从个人角度认识大数据

⑴ 你对大数据有哪些认识

"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。从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。 亚马逊网络服务（AWS）、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。 研发小组对大数据的定义："大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。" Kelly说："大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。当你的技术达到极限时，也就是数据的极限"。 大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。

⑵ 如何理解大数据

1、我理解的大数据就是：数据量大(Volume)、数据种类多样(Variety)、 要求实时性强(Velocity) 。对它关注也是因为它蕴藏的商业价值大(Value)。也是大数据的4V特性。符合这些特性的，叫大数据。
2、对它关注一个原因就它的大价值，比方ebay,建立的大数据分析平台可以准确分析用户的购物行为。通过对顾客的行为进行跟踪、对搜索关键字广告的投入产出进行衡量，优化后eBay 产品销售的广告费降低了99%，顶级卖家占总销售额的百分比却上升至32%。就大数据价值这一块，例子很多，详情可以再自己查查。
再一个对它关注的原因就是因为这么大量和复杂的数据确实不好管理，这样就有了处理大数据的一些技术，比如Hadoop。Hadoop是个开源的，像网络做搜索，就用Hadoop管理数据。淘宝在2011年11月11日，搞得优惠活动，你想想在零点的时候，淘宝点击有多高，每一笔买卖算一个数据请求，那怎么保证网站的正常运转啊？这些就是一些技术方面的关注了。
3、它的作用更多，拿球赛说，我们现在可以通过比赛录像找出对手缺点了。有个大数据应用是视频教练工具，用这个工具，球员可以比较和对比同一投球手的不同投球，或是几天或几周的投球情况的时间序列数据。
4、解决的问题。你问的大数据解决什么问题，应该是处理大数据的技术解决什么问题。通过我上面说的，你大概也能知道一点了，管理大规模的复杂数据需要用到大数据的技术，通过大数据的技术把这些大数据管理分析好了，可以使企业领导对各方面有更明确的认识，做出更好的决策。
总结下：大数据更多的体现数据的价值。各行业的数据都越来越多，在大数据情况下，如何保障业务的顺畅，有效的管理分析数据，能让领导层做出最有利的决策。这是关注大数据的原因。也是大数据技术要解决的问题。
这些都是我自己写的我个人的理解，供你参考。再有不明白的可以网络，或者加追问咱们共同探讨。嘿嘿。

⑶ 大数据时代如何理解“大数据”

主要从以下几个方面理解大数据时代。

第一，大数据产生的背景。

1.由于电子终端产品和互联网络的普及为大数据提供了良好的硬件支撑。电脑和手机的普及为数据空早扮积累提供了数据源头，互联网为数据积累提供了路径，服务器为大数据积累提供了载体，超速运算为大数据分析提供了便捷，所以大数据的产生有了良好基础。

2.互联网经济发展推进了大数据时代的发展。由于互联网经济和各平台的竞争发展，各平台要完成精准的推送，提升服务或是产品销售针对性，对数据进行了大量分析，一直演进成为大数据分析的必然。

第二，大数据的意义

1.推动经济发展。由于大数据的分析可以更精准的对消费者进行推送，并且完成最后的交易，这样无形中对于经济的发展起到了非常大的推动作用。

2.推动生活便利化。有了大数据的分析，加上智能化的发展，无论是出行导航，还是搜索引擎，都为生活的便利提供了很多便捷之处。

第三，大数据的利弊。

凡事都有两面性，尤其是对于不同的人而言。大数据的发展必然是好的，有利的，也是时代发展的必然，为生活的各方面都提供了非常好睁逗的帮助。但是也有人利用大数据的分析做一些不利于他人的事情，比如一些数据买卖，泄露个人数据都暴露了大数据时代斗灶的一些隐患，所以如何防范大数据时代数据被一些别有用心的人利用也是要我们防范的。

总之，大数据的到来是科技时代进步的表现，它的发展会越来越强大，起到的作用也会越来越多，让我们一起关注它的发展吧！

⑷ 你心目中的大数据是什么样子的

您好，我是数据僧，在数据行业从业5年。

我心目的中的大数据，在万物互联的情况下，同时每个人的个人信息能得到很好的保护。通过大数据生产出来的工具，应用遵循道德标准，合理的商业竞争标准，少一些套路，多一些真诚。

我心目中的大数据，在合理的范围内，能够数据共享，企业，政府，其他组织能够合作，共同开发利用这些数据，为科学，教育，文化，医疗等行业负能。而不是各个企业试图通过大数据形成行业壁垒，增大自己的优势。

我心目中的大数据，在数据采集的时候，尊重被采集人的个人意愿，而不是偷偷摸摸的去采集，采集的个人数据不被泄漏，不被买卖。

以上这些短期内都不会在短期内实现，希望在不久的将来关于大数据更加规范，合理。

大数据不是把大量数据录入系统就行了，是要数据之间有机关联才有意义。

大数据顾名思义就是海量的数据堆在一起，就现成了大数据，大数据分实时时间和 历史 数据，大数据又分it数据，ot数据，视频时间，图像数据，时空数据等多类型数据，大数据的目的就是实现更智慧，更智能。大数据不去挖掘分析就是一堆无用的数据，所以就必须各种行业应用专家去建模，去分析挖掘。因此在大数据面前，行业专家最吃香，码农一抓一大把，模型专家有几个。对于企业大数据分析挖掘可以为企业提高效率，提高品质，降低成本等等若干优点，越是规模大的企业，大数据挖掘价值越大，给你举2个例子，一个就是九江某石化公司，没有进行大数据挖掘优化前年年亏损，挖掘优化后，他的效率提高了，他的品质提供了，现在每年盈利20多个亿，在石化行业，产品分多个品质，提高几个百分点就是另外一个品质，价格差异很大，这些企业产量相当惊人，上升1个百分点都很厉害。再举个例子，滴滴优化分配问题，因为他们一段时间内产生数据量太大，没有优化前，为了解决实时性问题，用了几百万硬件堆叠，用硬件解决性能问题，优化后，一台笔记本解决，所以学好数学还是很关键的。

大数据应该是和很专业的名词，但是我想从不专业的角度，从我自身的理解谈一谈大数据。

大数据，首先它本质上是数据，就是我们的用户信息，比如我们的账单，我们的浏览记录，我们的足迹，总之，就是我们产生的行为，还有自然界的行为，事物，都被记录下来，这些就够成了数据。而大数据，强调了一个大字。比如我统计一个省的身高就说这是全国的平均身高，这是不对的，因为我的数据量太小，所以不严谨。

在我的想象中，大数据可以帮我们做很多事，包括做判断。我们每天都会遇到一个我们绞尽脑汁需要解决的难题，这个难题就是今天中午吃什么，是的，每天吃什么已经成了我们很困难的抉择，不过你不用担心，有了大数据，他会从你的习惯，你的 健康 ，你的饮食规律进行分析，给你最好的营养搭配，有了大数据，你再也不用担心每天吃什么了。

曾经有个观点是一切皆数据。我们的爱好，我们的身体，包括我们的 情感 ，这些通通都是数据，都是可以进行数据分析的，大数据就是将这些数据进行汇总，进行关联，进行建模研究，通过分析研究，你会发现我们的爱好是可以培养的，我们的身体是可以改造的，我们的 情感 甚至是可以训练的。你可能会想到人工智能，没错，人工智能就是依托大数据的。

你相信有一天会出现一个比你自己更了解你的东西吗？大数据就可以做到，他会比你更冷静，比你更专业，比你更懂你自己。

我想大数据就是一把双刃剑，用的好的话，我们可以充分发挥它的优势，让我们更好地生存，但是，如果我们使用不当地话，我相信这个 社会 将不会存在隐私，人们之间将没有秘密，而那个时候，我们还是我们自己了吗？那一天真的是我们想要的吗？

我喜欢的妹子会主动找到我！

⑸ 谈谈对大数据的理解和认识！

随着大数据的概念提出，越来越多的人，开始关注数据，注重数据带来的巨大的价值。大家谈论的也都是与大数据相关的专业话题了，无论是商业BI，还是阿里云。都是越来越多的行业内部人员乃至关注大数据的看客的讨论热点了。

大数据的鼻祖又是什么呢？

大数据现实体现最初是人口普查，最早是在美国，10年为一个周期做一次人口普查工作，第一次，在1880年用了8年做完，到1890年，人口继续增长，经过科学的预测，如果还是按照老方法去做，需用13年做完，这显然跟不上时代的要求。所以人们开始从记录，采集，整理，分析等多个领域寻求加快数据分析的速度，大数据的概念也慢慢被提出。

大数据在我们现在生活有哪些体现？

现如今，大数据体现最多的可能是社交网络之中了比如：facebook，微信等网络社交平台。其中也不乏实际应用的例子。

微信几乎每个人都有，但微信的朋友圈可以向定向的人群发送指定的广告，还可以选择地区，可以选择性别，年纪分类，教育程度分类，给所有用户进行初步分类之后，再是根据你朋友圈的发文或者交流信息进行提取分析，进一步给每个客户贴上独特的标签，最后把相关信息给到销售部门，进行精准营销。

如今还有绝大多数的公司对于大数据渴望又不知道如何下手，其中大致包括两个方面。

1、想做数据分析，但是之前没有相关的数据意识，基础数据丢失或从未搜集，或者数据孤岛严重，行业数据相对独立而难以共享。

2、数据产生的体量大，维度高，提取难度大。例如某个知名商业银行的信用卡部门，每天收集大量的个人客户的多维度信息，面对大量信心无法价值化，因为涉及个人隐私和安全，数据不可买卖，又不知道如何内部进行分析促进其他相关业务增长。

此外，在整个企业的运作过程还可以分为交易数据和交互数据。

农夫山泉，几年前销量并不如今，当时他们基本上只掌握了大量的交易的数据，通过分析得出，农夫山泉的利润始终上不来，是因为运输成本很高，如何降低运输成本成为问题的关键点，交互数据的需求成为至关重要的一环，所以决定，每个采集人员每天到10至20个销售点，取收集大量的交互数据，其中包括水的位置，排列形状，天气，优惠活动，市场反馈等一系列交互数据，一个月一个人收集的信息量大约3个TB，继而委托sap公司进行分析开发出物流成本控制处理系统，从而进行运输预测，运输安排和中转站的一系列重新部署，最终直接降低运输成本，提高了运输效果，终于坐到饮用水市场第一的位置。

通过今天的介绍，希望给大家一些对于大数据的基本认识，也希望大家一同关注大数据发展，共同分享大数据带来的惊喜。如果您还存在疑惑或是想要了解更多，欢迎关注西线学院。