公司給用戶帶來了更加強大的數據分析工具（比如：大數據分析）。Tableau提供了一個可視化分析軟體的解決方案，每年的價格是2000美金。谷歌提供了BigQuery工具，他可以允許你在數分鍾內分析你的數據，並且可以滿足任何的預算要求。

大數據是什麼？

由於大數據往往是一個混合結構、半結構化和非結構化的數據，因此大數據變得難以關聯、處理和管理，特別是和傳統的關系型資料庫。當談到大數據的時候，高德納公司（Gartner Group，成立於1979年，它是第一家信息技術研究和分析的公司）的分析師把它分成個3個V加以區分：

量級（Volume）：大量的數據

速率（Velocity）：高速的數據產出

多樣性（Variety）：多種類型和來源的數據。

正如我們所說，大部分的企業每一天在不同的領域都在產出大量的數據。這里給出一組樣本數據的來源及類型，他們都是企業在做大數據分析時潛在的收集和聚合數據的方式：

網站分析

移動分析

設備/感測器數據

用戶數據（CRM）

統一的企業數據（ERP）

社交數據

會計系統

銷售點系統

銷售體系

消費者數據（例如益佰利的數據、鄧氏商聯的數據或者普查數據）

公司內部電子表格

公司內部資料庫

位置數據（空間位置、GPS定位的位置）

天氣數據

但是針對無限的數據來源，不要去做太多事情。把焦點放在相關的數據上，並且從小的數據開始。通常以2-3種數據源開始是一個好的建議，比如網站數據、消費者數據和CRM，這些會讓你得到一些有價值的見解。在你最初進入大數據分析之後，你可以開始添加數據源來促進你的分析，並且公布更多的分析結果。

想要獲得更多關於大數據細節的知識，可以去查閱 *** 的大數據詞條。

大數據的好處

大數據提供了一種識別和利用高價值機會的前瞻性方法。如果你想，那麼大數據可以提供如......
什麼是大數據？大數據是什麼意思？
「大數據」是近年來IT行業的熱詞，大數據在各個行業的應用逐漸變得廣泛起來，如2014年的兩會，我們聽得最多的也是大數據分析，那麼，什麼是大數據呢，大數據時代怎麼理解呢，一起來看看吧。

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。

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。

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。

商業智能的技術體系主要有數據倉庫（Data Warehouse，DW）、聯機分析處理（OLAP）以及數據挖掘（Data Mining，DM）三部分組成。

數據倉庫是商業智能的基礎,許多基本報表可以由此生成,但它更大的用處是作為進一步分析的數據源。所謂數據倉庫（DW）就是面向主題的、集成的、穩定的、不同時間的數據 *** ，用以支持經營管理中的決策制定過程。多維分析和數據挖掘是最常聽到的例子,數據倉庫能供給它們所需要的、整齊一致的數據。

在線分析處理（OLAP）技術則幫助分析人員、管理人員從多種角度把從原始數據中轉化出來、能夠真正為用戶所理解的、並真實反映數據維特性的信息，進行快速、一致、交互地訪問，從而獲得對數據的更深入了解的一類軟體技術。

數據挖掘（DM）是一種決策支持過程，它主要基於AI、機器學習、統計學等技術，高度自動化地分析企業原有的數據，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，預測客戶的行為，幫助企業的決策者調整市場策略，減少風險，做出正確的決策。

商業智能的應用范圍

1.采購管理

2.財務管理

3.人力資源管理

4.客戶服務

5.配銷管......
何謂大數據?大數據的特點,意義和缺陷.
大數據技術(big data)，或稱巨量資料，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。

特點：

1.數據量大；

2.數據類型多；

3.數據處理實時性強；

4.數據真實性。

意義：大數據的意義在於通過對大量數據進行分析從而對核心價值進行預測。

缺陷：對處理能力要求高，存在隱私安全問題。
什麼是大數據，大數據為什麼重要，如何應用大數據
空談數據沒有太大意義，要看數據的主要方向是什麼。1、從技術應用方向來說，我們的數據主要做傳播指導；2、數據研究過程中我們的數據主要來自互聯網的公共數據（媒體數據、自媒體數據、企業自營的媒體數據），通過數據解決用戶洞察問題、傳播效果問題、競爭情報獲取的問題，3、我們主要是在大數據的維度上的研究上，我們的維度更多更寬廣，維度的多少決定了效果。

2. 人人都在說大數據，那大數據概念是怎麼產生的

概念產生：

「大數據」的名稱來自於未來學家托夫勒所著的《第三次浪潮》 盡管「大數據」這個詞直到最近才受到人們的高度關注，但早在1980年，著名未來學家托夫勒在其所著的《第三次浪潮》中就熱情地將「大數據」稱頌為「第三次浪潮的華彩樂章」。《自然》雜志在2008年9月推出了名為「大數據」的封面專欄。從2009年開始「大數據」才成為互聯網技術行業中的熱門詞彙。

3. 大數據產生的背景哪些

「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，近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。

隨著計算機和信息技術的迅猛發展和普及應用，行業應用系統的規模迅速擴大，行業應用所產生的數據呈爆炸性增長。

動輒達到數百TB甚至數十至數百PB規模的行業，企業大數據已遠遠超出了現有傳統的計算技術和信息系統的處理能力，因此，尋求有效的大數據處理技術、方法和手段已經成為現實世界的迫切需求。

人們將越來越多的意識到數據對企業的重要性。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。

(3)為什麼大數據必然出現擴展閱讀：

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。

隨著雲時代的來臨，大數據（Big
data）也吸引了越來越多的關注。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。

在現今的社會，大數據的應用越來越彰顯他的優勢，它佔領的領域也越來越大，電子商務、O2O、物流配送等，各種利用大數據進行發展的領域正在協助企業不斷地發展新業務，創新運營模式。有了大數據這個概念，對於消費者行為的判斷，產品銷售量的預測，精確的營銷范圍以及存貨的補給已經得到全面的改善與優化。

「大數據」在互聯網行業指的是這樣一種現象：互聯網公司在日常運營中生成、累積的用戶網路行為數據。這些數據的規模是如此龐大，以至於不能用G或T來衡量。

4. 大數據發展的三個必要條件

大數據發展的三個必要條件_數據分析師考試

近年來，關於大數據的討論在技術、應用和模式等多個層面展開，已被認為代表著產業發展的方向。但與互聯網公司的諸多實踐相比，被認為具有數據資源先天優勢的電信運營商卻走在了後面，即便放眼全球，電信運營商的大數據應用案例也是屈指可數。移動寬頻和固網寬頻快速發展、OTT的強勢崛起決定了電信運營商必須充分利用自身掌握的數據資源，另闢蹊徑，從而實現網路價值的最大化。因此，電信運營商應用大數據是必然的，而且市場前景十分廣闊。

為了加快大數據的「落地」步伐，幫助業界各方特別是電信運營企業更好地了解大數據，認清大數據戰略發展的重要性，分析發展道路上面臨的難題和障礙，促進大數據產業鏈的成熟，推動大數據的應用推廣。從今天開始，《人民郵電》報特邀來自中興通訊、電信研究院以及三大運營商等單位的專家，推出「掘金大數據」系列報道，以饗讀者。

大數據概念的橫空出世，有賴於短短幾年出現的海量數據。據統計，互聯網上的數據每兩年翻一番，而目前世界上90%以上的數據都是最近幾年才產生的。當然，海量數據僅僅是「大數據」概念的一部分，只有具備4個「V」的特徵，也就是Volume（海量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值），大數據的定義才算完整，而最後一個Value（價值），恰恰是決定大數據未來走向的關鍵。

大數據發展的三個必要條件

大數據的發展需要三方面的必要條件：數據源、數據交易、數據產生價值的過程。近年來，社交網路的興起、物聯網的發展和移動互聯網的普及，微信、微博、智能手機、電商大行其道，誕生了大量有價值的數據源，比如位置、生活信息等數據，數據源的出現奠定了大數據發展的基礎。大數據時代到來的重要標志，則是大批專業級「數據買賣商」的出現，以及圍繞數據交易形成的貫穿於收集、整理、分析、應用整個流程的產業鏈條。大數據發展的核心，則是使用戶從海量的非結構化數據和半結構化數據中獲得新的價值，數據價值是帶動數據交易的原動力。

IBM、甲骨文、SAP近年紛紛斥巨資收購數據管理和分析公司，在這些互聯網巨頭的帶動下，數據分析技術日漸成熟。2013年6月，愛德華·斯諾登將「棱鏡」計劃公之於眾，「棱鏡門」事件一方面說明大數據技術已經成熟，另一方面也佐證了現在阻礙大數據發展的不是技術，而是數據交易和數據價值。

大數據技術的發展促進了雲計算的落地，雲計算的部署完成又反過來加大了市場對數據創造價值的期待。大數據概念提出之後，市場終於看到了雲計算的獲利方向，雲計算市場彷彿在一夜之間爆發，在過去一兩年間幾乎已經被國內大方案商、大集成商瓜分殆盡——各地的一級系統集成商與當地政府合作，建雲數據中心，建智慧城市；各大行業的巨頭們在搭建各自行業的混合雲標准，搭建行業雲平台；公有雲也來了，各大IT巨頭想盡辦法申請中國的公有雲牌照。雲計算從概念到落地用了5年時間，最終促成這一切的就是大數據，或者說是市場對數據價值的期待。藉助於國內智慧城市概念的大規模普及，雲計算基礎設施已基本准備就緒，一方面具備了大數據應用的硬體基礎，另一方面迫於回收雲計算投資的壓力，市場急需應用部署，大數據恰如雪中送炭，被市場寄予厚望。

現在，一切的矛頭都指向了「數據如何創造價值？」

56數據創造價值的基石6是數據整合和開放

大數據服務創業公司Connotate對800多名商業和IT主管進行了調查。結果顯示，60%受調查者稱「目前就說這些大數據投資項目肯定能夠帶來良好回報尚為時過早」。之所以如此，是由於當前大數據缺乏必需的開放性：數據掌握在不同的部門和企業手中，而這些部門和企業並不願意分享數據。大數據通過研究數據的相關性來發現客觀規律，這依賴於數據的真實性和廣泛性，數據如何做到共享和開放，這是當前大數據發展的軟肋和需要解決的大問題。

2012年美國大選奧巴馬因數據整合而受益。在奧巴馬的競選團隊中有一個神秘的數據挖掘團隊，他們通過對海量數據進行挖掘幫助奧巴馬籌集到10億美元資金；他們通過數據挖掘使競選廣告投放效率提升了14%；他們通過製作搖擺州選民的詳細模型，每晚實施6.6萬次模擬選舉，推算奧巴馬在搖擺州的勝率，並以此來指導資源分配。這個數據挖掘團隊，對奧巴馬成功連任功不可沒。奧巴馬競選團隊相比羅姆尼競選團隊最有優勢的地方就是對大數據的整合。奧巴馬的數據挖掘團隊也意識到這個全世界共同的問題：數據分散在過多的資料庫中。因此，在前18個月，奧巴馬競選團隊就創建了一個單一的龐大數據系統，可以將來自民意調查者、捐資者、現場工作人員、消費者資料庫、社交媒體，以及「搖擺州」主要的民主黨投票人的信息整合在一起。這個整合後的巨大資料庫不僅能告訴競選團隊如何發現選民並獲得他們的注意，還幫助數據處理團隊預測哪些類型的人有可能被某種特定的事情所說服。正如競選總指揮吉姆·梅西納所說，在整個競選活中，沒有數據做支撐的假設很少存在。

2012年3月，美國奧巴馬政府宣布投資2億美元啟動「大數據研究和發展計劃」，將大數據研究上升為國家意志，對大數據的整合帶來深遠影響。一個國家擁有數據的規模和運用數據的能力將成為綜合國力的重要組成部分。國內智慧城市的建設目標之一就是實現數據的集中共享。

數據創造價值需要合作共贏的商業模式

隨著雲計算、大數據技術和相關商業環境的不斷成熟，越來越多的「軟體開發者」正在利用跨行業的大數據平台，打造創新價值的大數據應用，而且這一門檻正在不斷降低。因為首先，數據擁有者樂於做這樣的事情，他們能夠以微乎其微的成本獲取額外的收入，提高利潤水平；其次，大數據設備廠商樂於做這樣的事情，因為廠商需要應用來吸引消費者購買設備，發展合作共贏的夥伴關系勢必比單純銷售設備要有利可圖，一些具有遠見的廠商已經開始通過提供資金、技術支持、入股等方式來扶持這些「軟體開發者」；第三，行業細分市場的數據分析應用需求在不斷加大，對於整個大數據產業鏈來說，創新型的行業數據應用開發者必將是未來整個大數據產業鏈中最為活躍的部分。

在必然到來的大數據時代，有三種企業將在「大數據產業鏈」中處於重要地位：掌握海量有效數據的企業，有著強大數據分析能力的企業，以及創新的「軟體開發者」。社交網路、移動互聯網、信息化企業、電信運營商都是海量數據的製造者，Facebook公司手中掌握著8.5億用戶，淘寶注冊用戶超過3.7億，騰訊的微信用戶突破3億，這些龐大用戶群所提供的數據，正在等待時機釋放出巨大的商業能量。可以預測，在不久的將來，Facebook、騰訊、電信運營商等海量數據持有者要麼自我發展成為數據分析提供商，要麼與IBM、ZTE等企業密切對接成為上下游合作企業，大數據產業鏈將在某個爆發點到來之際，以令人驚訝的速度成長壯大。

警惕大數據的危害

大數據時代，傳統的隨機抽樣被「所有數據的匯攏」所取代，人們的思維決斷模式，已可直接根據「是什麼」來下結論，由於這樣的結論剔除了個人情緒、心理動機、抽樣精確性等因素的干擾，因此將更精確、更有預見性。不過，由於大數據過於依靠數據的匯集，一旦數據本身有問題，就很可能出現「災難性大數據」，即因為數據本身的問題，而導致錯誤的預測和決策。

大數據的理論是「在稻草堆里找一根針」，而如果「所有稻草看上去都挺像那根針」呢？過多但無法辨析真偽和價值的信息和過少的信息一樣，對於需要作出瞬間判斷、一旦判斷出錯就很可能造成嚴重後果的情況而言，同樣是一種危害。大數據理論是建立在「海量數據都是事實」的基礎上，而如果數據提供者造假呢？這在大數據時代變得更有害，因為，人們無法控制數據提供者和搜集者本人的偏見與過濾。擁有最完善資料庫、最先接受「大數據」理念的華爾街投行和歐美大評級機構，卻每每在重大問題上判斷出錯，這本身就揭示了「大數據」的局限性。

不僅如此，大數據時代造就了一個資料庫無所不在的世界，數據監管部門面臨前所未有的壓力和責任：如何避免數據泄露對國家利益、公眾利益、個人隱私造成傷害？如何避免信息不對等，對弱勢群體的利益構成傷害？在有效控制風險之前，也許還是讓大數據繼續待在「籠子」里更好一些。

大數據的經濟價值已經被人們所認可，大數據的技術也已經逐漸成熟，一旦完成數據的整合和監管，大數據爆發的時代即將到來。我們現在要做的，就是選好自己的方向，為迎接大數據的到來，提前做好准備。

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5. 大數據時代是如何到來的,跟那些主要因素有關系

這東西只能說是時代在更新，社會在進步；必然會出現很多新的產物。大數據主要基於網路，因為現在基本誰都離不開手機，離不開網路。
不是專業人士，對錯勿怪啊

6. 為什麼大數據如此重要

大數據是一種現代雲基礎架構，它包含了多種與其他人連接和共享信息的方法。它推動了「物聯網」的發展，如通過社交網站連接人、通過共享朋友或網路來尋找人們之間互相認識的可能性。大數據的背後運行著人工智慧，而它對於大多數人而言是完全透明的，人們不知道背後有這樣的技術。大數據位於人們日常使用的智能手機之後，然後人們通過它給移動互聯網貢獻信息，即使他們並沒有意識到這一點。
為什麼大數據如此重要?
第一，對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。
第二，大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。
第三，大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。各行各業的決策正在從「業務驅動」 轉變「數據驅動」。
總結
在大數據時代到來的時候，要用大數據的思維去發掘大數據的潛在價值。大數據的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。從前我們所了解的數據是冷冰冰的、死氣沉沉的，被存到冷備份默默地等著人拿出來用，我們對待數據的感覺十分消極，要先想清楚其用處才開始分析應用。現在，數據時代來臨了，人們正在試圖點燃數據，使其變熱，賦予生命。所謂「活數據」，是動態的數據，流通的數據，因互動而產生，因產生而互動，是自然演化的數據，要用大數據的思維去考慮這些數據怎樣才能帶來效益。未來大數據的發展前景非常好，與大數據相關的職業比如數據挖掘師，數據分析師等必定會有廣闊的發展空間。

7. 大數據為什麼會有那麼多數據

因為我們平時在用的各個軟體，無時無刻都在收集著我們的個人信息、數據，所以大數據會有越來越多的數據。

大數據這個概念出現的幾率越來越多，是因為現在我們所處於這個時代上，很多信息都已經突發猛進，人們的生活水平都已經改善了，很多東西都是要通過大數據來統計，包括我們現在互聯網的一個進步之後。我們所處的一些東西之後，全部都是變成數字化，只有大數據才能夠實行。

大數據的來源非常廣泛，如信息管理系統、網路信息系統、物聯網系統、科學實驗系統等,其數據類型包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據。大數據的主要來源。

(1)信息管理系統:企業內部使用的信息系統，包括辦公自動化等。信息管理系統主要通過用戶數據和系統二次加工的方式產生數據,其產生的大數據大多數為結構化數據,通常存儲在資料庫中。大數據的主要來源。

(2)網路信息系統:基於網路運行的信息系統即網路信息系統是大數據產生的重要方式，如電子商務系統、社交網路、社會媒體、搜索引擎等都是常見的網路信息系統。網路信息系統產生的大數據多為半結構化或非結構化的數據。

8. 大數據時代到來的必然因素有哪些

科技網路飛速發展，人人心理離不開虛擬平台，生活人生繼續著現實方式。

9. 大數據是什麼為何會如此熱門

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。

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」。

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。

隨著雲時代的來臨，大數據(Big data)也吸引了越來越多的關注。大數據(Big
data)通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，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。

大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。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。

10. 什麼是大數據，大數據為什麼重要，如何應用大數據

大數據:
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、管理和處理的數據集合。
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）這樣的捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。
對於「大數據」（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。「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。
根據維基網路的定義，大數據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、管理和處理的數據集合。
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」。
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。[1]
隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。《著雲台》的分析師團隊認為，大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，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。
大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。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。
最小的基本單位是bit，按順序給出所有單位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
意義:
有人把數據比喻為蘊[4] 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。
大數據的價值體現在以下幾個方面：
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) 做小而美模式的中長尾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。