大数据三大维度

Ⅰ 大数据时代下，得数据者是如何得天下的

现在很多企业都渐渐意识到数据的开发和利用在企业发展过程中的重要性。而实现数据资产变现，是需要企业自身进行合理有效的数据资源规划，梳理清楚企业自身的“数据家底“，从而掌握企业当前数据资源的详实状况，明确企业的数据种类、未来可能获取的数据种类，以及这些数据的数据量、数据质量、数据用途等等。
数据资源梳理：即企业需要梳理清楚：数据来自谁，用在何处，如何存储？一般而言，业内会从三个维度，来对数据资源进行分类管理，数据产生主体、数据来源、存储形式等。
数据资源规划实施：企业在数据资源规划与获取的过程中，除了需要企业内部提供有效的组织保障，包括数据管理人员、数据分析人员和业务使用人员之间的紧密协作，而且还需要全面的对整个企业或政府部门组织需求分析调研，这样才可有效帮助企业理清数据资源家底，明确数据资源获取与使用的方式方法。
数据资源可视化：在数据中台理念下，我们所指的数据资源规划和获取一定是企业全局性的考量和行为。“牵一发而动全身”这必然会牵扯到各部门和各层级组织架构的利益。
如果能将现有数据资源梳理结果进行可视化呈现，让各子公司、各部门、各业务需求方都可以清晰了解自身数据资源现状，以及要满足自身数据应用需求，还需要获取哪些数据资源，还需要增加多少量的数据存储空间，还需要补充哪些外部数据，现有数据质量又如何,则可以大规模提高企业数据资源利用的效率。
数据资源分析报告：企业以前对自身数据资源的认识是模糊的，企业需要一份完整详备的数据资源分析报告，指导后续数据治理和数据资产管理平台的建设，最终服务于企业数据应用场景。为了满足客户的这一需求痛点，袋鼠云便将数据资源分析报告作为“数据资源规划与获取服务”的交付产出物之一。

Ⅱ 大数据开发有哪些维度

数量：数据量

数量也许是与大数据最相关的特征，指企业为了改进企业中的决策而试图利用的大量数据。数据量持续以前所未有的速度增加。然而，真正造成数据量“巨大”的原因在不同和行业和地区各有不同，而且没有达到通常引用的PB级(petabyte)和ZB级(zetabyte)。超过一半的受访者认为数据量达到Terabyte和Petabyte之间才称为大数据，而30%的受访者不知道“大”对于其组织应该有多大。所有受访者都同意，当前被认为“巨大的数量”在将来甚至会更大。

多样性：不同类型的数据和数据源

多样性是指管理多种数据类型的复杂性，包括结构化、半结构化和非结构化数据。企业需要整合并分析来自复杂的传统和非传统信息源的数据，包括企业内部和外部的数据。随着传感器、智能设备和社会协同技术的爆炸性增长，数据的类型无以计数，包括：文本、微博、传感器数据、音频、视频、点击流、日志文件等。

速度：数据在运动中

数据创建、处理和分析的速度持续在加快。加速的原因是数据创建的实时性天性，以及需要将流数据结合到业务流程和决策过程中的要求。速度影响数据时延 – 从数据创建或获取到数据可以访问的时间差。目前，数据以传统系统不可能达到的速度在产生、获取、存储和分析。对于对时间敏感的流程，例如实时欺诈监测或多渠道“即时”营销，某些类型的数据必须实时地分析，以对业务产生价值。

精确性：数据不确定性

精确性指与某些数据类型相关的可靠性。追求高数据质量是一项重要的大数据挑战，但是，即使最优秀的数据清理方法也无法消除某些数据固有的不可预测性，例如天气、经济或者客户最终的购买决定。不确定性的确认和规划的需求是大数据的一个维度，这是随着高管需要更好地了解围绕他们身边的不确定性而引入的维度。

Ⅲ 大数据的下一步棋 把握大数据的前景

大数据的下一步棋 把握大数据的前景

由于物联网和移动设备的快速发展，人类社会在过去两年里生成了全世界90%的数据。数据收集、存储和分析的成本骤降。

如今，各个行业都在借助由数据驱动的行业洞察，获得竞争优势。

大数据的未来前景更加宏大：为体量最大的行业拓宽视野，解决世界上一些最复杂的难题。

创业者和投资人应该从何种宏观角度来把握大数据的前景？

文内数据为全球及美国市场情况，但相信对于中国市场有同样的借鉴意义。本文PPT来自硅谷银行分析团队（SVB Analytics）最新的分析报告《大数据的下一步棋：把握大数据的前景》，由浦发硅谷银行提供。文字部分由网易创业Club解说。

第一部分：数据激增

由于处理成本、存储成本的大幅下降，网络传输能力的大幅增强，数据的产生、处理和收集数量都在呈现指数级的增长趋势。

数据人才需求四年翻三番。说明有更多的商业场景需要进行数据的收集、分析。这和始于2010年左右的移动端全球性普及趋势基本重合。考虑到企业级服务的兴起，未来的数据人才需求会更加旺盛。

第二部分：大数据业务成为美国VC的关注重点

针对大数据公司的风险投资从2010年的10亿美元增长到了2014年的50亿美元，年内交易数量从150增长到了500起。

尽管现在大家都开始说B2B的风口来了，事实上我们从数据可以看到，美国风险投资界在过去5年里对大数据分析公司的投资额度增长了大约17倍而对B2B服务型公司的投资额度仅仅增长了3倍。

当然，由于美国B2B服务的风险投资体量本身就很大，所以这并不是特别直接的对比方式。

不过，这也能够从一个侧面体现出大数据业务的发展势头。

在不同的融资规模所代表的不同融资阶段里，大数据公司的估值水平都明显高于科技类公司的平均估值。

这说明投资人非常看好大数据领域从而可以容忍较高的进入价格。

需要提醒注意的是，所有各个融资阶段的大数据公司估值都高于科技公司平均估值水平。

第三部分：大数据2.0，一个更大的漏斗模型

图中给出的是一个漏斗模型，相信搞产品、搞运营、搞销售、搞战略的同学们对此并不陌生。

由于IoT（物联网）的逐步成为现实，漏洞入口的数据来源正在以及将要呈现爆发性的增长。

物理硬件性能以及计算能力的高速发展让数据的收集、存储和处理成本大幅下降，数据处理方式和速度大幅提升，这让可以被处理的数据数目和类型发生不可想象的增长和变异。

由于上述一系列的能力提升背景，“传统”行业的数据分析范围和应用场景更加多样化，分析价值也越来越大。

大数据应用行业举例：零售、网络安全、广告、金融服务、农业、旅游与住宿、医疗健康、能源、金融服务。

可见，大数据可以应用的行业覆盖了2B、2C的多个甚至是所有的重要领域。

使用场景举例，硅谷银行在这里举了广告精准投放、网络欺诈安全、传感器–运营优化三个例子。我们已经可以在国内看到在几方面做的比较突出的大数据及SaaS服务创业公司了。

第四部分 大数据的跨行业应用，创业投资机遇在哪里？

硅谷银行将大数据的针对不同行业以三个维度做了成熟指数测算。

三个维度分别是：对数据的监管程度；数据捕获的难易度；技术整合的程度。

前面两个维度反映了数据来源的丰富及深入度，如果太难的话，在应用方面会受到限制。

对于体量庞大的行业而言，目前的大数据应用成熟度越低，未来的发展空间越大。

相对成熟的市场：

相比较而言，网络安全、广告、旅游住宿行业是“较小”的市场（2000-3000亿美元），它们的大数据渗透率比较高。

零售业由于线上零售发展多年，因此是一个有复杂大数据分析积淀的巨型市场（9000亿美元）。

更有潜力的市场：

农业虽然是个“小市场”但受制于数据收集的难度、分析技术的限制，目前还处于比较初期的阶段。

金融服务、医疗保健这样的大市场显然是所有人都会关注的大数据应用市场。但由于对数据的监管力度大、数据的获取难度高，所以仍然是一个发展远不完善的大数据市场。

这里，较为成熟的广告行业大数据早期公司获得风投的青睐越来越少了，而医疗健康类的早期大数据公司则开始获得更多风投的青睐。

这个趋势和各个行业大数据应用的成熟度密切相关。

风投在考虑趋势的时候会密切关注潜在发展空间是否足够大和限制因素是否可以被解决。

第五部分：总结，云和机器学习是大数据的未来

所谓“云”，要看大数据公司的云是否能够把目标客户放在公有云上的数据联动起来形成一个生态系统。

所谓“机器学习”，要看大数据公司的机器分析能力是否会随着数据数量和类型的增加、硬件性能的提升而更具洞察力。

以上是小编为大家分享的关于大数据的下一步棋 把握大数据的前景的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

Ⅳ 大数据思维的三个维度分别是什么

第一、描述思维

也就是要将一些的结构化的数据或者非结构化的数据都变为客观的标准，在大数据思维的过程中，涉及了很多人为的因素，这些也是可以进行数据分析的，举一个例子就是消费者行为的研究，消费者行为可以是定量的，也可以是不定量的，描述思维就要包含消费者行为的各个方面。这里举一个例子就是商场会对连入局域网的客户继续进行数据的采集，了解客户的消费情况以及分布的情况，消费者可以实现购物、用餐、休闲、娱乐一条龙的服务，并且也可以在很大的程度上提升用户的体验度。在一些大型的景区或者游乐场，大数据可以帮助景区进行更好的游客管理。

第二、相关性思维

就是对于数据之间相关性的研究，对于消费者行为或者用户行为的研究方面，这些行为在一定程度上，大大小小和其他不同的数据都是有内在的联系的，大数据分析的结果就可以更好的建立起数据预测的模型，可以用来预测消费者的偏好和行为，相关性的研究和纷纷也可以更好的支持预测思维。

第三、攻略思维

在大数据继续预测以及分析之后，企业可以根据大数据分析的结果进行营销策略的调整，这才是大数据营销的主要目的，从描述到预测，最后到攻略，这也是大数据思维的一个完整的过程。

关于大数据思维的三个维度分别是什么，环球青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

Ⅳ 什么是大数据

• 01

  大数据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。

  什么是大数据

  大数据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。

  大数据历史和当前考虑因素

  虽然术语“大数据”相对较新，但收集和存储大量信息以进行最终分析的行为已经很久了。这个概念在 21 世纪初获得了动力，当时行业分析师 Doug Laney 将现在主流的大数据定义表达为三个 V：

  1.卷，组织从各种来源收集数据，包括业务交易，社交媒体和来自传感器或机器到机器数据的信息。在过去，存储它将是一个问题 – 但新技术（如 Hadoop）减轻了负担。

  2.速度，数据以前所未有的速度流入，必须及时处理。RFID 标签，传感器和智能电表正在推动近乎实时处理数据的需求。

  3.品种，数据有各种格式 – 从传统数据库中的结构化数字数据到非结构化文本文档，电子邮件，视频，音频，股票报价数据和金融交易。

  在 SAS，我们在大数据方面考虑两个额外的维度：

  1.变化性，除了速度和数据种类的增加之外，数据流还可能与周期性峰值高度不一致。社交媒体中有什么趋势吗？每日，季节性和事件触发的峰值数据负载可能难以管理。非结构化数据更是如此。

  2.复杂，今天的数据来自多个来源，这使得难以跨系统链接，匹配，清理和转换数据。但是，有必要连接和关联关系，层次结构和多个数据链接，否则您的数据可能会迅速失控。

  为什么大数据很重要？

  大数据的重要性不在于您拥有多少数据，而在于您使用它做了多少。您可以从任何来源获取数据并进行分析，以找到能够降低成本，减少时间，新产品开发和优化产品，以及智能决策的答案。将大数据与高性能分析结合使用时，您可以完成与业务相关的任务，例如：

  1.近乎实时地确定故障，问题和缺陷的根本原因；

  2.根据客户的购买习惯在销售点生成优惠券；

  3.在几分钟内重新计算整个风险组合；

  4.在欺诈行为影响您的组织之前检测它。

Ⅵ 大数据的特点分别是

大数据有以下三个特点：多源的、客观的及动态的。
大数据的本质是最自然状态的那个真实的个人、法人和社会体。任何一个人或者一个企业都是由多种数据源构成的，因此想要真正的了升银解消费者或者企业，需要通过多源的数据整合，多维度进行分析。
大数据是不同来源的数据的整合，我们每个人每分钟都在变化，企业也是如此，无数个或企业构成的数据库时时刻刻都吵模宴在变化着，因此真正的大数据是个动态数据库。所以码笑将来市场监管总局也应该有一种能够实时反映出当下情形的指数。

Ⅶ 大数据包括哪些

大数据技术庞大复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据内库、容数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。
大数据主要技术组件：Hadoop、HBase、kafka、Hive、MongoDB、Redis、Spark 、Storm、Flink等。
大数据技术包括数据采集，数据管理，数据分析，数据可视化，数据安全等内容。数据的采集包括传感器采集，系统日志采集以及网络爬虫等。数据管理包括传统的数据库技术，nosql技术，以及对于针对大规模数据的大数据平台，例如hadoop，spark，storm等。数据分析的核心是机器学习，当然也包括深度学习和强化学习，以及自然语言处理，图与网络分析等。

Ⅷ 什么是大数据思维，数据思维划分哪几个维度

在中国“互联网时代”这个词汇似乎显得那么火热，但在美国还未听说过。这是因为互联网思维更契合传统东方思维方式。东方文化强调智慧，而西方更强调知识，智慧来源于经验，而知识来源于数据。如何来证明这个论点?那么，我们来看一下诸葛亮和司马懿，他们两个人可以说是一组典型的智慧PK知识的代表。司马懿是诸葛亮的最大对手，他可能是早期的大数据最佳应用者。

从诸葛亮几点睡觉，吃几碗饭，他就能判断诸葛亮活不长了;而诸葛亮则凭借智慧猜出司马义胆子小，不敢进入空城。中国人崇尚智慧，可能更注重互联网思维，但光有互联网思维还不够，还要对数据有更深的认识和更好的运用，才能实现最佳效果。 已经为大家精心准备了大数据的系统学习资料，从Linux-Hadoop-spark-......，需要的小伙伴可以点击进入

其实，大数据思维不像互联网思维那样令人热血沸腾。从最近一项研究来看，采用大数据的公司比不采用大数据的公司利润平均高6个百分点。6个百分点，也许不那么起眼，但“积少成多、聚沙成塔”，在激烈的竞争环境中，则是让企业生存下来、脱颖而出的最大资本。比如说在美国排名前十的电商网站中，8家是传统零售商，只有2家是纯电商。传统零售商拥有大量数据的沃尔玛，一天的数据量达到PB级，这个数据资源可以转化为企业赢得比赛的有效耐力。

那么对于大数据思维，其实是有三个纬度的，包含定量思维、相关思维、实验思维。第一，定量思维，即提供更多描述性的信息，其原则是一切皆可测。不仅销售数据、价格这些客观标准可以形成大数据，甚至连顾客情绪(如对色彩、空间的感知等)都可以测得，大数据包含了与消费行为有关的方方面面;第二，相关思维，一切皆可连，消费者行为的不同数据都有内在联系。这可以用来预测消费者的行为偏好;第三，实验思维，一切皆可试，大数据所带来的信息可以帮助制定营销策略。这就是三个大数据运用递进的层次：首先是描述，然后是预测，最后产生攻略。而也正是大数据的这些有效耐力，让企业赢了更多的市场。 已经为大家精心准备了大数据的系统学习资料，从Linux-Hadoop-spark-......，需要的小伙伴可以点击进入

Ⅸ 大数据拓展思想范围有哪些

在无法确定因果关系时，数据为我们提供了解决问题的新方法，数据中所包含的信息可以帮助我们消除不确定性，而数据之间的相关性在某种程度上可以取代原来的因果关系，帮助我们得到我们想知道的答案，这便是大数据思维的核心。在过去被认为非常难以解决的问题，会因为大数据和机器智能的使用而迎刃而解。

同时，大数据和机器智能还会彻底改变未来时代的商业模式，很多传统的行业都将采用智能技术实现升级换代，同时改变原有的商业模式。

另一方面，智能化也会对整个社会带来巨大的冲击，尤其是在智能革命的初期。有了信息论这样一个工具和方法论，我们便很容易认清大数据的本质了。

首先我们必须承认世界的不确定性，这样我们就不会采用确定性的思维方式去面对一个不确定性的世界。当我们了解到信息或者说数据能够消除不确定性之后，便能理解为什么大数据的出现能够解决那些智能的问题，因为很多智能问题从根本上来讲无非是消除不确定性的问题。

对于前面提到的大数据的三个特征，即数据量大、多维度和完备性，我们可以从信息论出发，对它们的重要性和必要性一一做出解释。在这个基础之上，我们就能够讲清楚大数据的本质。数据量的问题在过去，由于数据量不够，即使使用了数据，依然不足以消除不确定性，因此数据的作用其实很有限，很多人忽视它的重要性是必然的。在那种情况下，哪个领域先积攒下足够多的数据，它的研究进展就显得快一些。具体到机器智能方面，语音识别是最早获得比较多数据的领域，因此数据驱动的方法从这个领域产生也就不足为奇了。大数据多维度的重要性可以从两个角度来看待它。第一个视角是前面提及的“互信息”，为了获得相关性通常需要多个维度的信息。比如我们要统计“央行调整利息”和“股市波动”的相关性，只有历史上央行调整利息一个维度的信息显然是不够的，需要上述两个维度的信息同时出现。第二个视角是所谓的“交叉验证”，我们不妨看这样一个例子：夏天的时候，如果我们感觉很闷热，就知道可能要下雨了。也就是说，“空气湿度较高”和“24小时内要下雨”之间的互信息较大。但是，这件事并非很确定，因为有些时候湿度大却没有下雨。不过，如果结合气压信息、云图信息等其他维度的信息，也能验证“24小时内要下雨”这件事，那么预测的准确性就要大很多。

因此，大数据多维度的重要性，也是有信息论做理论基础的。最后，我们从信息论的角度来看看数据完备性的重要性。在说明这件事情之前，我们还需要介绍信息论里一个重要的概念――交叉熵，这个概念并非由香农提出的，而是由库尔贝克等人提出的，因此在英文里更多地被称为库尔贝克莱伯勒距离（Kullback-LeiblerDivergence），它可以反映两个信息源之间的一致性，或者两种概率模型之间的一致性。当两个数据源完全一致时，它们的交叉熵等于零，当它们相差很大时，交叉熵也很大。所有采用数据驱动的方法，建立模型所使用的数据和使用模型的数据之间需要有一致性，也就是盖洛普所讲的代表性，否则这种方法就会失效，而交叉熵就是对这种代表性或者一致性的一种精确的量化度量。回过头来讲大数据的完备性。在过去，使用任何基于概率统计的模型都会有很多小概率事件覆盖不到，这在过去被认为是数据驱动方法的死穴。很多学科把这种现象称为“黑天鹅效应”。在大数据出来之前，这件事是无法避免的，就连提出数据驱动方法的鼻祖贾里尼克也认为，不论统计数据量多大，都会有漏网的情况。这些漏网的情况反映到交叉熵时，它的值会达到无穷大，也就是说数据驱动方法在这个时候就失效了。

怎样防止出现漏网？这就要求大数据的完备性了。在大数据时代，在某个领域里获得数据的完备性还是可能的。比如在过去把全国所有人的面孔收集全是一件不可想象的事情，但是今天这件事情完全能做到。当数据的完备性具备了之后，就相当于训练模型的数据集合和使用这个模型的测试集合是同一个集合，或者是高度重复的，这样，它们的交叉熵近乎零。在这种情况下，就不会出现覆盖不了很多小概率事件的灾难。这样数据驱动才具有普遍性，而不再是时灵时不灵的方法论。由此可见，大数据的科学基础是信息论，它的本质就是利用信息消除不确定性。

虽然人类使用信息由来已久，但是到了大数据时代，量变带来质变，以至于人们忽然发现，采用信息论的思维方式可以让过去很多难题迎刃而解。

Ⅹ 哪一点不是大数据思维三大维度中的

对于大数据思维，其实是有三个纬度的，包含定量思维、相关思维、实验思维。
第一，定量思维，即提供更多描述性的信息，其原则是一切皆可测。不仅销售数据、价格这些客观标准可以形成大数据，甚至连顾客情绪(如对色彩、空间的感知等)都可以测得，大数据包含了与消费行为有关的方方面面。第二，相关思维，一切皆可连，消费者行为的不同数据都有内在联系。这可以用来预测消费者的行为偏好。第三，实验思维，一切皆可试，大数据所带来的信息可以帮助制定营销策略。
这就是三个大数据运用递进的层次，首先是描述，然后是预测，最后产生攻略。而也正是大数据的这些有效耐力，让企业赢了更多的市场。