A. 大数据的特点主要有什么
大数据的特点:
数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别。
数据类型繁多,如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息,等等。
价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。
处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
概念:
“大数据”是指以多元形式,自许多来源搜集而来的庞大数据组,往往具有实时性。在企业对企业销售的情况下,这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录,还有许多其他来源。这些数据,并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。
优势:
在大数据和大数据分析,他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式,相关性和其他有用的信息,可以帮助企业更好地适应变化,并做出更明智的决策。
1.数据量大 大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)。 2.类型繁多 包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等
大数据具有4V特点,即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)和Veracity(精确),其核心在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。比如微码邓白氏通过数据分析发现采购A产品的用户80%也会要同时采购B产品,而采购周期大约是3个月,这样就可以每三个月来向采购A产品的客户推送一次信息,推送的时候除了A产品的信息也同时推送B的信息。
就是大,第一:数据体量巨大。第二:数据类型繁多。第三:价值的密度比较低。第四:处理的四度快。柠檬学院大数据。
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 *** ,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。
魔方(大数据模型平台)
大数据模型平台是一款基于服务总线与分布式云计算两大技术架构的一款数据分析、挖掘的工具平台,其采用分布式文件系统对数据进行存储,支持海量数据的处理。采用多种的数据采集技术,支持结构化数据及非结构化数据的采集。通过图形化的模型搭建工具,支持流程化的模型配置。通过第三方插件技术,很容易将其他工具及服务集成到平台中去。数据分析研判平台就是海量信息的采集,数据模型的搭建,数据的挖掘、分析最后形成知识服务于实战、服务于决策的过程,平台主要包括数据采集部分,模型配置部分,模型执行部分及成果展示部分等。
大数据平台数据抽取工具
大数据平台数据抽取工具实现db到hdfs数据导入功能,借助Hadoop提供高效的集群分布式并行处理能力,可以采用数据库分区、按字段分区、分页方式并行批处理抽取db数据到hdfs文件系统中,能有效解决大数据传统抽取导致的作业负载过大抽取时间过长的问题,为大数据仓库提供传输管道。数据处理服务器为每个作业分配独立的作业任务处理工作线程和任务执行队列,作业之间互不干扰灵活的作业任务处理模式:可以增量方式执行作业任务,可配置的任务处理时间策略,根据不同需求定制。采用异步事件驱动模式来管理和分发作业指令、采集作业状态数据。通过管理监控端,可以实时监控作业在各个数据处理节点作业任务的实时运行状态,查看作业的历史执行状态,方便地实现提交新的作业、重新执行作业、停止正在执行的作业等操作。
互联网数据采集工具
网络信息雷达是一款网络信息定向采集产品,它能够对用户设置的网站进行数据采集和更新,实现灵活的网络数据采集目标,为互联网数据分析提供基础。
未至·云(互联网推送服务平台)
云计算数据中心以先进的中文数据处理和海量数据支撑为技术基础,并在各个环节辅以人工服务,使得数据中心能够安全、高效运行。根据云计算数据中心的不同环节,我们专门配备了系统管理和维护人员、数据加工和编撰人员、数据采集维护人员、平台系统管理员、机构管理员、舆情监测和分析人员等,满足各个环节的需要。面向用户我们提供面向 *** 和面向企业的解决方案。
显微镜(大数据文本挖掘工具)
文本挖掘是指从文本数据中抽取有价值的信息和知识的计算机处理技术, 包括文本分类、文本聚类、信息抽取、实体识别、关键词标引、摘要等。基于Hadoop MapRece的文本挖掘软件能够实现海量文本的挖掘分析。CKM的一个重要应用领域为智能比对, 在专利新颖性评价、科技查新、文档查重、版权保护、稿件溯源等领域都有着广泛的应用。
数据立方(可视化关系挖掘)
大数据可视化关系挖掘的展现方式包括关系图、时间轴、分析图表、列表等多种表达方式,为使用者提供全方位的信息展现方式。
大数据(big data),是指在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 *** 。
大数据的特点:
1、容量(Volume):数据的大小决定所考虑的数据的价值的和潜在的信息;
2、种类(Variety):数据类型的多样性;
3、速度(Velocity):指获得数据的速度;
4、可变性(Variability):妨碍了处理和有效地管理数据的过程。
5、真实性(Veracity):数据的质量
6、复杂性(Complexity):数据量巨大,来源多渠道
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。
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。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。与此类似,大数据并不在“大”,而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言,如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。
大数据的缺陷:
不过,“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考,科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过:“就今日言,有很多人忙碌于资料之无益累积,以致对问题之说明与解决,丧失了其对特殊的经济意义的了解。” 这确实是需要警惕的。
闭幕词是一些大型会议结束时由
有关领导人或德高望重者向会议所作的讲话。
具有总结性、评估性和号召性。
旅游人数的变化,旅游时间,旅游地点,旅游习惯,过程中的消费习惯,团的还是个人的,等等数据。—柠檬学院大数据,线上大数据学习平台。
B. 大数据的特点主要有什么
大数据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
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。
(2)大数据产业特点是扩展阅读
大数据的价值体现在以三方面:
1、对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;
2、做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型;
3、面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。
大数据技术主要包括以下作用:
第一,对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。
移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态,这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化,将结果反馈到上述应用中,将创造出巨大的经济和社会价值。
第二,大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。
面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域,大数据将对芯片、存储产业产生重要影响,还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域,大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。
第三,大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。
各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。
大数据是大量、高速、多变的信息,它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最佳化处理。大数据为企业获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。
C. 大数据的特点有哪些
根据《大数据时代》大数据的特点主要分为以下四点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)
一、Volume(大量)
大数据的特征其实是我们现在理解的海量数据。“大数据”在互联网行业是必备项:互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为的数据。比如社交电商平台每天的产生订单, 各个短视频、论坛、社区发布的帖子、评论及小视频, 每天发送的电子邮件, 以及上传的图片、视频与音乐,等等, 这些无数个体产生的数据规模很庞大,数据体量早已达到了PB级别以上,大数据的大量就是我们说的海量数据。
二、Velocity(高速)
随着网络传输速率不断攀升,从传统的百兆到千兆万兆网络,移动网络也已经逐步升级到了5G时代,数据的产生和传输都越来越高速。所以客户越来越强调实时反馈,就是无论是在线看电影还是在线直播、刷视频都要求低延时,对于传输、存储、播放都要求高度,人们和企业都越来越依赖互联网,网上的实时交易、在线培训、社交等都与每个人息息相关,云计算平台大数据平台担负着高质量的服务功能,运营方还是服务商对于海量数据,谁能提供更快的速度,谁就能获得更多的用户和订单!
三、Variety(多样)
数据多样性其种类包括文字、图片、视频、语音、地图定位信息、网络日志信息等等,正是多样化的数据形式决定了大数据的更高价值。对于数据挖掘和数据资产越来越受到企业的重视,多类型的数据对数据的存储和处理能斗做力都提出了更高的要求。目前应用最广泛的就是智能推荐系统,如今日头条,网络、抖音等,这些平台都会通过对用户的行为进行分析,从而智能地推荐用户喜欢的内容页面。
四、Value(低价值密度)
随着物联网的广泛应用,往往人们需要从仿销脊海量的数据中提取相关联的有用的信息,所以对于大数据的机器学习深度学习算法可以发挥巨大作用。大数据最大的价值备渗在于通过从大量不相关的各种类型的数据中,挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据,并通过机器学习方法、人工智能方法或数据挖掘方法深度分析,发现新规律和新知识。
D. 当前大数据产业的发展特点是什么
1、顶层设计不断加强,政策机制日益健全。发改委工信部网信办等46个部委共同建立了促进大数据发展部际联席会议制度,全国有30多个省市制定实施了大数据相关的政策文件。
2、关键的技术领域不断取得突破,创新能力显著增强。大数据的软硬件自主研发的实力快速提升一大批大数据的技术和平台处理能力也开始跻身世界的前列。
3、行业应用逐弊敬渣渐深入,对经济发展的带动作用凸显。包括在电信、互联网、交租悄通、金融、工业、农业、医疗等行业的应用不断深化,大大改善了人们的生产生活方式。
4、区域布局持续优化,产业规模不断壮大。全国推进建设了八个国家大数据综合试验区,开展大数据方稿物面的实践探索,形成了一批集聚发展区。
5、产业发展环境日益完善。大数据的基础设施法律法规标准体系安全保障能力,包括产业生态人才队伍都在不断的加强。
E. 大数据有什么特点
1、 大量
随着信息技术的飞速发展,数据开始爆发式增长。社交网络、移动网络和各种智能工具已经成为数据的来源。近4亿淘宝会员每天产生约20tb的商品交易数据。因此,迫切需要智能算法、强大的数据处理平台和新的数据处理技术来实时统计、分析、预测和处理此类大规模数据。
2、 高速
是通过算法对数据进行逻辑处理的速度非常快。1秒法则能够快速地从各种类型的数据中获取高价值的信息,这与传统的数据挖掘技术有着本质的区别。而这些数据需要及时处理,因为花费大量资金来存储影响较小的历史数据并不划算。
3、 多样性
如果只有一个数据,那么这些数据就没有价值。广泛的数据源决定了大数据形式的多样性。任何形式的数据都可以发挥作用。目前应用最广泛的推荐系统是淘宝、网易云音乐、今日头条等,这些平台会分析用户的日志数据,进一步推荐用户喜欢的内容。
4、 价值
这也是大数据的核心特征。在现实世界中产生的数据中,有价值的数据只占很小的比例。如果你拥有中国所有20-35个年轻人的1PB以上的在线数据,自然会有商业价值。例如,通过分析这些数据,我们可以了解他们的爱好,并指导产品的发展方向。如果我们有中国数百万患者的数据,我们可以通过分析这些数据来预测疾病的发生。这些就是大数据的价值。
关于大数据有什么特点,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。
F. 什么是大数据,大数据的的基本特征是什么
大数据(big data),是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 *** 。 1. 数据量大,TB,PB,乃至EB等数据量的数据需要分析处理。 2. 要求快速响应,市场变化快,要求能及时快速的响应变化
大数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据 *** 。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。
一是数据体量巨大(Volume)。截至目前,人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB(1PB=210TB),而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。当前,典型个人计算机硬盘的容量为TB量级,而一些大企业的数据量已经接近EB量级。
二是数据类型繁多(Variety)。这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据,非结构化数据越来越多,包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等,这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
三是价值密度低(Value)。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例,一部1小时的视频,在连续不间断的监控中,有用数据可能仅有一二秒。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。
四是处理速度快(Velocity)。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。
社群营销,是基于圈子、人脉概念而产生的营销模式。通过将有共同兴趣爱好的人聚集在一起,将一个兴趣圈打造成为消费家园。
可以通过大数据预测进行组建社群为企业做宣传搞活动,让社群形成一个宣传途径或者一个小的发布平台,不过性质的社群,依赖于群主对群的组织和维护能力。
作为一名工作两年多的大数据系统研发师,之前在北京老男孩教育学习了四个多月的大数据,总结我学习和工作两年来对大数据的理解,从具体的应用上,也大概可以分为三类。一是决策支持类的二是风险预警类的第三种是实时优化类的从三个维度,我个人对大数据在各行业应用的可能性做了一个定位,但这个定位还是非常定性和粗略的,具体可能还需要对行业有更多的大数据应用的探讨和探索。我也是看书学的,但是效果很慢。
“大数据”是指以多元形式,许多来源搜集而来的庞大数据组,往往具有实时性。
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、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
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)。
第一,Volume(大量),数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别。
第二,Variety(多样),数据类型繁多,如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息,等等。
第三,Value(价值密度),价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。
第四,Velocity(高速),处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器,无一不是数据来源或者承载的方式。
所以通俗来说,大数据就是通过各种不同渠道收集到的大量数据,堆积起来帮助做决策分析的数据组
那么什么是大数据呢技术?大数据的概念是什么呢?本文就为大家详细解读大数据的构成、模型和未来大数据发展方向: 大数据概念: 随着每天互联网上海量数据的产生,数据分析尤其显得重要。所谓大数据技术,就是从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。 大数据产生的原因: 大数据时代的来临是由数据丰富度决定的。首先是社交网络兴起,互联网上每天大量非结构化数据的出现。另外,物联网的数据量更大,加上移动互联网能更准确、更快地收集用户信息,比如位置、生活信息等数据。从这些数据每天增加的数量来说,目前已进入大数据时代。 大数据书籍推荐: 一、《大数据-正在到来的数据革命.以及它如何改变 *** .商业与我们的生活》 大数据浪潮,汹涌来袭,与互联网的发明一样,这绝不仅仅是信息技术领域的革命,更是在全球范围启动透明 *** 、加速企业创新、引领社会变革的利器。 二、《大数据——大价值、大机遇、大变革(全彩)》 从实证的角度探讨了大数据对社会和商业智能的影响,能否对大数据进行处理、分析与整合将成为提升企业核心竞争力的关键,什么是大数据技术?既是一场大机遇,也将引发一场大变革!
要提一下魔据的数据不错的
大数据(big data),或称海量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通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。
4V特征:Volume(大量)、Velocity(实时)、Variety(多样)、Value(价值)。
大数据已经成为各类大会的重要议题,管理人士们都不愿错过这一新兴趋势。毫无疑问,当未来企业尝试分析现有海量信息以推动业务价值增值时,必定会采用大数据技术。
大数据(BigData)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据 *** 。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。
数据体量巨大(Volume)。截至目前,人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB,而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。
数据类型繁多(Variety)。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据,非结构化数据越来越多,包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等,这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
价值密度低(Value)。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。
处理速度快(Velocity)。大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告,预计到2020年,全球数据使用量将达到35.2ZB。
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社交网络,让我们越来越多地从数据中观察到人类社会的复杂行为模式。社交网络,为大数据提供了信息汇集、分析的第一手资料。从庞杂的数据背后挖掘、分析用户的行为习惯和喜好,找出更符合用户“口味”的产品和服务,并结合用户需求有针对性地调整和优化自身,就是大数据的价值。
所以,建立在上述的概念上我们可以看到大数据的产业变化:
1大数据飞轮效应所带来的产业融合和新产业驱动
2信息获取方式的完全变化带来的新式信息聚合
3信息推送方式的完全变化带来的新式信息推广
4精准营销
5第三方支付——小微信贷,线上众筹为代表的互联网金融带来的全面互联网金融改革
6产业垂直整合趋势以及随之带来的产业生态重构
7企业改革以及企业内部价值链重塑,扩大的产业外部边界
8 *** 及各级机构开放,透明化,以及随之带来的集中管控和内部机制调整
9数据创新带来的新服务
G. 大数据五大基本特点
大数据五大基本特点包括容量、种类、速度、可变性、真实性。
大数据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。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”(Bigdata)研究机构Gartner给出了这样的定义。培脊“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:一种规模大到在获雀数取、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,具有海量的数顷中首据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
H. 大数据的四大特点分别是什么
一、大量
大数据的特征首先就体现为“大”,从先Map3时代,一个小小的MB级别的Map3就可以满意很多人的需求,然而跟着时刻的推移,存储单位从曩昔的GB到TB,乃至现在的PB、EB级别。只要数据体量达到了PB级别以上,才干被称为大数据。跟着信息技能的高速发展,数据开端爆发性增长。交际网络、移动网络、各种智能东西等,都成为数据的来历。
二、高速
便是经过算法对数据的逻辑处理速度十分快,1秒规律,可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息,这一点也是和传统的数据挖掘技能有着本质的不同。而且这些数据是需要及时处理的,由于花费很多本钱去存储效果较小的历史数据是十分不划算的。
三、多样
如果只要单一的数据,那么这些数据就没有了价值。广泛的数据来历,决议了大数据方式的多样性。任何方式的数据都可以产生效果,目前使用最广泛的便是推荐系统,如淘宝,网易云音乐、今天头条等,这些平台都会经过对用户的日志数据进行剖析,然后进一步推荐用户喜欢的东西。
四、价值
这也是大数据的核心特征。实际国际所产生的数据中,有价值的数据所占份额很小。你如果有1PB以上的全国所有20-35年轻人的上网数据的时分,那么它天然就有了商业价值,比方经过剖析这些数据,我们就知道这些人的爱好,进而指导产品的发展方向等等。如果有了全国几百万患者的数据,根据这些数据进行剖析就能猜测疾病的发生,这些都是大数据的价值。
关于大数据的四大特点分别是什么,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。
I. 大数据的特点包括哪些
1、容量():
数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息。
2、种类(Variety):
数据类型的多样性。
3、速度(Velocity):
指获得数据的速度。
4、可变性(Variability):
妨碍了处理和有效地管理数据的过程。
5、真实性(Veracity):
数据的质量。
6、复杂性(Complexity):
数据量巨大,来源多渠道。
7、价值(value):
合理运用大数据,以低成本创造高价值。
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。
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)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。
(9)大数据产业特点是扩展阅读:
一、结构
第一层面是理论,理论是认知的必经途径,也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性;从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在;洞悉大数据的发展趋势;从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。
第二层面是技术,技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。
第三层面是实践,实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据,政府的大数据,企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。
二、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。
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Data Technology数据科技,显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。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。
与此类似,大数据并不在“大”,而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。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。
大数据的价值体现在以下几个方面:
1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销
2) 做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型
3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值
J. 中国大数据产业特征包括哪些内容
以公有制为主体、多种所有。