大数据互联网大规模csdn

Ⅰ 什么是大数据

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 [19]
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。 [3]
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。 [4]
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。 [1]
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
最小的基本单位是bit，按顺序给出所有单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。

Ⅱ 大数据存在于互联网之中

大数据存在于互联网之中
互联网技术从深层次、具体化的角度解读可以分为：大数据、P2P人人组织网络和两面市场。其中大数据是最重要的因素之一。金融没有类似实物的物理生产、仓储、物流等过程，但其本身是数据的生产、仓储、挖掘、传输、分析和集成。所以大数据对于金融而言，相比其他行业，无疑是有更巨大的影响力。

大数据，是思维、技术与数据的三足鼎立。大数据不仅指规模庞大的数据，它首先是一种思维方式的变化，其次是对这些数据的处理和应用，是数据、处理技术与应用三者的统一的一列处理技术，最后，大数据的前提必然是充裕互通的数据本身。
大数据的思维方式会改变传统金融作业思维，它首先是会改变金融信贷业的抵押文化，推动信用变现成为可能和主流。尤其是中国金融行业，有着根深蒂固的抵押文化，在贷款的过程中严重依赖于抵押物，这是中小企业得不到贷款服务的很重要原因。抵押文化让贷款服务提供方在考量时思维变得简单粗暴。贷款方的考量核心是判断抵押物品的价值，确保有相应的价值空间。比如房产价值200万，那么打个7折，只要保证价值不下跌太厉害，那么就不会产生风险。房价不下跌，风险不大；房价下跌，也是国家的事情，与银行机构无关。
长期而言，抵押文化对金融业发展有相当负面的影响。要想做到真正的改变就是要强化信用贷款，建立信用机制。真正的安全不是抵押物，而是人们的信用。我们讲大数据对金融影响，首先要有思维上的认识变化。
信用看不见，摸不着，但大数据的方式可以帮助还原一个人，甚至一群人的信用轮廓，让个人或者群体的信用变得金光灿灿，触手可及。这将是根本性的改变，并产生巨大的影响。大数据的应用例子中，对于天气预报的实践是人们津津乐道的——没有人可以准确地预测天气，因为变量太多，大到日月星展，中到洋流大气，小到人的环境行为的偶然因素，都会对其产生影响，但气象学家通过气象大数据的分析，加上并行的处理技术，人们做到了从数据中找到规律，实现更准确的气象预测。个人的信用评估和实现气象预测有非常类似之处，一个人或者群体的信用好坏取决于很多的变量，而且信用本身不是静态的，而是一个动态的行为特征的体现——资产、收入、消费、个性、习惯、社交网络等等都是会对信用产生影响。个体信用正式通过各种行为决定的，但是体现一个人的信用的行为并非是全无规律的。通过大数据，可以很好地通过对个体或者群体的大量信用行为进行收集、整理、分析，只要把这些糅合在一起时，会发现很多客观规律，使得人的信用立体化，从而实现对于个体或群体信用的预计。
互联网技术革新本身也推动了大数据成为可能。云计算、SNS、移动互联网等技术的发展，使得大量数据的生产和连通变成现实；非结构化数据库技术的发展，使得数据收集的要求大大降低；存储技术的发展，使得大规模数据存储得以实现；并行处理计算，使得数据可以得到高速处理，更快获得结果、应用；各种算法、机器智能化学习的成熟等等又进一步促进大数据的应用发展。所以，我们可以做到存储处理所有数据，而不是存储抽样数据，并且可以将粒度从整体面向个体。这些也带来一系列变革——
——市场集中度更高。IT技术的发展、互联网的延伸、大数据的应用，让市场摆脱了地域的限制，从而使得更大规模的企业以更快的速度成长。而大数据在技术上的突破也会使得马太效应更加明显——强者愈强，大者愈大。如果我们还是局限于地域优势，无法有效形成对海量用户和良好的数据资产的管理，那么未来核心竞争力将会受到严重削弱。
——促进金融的开放性，大数据首先要数据全量在线。现在太多系统都是孤立的，比如很多公共事业数据，即使银行本身的很多业务，比如对公业务、对私业务、卡业务等都是相互分离的难以形成联动效应；况且决定信用本身的不单是金融数据，很多其他领域的数据也会产生影响，这对于数据的开放性要求更高。但这些数据都可以借助互联网进行联通，互联网有天生的开放性、透明性，使得大数据的应用有了可能。传统的金融业也必然会因此而变化。
——最后，还是数据本身。既然是大数据，必须要有足够的大量数据，这是一切预测的大前提。如何在预测之前收集足够多的信息，就成了预测成功与否的关键。
一切皆可“量化”，并在加速量化，几十年来IT技术的发展已经使得大量数据量化。
互联网金融对大数据的使用，天生具有优势。互联网可以在法律和道德所容许的范围内捕捉信用评估所需要的个人或群体的行为信息，并将这些繁杂的信息提供给大数据作业系统进行处理，完成对个人或群体的信用价值的评估分析。从这个角度来说，P2P在对信用大数据的使用方面更有独特优势，由于P2P两面市场的特点，决定了它可以覆盖更多的用户，同时由于充分利用了人人组织的特点，可以让用户自己产生数据，从而实现数据的自我产生和循环。使得“取之不尽，用之不竭”的数据创新成为现实。
虽然这场大数据带来的变革，还是早期，但我们可以清晰预见大数据对于金融的影响——金融服务将进一步从粗放式管理向精细化管理转型。由抵押文化向信用文化转变更全面的信用体制和风险管理体制将会建立；从“利润为中心”向“客户为中心”转型。从“关注整体”向“关注个体”转型。
我们还可以预见，真正能带来改变的互联网金融、大数据金融一定是由深谙互联网思维，立足小额信用贷款服务，涉及海量用户，注重数据资产，耐心长远的公司所推动的。只有这样，才是符合大数据的趋势，才能拥有长期的核心竞争力。

Ⅲ 大数据与互联网的关系是

1.大数据和互联网的关系是相辅相成。

2.一方面，互联网的发展为大数据的发展提供更多数据、信息和资源。

3.另一方面，大数据的发展为互联网的发展提供更多支撑、服务和应用。

4.大数据的意义：现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。

5.阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是DataTechnology数据科技，显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。

6.有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。

7.煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。

8.和此类似，大数据并不在大，而在于有用。

9.价值含量、挖掘成本比数量更为重要。

10.对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。

Ⅳ 大数据是什么意思,大数据概念怎么理解

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

最小的基本单位是bit，按顺序给出所有单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。

Ⅳ 大数据的规模怎么样

大数据是一种规模大到在获取、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。如果将大数据比作一个产业，那么这种产业实现盈利的关键在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
从技术上来看，大数据和云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
云时代的来临，大数据的关注度也越来越高，分析师团队认为大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
大数据需要特殊的技术以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模的并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据可、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
现在已经进入了大数据时代，哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”
物联网的发展离不开大数据，依靠大数据可以提供可靠的资源，同时大数据也推动了物联网的发展。举个例子：在汽车内连接传感器，并结合大数据和分析来预测，当一辆汽车有可能出故障之前，实际上已经发生。这一过程不仅会通知司机，而且他们的车辆可能在服务之前出故障，这可以支持汽车制造商调查潜在的缺陷，并改进未来的车型。

Ⅵ 什么是大数据和物联网

物联网是物物相连的互联网，核心基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络;大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据 IDC 的调查报告显示：企业中 80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长 60%。

大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

Ⅶ 大数据的概念

大数据概述
专业解释：大数据英文名叫big data，是一种IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
通俗解释：大数据通俗的解释就是海量的数据，顾名思义，大就是多、广的意思，而数据就是信息、技术以及数据资料，合起来就是多而广的信息、技术、以及数据资料。
大数据提出时间
“大数据”这个词是由维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶于2008年8月中旬共同提出。
大数据的特点
Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）-由IBM提出。
大数据存在的意义和用途是什么？
看似大数据是一个很高大上的感觉，和我们普通人的生活相差甚远，但是其实不然！大数据目前已经存在我们生活中的各种角落里了，举个例子，我们现在目前最关心的疫情情况数据，用的就是大数据的技术，可以实时查看确诊人数以及各种疫情数据。
大数据存在的意义是什么？
从刚才的举例中我们基本可以了解，大数据是很重要的，其存在的意义简单来说也是为了帮助人们更直观更方便的去了解数据。而通过了解这些数据后又可以更深一步的去挖掘其他有价值的数据，例如今日头条/抖音等产品，通过对用户进行整理和分析，然后根据用户的各种数据来判断用户的喜爱，进而推荐用户喜欢看的东西，这样做不仅提升了自身产品的体验度，也为用户提供了他们需要的内容。
大数据的用途有哪些？
要说大数据的用途，那可就相当广泛了，基本各行各业都可以运用到大数据的知识。如果简单理解的话，可分为以下四类：
用途一：业务流程优化
大数据更多的是协助业务流程效率的提升。能够根据并运用社交网络数据信息 、网站搜索及其天气预告找出有使用价值的数据信息，这其中大数据的运用普遍的便是供应链管理及其派送线路的提升。在这两个层面，自然地理精准定位和无线通信频率的鉴别跟踪货物和送大货车，运用交通实时路况线路数据信息来选择更好的线路。人力资源管理业务流程也根据大数据的剖析来开展改善，这这其中就包含了职位招聘的调整。
用途二：提高医疗和研发
大型数据分析应用程序的计算能力允许我们在几分钟内解码整个dna。可以创造新的治疗方法。它还能更好地掌握和预测疾病。如同大家配戴智能手表和别的能够转化成的数据信息一样，互联网大数据还可以协助病人尽快医治疾患。现在大数据技术已经被用于医院监测早产儿和生病婴儿的状况。通过记录和分析婴儿的心跳，医生预测可能的不适症状。这有助于医生更好地帮助宝宝。
用途三：改善我们的城市
大数据也被用于改进我们在城市的生活起居。比如，依据城市的交通实时路况信息，运用社交媒体季节变化数据信息，增加新的交通线路。现阶段，很多城市已经开展数据分析和示范点新项目。
用途四：理解客户、满足客户服务需求
互联网大数据的运用在这个行业早已广为人知。重点是如何使用大数据来更好地掌握客户及其兴趣和行为。企业非常喜欢收集社交数据、浏览器日志、分析文本和传感器数据，以更全面地掌握客户。一般来说，建立数据模型是为了预测。
如何利用大数据？
那我们了解了这么多关于大数据的知识，既然大数据这么好，我们怎么去利用大数据呢？那这个就要说到大数据的工具BI了，BI简单理解就是用来分析大数据的工具，从数据的采集到数据的分析以及挖掘等都需要用到BI，BI兴起于国外，比较知名的BI工具有Tableau、Power BI等；而国内比较典型的厂家就是亿信华辰了。虽然BI兴起于国外，但是这些年随着国内科技的进步以及不断的创新，目前国内BI在技术上也不比国外的差，而且因为国内外的差异化，在BI的使用逻辑上，国内BI更符合国内用户的需求。

Ⅷ 大数据的市场规模有多大

全球狭义（专门用于大数据的软件、硬件及服务）大数据口径产值280亿美元。专

根据中国信息通信属研究院发布的《中国大数据市场调查报告》预测，2016年中国主要用于大数据的软硬件和服务市场规模将达到115.9亿元。

未来三年，中国大数据市场规模还将维持40%左右的高速增长。

Ⅸ 互联网时代，都说大数据，那什么是大数据

大数据(big data,mega
data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优专化能力的海量、高属增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity(真实性)。

Ⅹ 互联网和大数据哪个范围更大

互联网大数据和物联网大数据的最大区别，一是互联网大数据的多样且复杂性，二是物联网大数据的数据格式会比互联网大数据更加规范标准，三是互联网大数据产生者主要是人，物联网大数据产生者是物。
1. 互联网大数据来源更加广泛，数据也更加多样
截至到2019年6月，中国互联网络发展状况统计报告显示，我国网民规模达8.54亿人，这个数字已经占据中国人口接近61%，同时我国网民还在不断的增加。
人们可以在网上购物、浏览新闻、发微博、看视频等等，现在几乎所有的生活行为，都可以在互联网上得到解决。你可以以任何方式进行上网，手机、电脑、平板、电子手表等等，人们上网的入口越来越丰富，同时你的上网行为所产生的数据也会越复杂。
人们在上网的同时，也会产生巨大的行为数据。你的购物订单、浏览的新闻、视频、查看的商品、关注等，你的数据最终都会存储在互联网公司的数据库中，同时这个数据是非常巨大的。
我们也很难为互联网大数据定义一个统一的格式，每个网民都有自己的习惯行为，他们每天所产生的数据可以都是不一样的。互联网大数据产生者主要是人，物联网大数据产生者是物。
2. 物联网设备产生的数据格式更规范标准，便于组织存储
物联网最大的一个特点，就是各种物联网设备互相互连接，实现信息共享。物联网会实时上报监测到的环境指标，比如土地上的物联网设备，可以监测到土壤的水分湿度，从而调整是否需要浇水，物联网设备每天都会产生巨大的数据。
同时，由于物联网大数据来源于物联网设备，再进行物联网设备开发部署之前，其实这个物联网采集什么数据、以及数据的格式都已经指定好，采集数据的程序也已经部署在物联网设备中，它只需要实时按照程序的命令执行。所以物联网设备产生的数据有一个特点就是数据格式不复杂，相较于互联网数据，格式也更加的标准