大数据的实质

Ⅰ 大数据的特性

大数据的特性如下：

一、大数据是多源的

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，因此想要真正的了解消费者或者企业，需要通过多源的数据整合，芦谨多维度进行分析。

零点有数是大数据智能服务机构中聚焦于行业深度应用的典范。零点有数依托长期积累并不断拓展的多源数据资源，持续研发与优化数据分析模型与应用平台，透过打通从大数据、中数据到精数据的数据轴，直接为公共事务领域、商业领域的优质客户群提供覆盖让哗蚂行动策略、决策支持、价值管理的数据驱动落地型解决方案。

Ⅱ 大数据是干嘛的

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。
大数据的本质就是一大堆结构化的和非结构化的数据。因为数据量太大，你没办法使用，你需要从中抓取出有价值的内容或你想要的数据，这就是大数据应用。
大数据有四个特性，第一个就是高容量，也就是说一定要“大”，至于需要大到什么程度呢，就是要以TB往上走。第二个就是多样化，是区别于以往海量数据挖掘的最主要特征。它有两层含义，一是数据来源多样化，系统数据、设备日志、传感器、文件系统等等来源。二是数据结构多样化，这是核心特征！要包含结构化数据、非结构数据（包括所谓半结构化数据）。
第三个是即时效性，基本上至少也要达到亿级数据一秒查询，做的比较好的可以达到千亿级数据一秒查询。这个特征几乎决定了传统技术架构无法满足要求，因此Hadoop架构的出现催化了大数据的发展，也是有人认为Hadoop就是大数据的原因。第四个是价值，数据一定要有价值、而后才能产生价值。就好比存商品的叫才能仓库，存垃圾的叫垃圾填满坑一样。没价值的数据就像一个垃圾填满坑，这也是为什么数据治理在大数据实施中非常重要的原因之一。
随着时间的推移，数据的积累，随着社会节奏的变化，使用信息化系统的人越来越多，数据积累的速度越来越快，数据也越来越庞大。当规模大到在获取数据，存储数据，管理数据，分析数据方面大大超过了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，并且数据的价值越来越大，针对数据的处理就需要专门的企业或者人员来完成，这就是现在大数据（当然，大数据的内涵远远不是这一两句话能够说清楚的）
从技术层面说，大数据和以前的数据时代（"小数据"）的最大差异在于： 以前是数据找应用、算法的过程，偏重于用抽样推测全局,从抽样数据中分析，没有采集到的样本所对应的相关规律。
而大数据时代的重要技术特征之一，是应用、算法去找数据的过程，因为数据规模变成了技术上最大的挑战，我们更关注每一个个体的微观表现

Ⅲ 大数据的本质是什么

数据本身是一种语言，把业务、系统用数据这种语言表现出来，可视化出来，并应用起来。数据这个语言，即是过程也是结果，是业务和系统行为的过程和结果，所以数据本身不会撒谎，数据本身也不产生价值。这就好比语言本身不产生价值，但语言一旦用来交流、传承，便产生了价值。
数据的价值在于应用，通过数据应用解决商业问题，在市场化的行为中，数据建设也往往需要商业驱动。
所以，数据的本质是商业。大数据、数据中台、数字化转型，为的都是解决商业问题。

Ⅳ 大数据的本质是

问题一：你好，大数据的本质是什么？ 远标教育为你解答：
从本质上讲，大数据是指按照一定的组织结构连接起来的数据，是非常简单而且直接的事物，但是从现象上分析，大数据所呈现出来的状态复杂多样，这是因为现象是由观察角度决定的，正如苏轼在诗里所描述的，“横看成岭侧成峰，远近高低各不同。不识庐山真面目，只缘身在此山中”。
由此可见，大数据的核心关键是组织结构，而不是构成大数据的数据本身，这个特征类似人工生命之父克里斯・ 兰顿(Chris Langton)对生命的描述，“生命的本质在于物质的组织形式,而不在于物质的本身”，事实上，宇宙模型里的全部事物似乎都遵循这样的构成规则，结构和节点上的物质。
大数据的结构是一个多层次、交织关联的复杂系 统结构，数据是分布在节点上的构成物质，数据之间的关联关系是由节点的位置决定的，而不是由数据本身来决定。也就是说，不同的数据位于同一个节点时，就可 以获得相同的关联关系。比如张三在某个县里 *** 政权结构的局长位置，他就获得了这个节点位置上的所有关联关系，如果李四替换了张三，那么李四就获得了这个 位置上的关联关系，而张三就会失去这个位置上的关联关系，获得他新的节点位置上的关联关系。

问题二：根据涂子沛先生所讲，大数据的本质是数据的价值在增加对吗 2013年称为“大数据元年”

问题三：大数据的本质是数据的价值在增加 当然不对了，大数据的价值是把很多的数据进行分析和处理，得出有价值的数据，并不是数据价值的增加，以前那么多的数据都被人浪费了，现在是要把那么多的数据利用起来，产生价值。大数据培训柠檬学院。

问题四：如何认识大数据的本质 数据本身并不能完全代表事物的最终整体和结果，世间有如此多数据无法解释的东西存在，比如很多心血来潮和情感变量，我们的世界的存在着诸多未知的X因素。
有趣的是，正是这些未知的因素，才推动了数据分析的发展。人类总是希望得到利益最大化的结果，所以他们在事前就会做好各种分析准备，例如二战时发明原子弹使得战争提前结束。其实在每一个时代，我们都会进行数据分析从而去解决问题，虽然有时候并不管用，但是这并没有阻碍人类对于数据分析的追求，随着科技的进步，数据分析更是到处都是。

问题五：1.大数据的本质是 如果指的是硬盘区别如下：
内部传输速度主要是由寻道时间以及数据存储密度决定，外部主要是总线的速度以及硬盘接口类型决定的，目前的串口硬盘要比以前的并口硬盘更快。数据传输率其实分为外部传输率和内部传输率两种，其中前者要比后者快很多，两者之间有一块缓冲区以缓解速度差距。通常称突发数据传输率为外部传输率，指从硬盘缓冲区读取数据的速度；内部传输率，也称最大持续传输率，是指硬盘将数据记录在盘片上的速度，反映硬盘缓冲区未用时的性能。目前的主流硬盘在容量、平均访问时间、转速等方面都差不多，然而在内部传输率上的差别比较大，因而内部数据传输率成为硬盘的一个“硬”指标，它真实地反应了硬盘的作战能力。

问题六：大数据和数据挖掘什么区别？ 传统的数据挖掘就是在数据中寻找有价值的规律，这和现在热炒的大数据在方向上是一致的。
只不过大数据具有“高维、海量、实时”的特点，就是说数据量大，数据源和数据的维度高，并且更新迅速的特点，传统的数据挖掘技术可能很难解决，需要从算法的改进（提升算法对大数据的处理能力）和方案的框架（分解任务，把大数据分析拆解成若干小单元加以解决，或者通过规律的提取，把重复出现的数据加以整合等等）等多方面去提升处理能力。
所以，可以理解成大数据是场景是问题，而数据挖掘是手段。

问题七：大数据的本质是什么 考试试题及答案 利用大数据来定位市场需求和人群定位，帮助企业或个人实现精准营销，更方便更简洁，降低营销成本。

问题八：如何认识大数据的本质 数据本身并不能完全代表事物的最终整体和结果，世间有如此多数据无法解释的东西存在，比如很多心血来潮和情感变量，我们的世界的存在着诸多未知的X因素。
有趣的是，正是这些未知的因素，才推动了数据分析的发展。人类总是希望得到利益最大化的结果，所以他们在事前就会做好各种分析准备，例如二战时发明原子弹使
得战争提前结束。其实在每一个时代，我们都会进行数据分析从而去解决问题，虽然有时候并不管用，但是这并没有阻碍人类对于数据分析的追求，随着科技的进
步，数据分析更是到处都是。

问题九：大数据本质上只是一场技术变革.对吗 大数据时代的来临，带给我们众多的冲击，每个人都应当与时俱进、不断提升，放弃残缺的守旧思想，大胆接受新的挑战。
探讨大数据时代将给我们带来哪些变革，首先要搞清楚什么是大数据，其次，要厘清大数据会带来哪些变革，最后，要思考如何应对大数据时代的挑战。
什么是大数据？
国际数据公司定义了大数据的四大特征：海量的数据规模（vast）、快速的数据流转和动态的数据体系（velocity）、多样的数据类型（variety）和巨大的数据价值（value）。仅从海量的数据规模来看，全球IP流量达到1EB所需的时间，在2001年需要1年，在2013年仅需1天，到2016年则仅需半天。全球新产生的数据年增40%，全球信息总量每两年就可翻番。
而根据2012年互联网络数据中心发布的《数字宇宙2020》报告，2011年全球数据总量已达到1.87ZB（1ZB=10万亿亿字节），如果把这些数据刻成DVD，排起来的长度相当于从地球到月亮之间一个来回的距离，并且数据以每两年翻一番的速度飞快增长。预计到2020年，全球数据总量将达到35～40ZB，10年间将增长20倍以上。
需要强调的是：所谓大数据并不仅仅是指海量数据，而更多的是指这些数据都是非结构化的、残缺的、无法用传统的方法进行处理的数据。也正是因为应用了大数据技术，美国谷歌公司才能比 *** 的公共卫生部门早两周时间预告2009 年甲型H1N1流感的暴发。
厘清大数据带来了哪些变革
就像电力技术的应用不仅仅是发电、输电那么简单，而是引发了整个生产模式的变革一样，基于互联网技术而发展起来的“大数据”应用，将会对人们的生产过程和商品交换过程产生颠覆性影响，数据的挖掘和分析只是整个变革过程中的一个技术手段，而远非变革的全部。“大数据”的本质是基于互联网基础上的信息化应用，其真正的“魔力”在于信息化与工业化的融合，使工业制造的生产效率得到大规模提升。
简而言之，“大数据”并不能生产出新的物质产品，也不能创造出新的市场需求，但能够让生产力大幅提升。正如，《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》作者肯尼思・库克耶和维克托・迈尔-舍恩伯格指出：数据的方式出现了3个变化：第一，人们处理的数据从样本数据变成全部数据；第二，由于是全样本数据，人们不得不接受数据的混杂性，而放弃对精确性的追求；第三，人类通过对大数据的处理，放弃对因果关系的渴求，转而关注相互联系。这一切代表着人类告别总是试图了解世界运转方式背后深层原因的态度，而走向仅仅需要弄清现象之间的联系以及利用这些信息来解决问题。
如何应对大数据带来的挑战
第一， 大数据将成为各类机构和组织，乃至国家层面重要的战略资源。
在未来一段时间内，大数据将成为提升机构和公司竞争力的有力武器。从某一层面来讲，企业与企业的竞争已经演变为数据的竞争，工业时代引以自豪的厂房与流水线，变成信息时代的服务器。阿里巴巴集团的服务器多达上万台，而谷歌的服务器超过了50万台。重视数据资源的搜集、挖掘、分享与利用，成为当务之急。
第二，大数据的公开与分享成为大势所趋， *** 部门必须身先士卒。
2013年6月在英国北爱尔兰召开G8会议，签署了《开放数据 *** 》，要求各国 *** 对数据分类，并且公开14类核心数据，包括：公司、犯罪与司法、地球观测、教育、能源与环境、财政与合同、地理空间、全球发展、治理问责与民主、保健、科学与研究、统计、社会流动性与福利和交通运输与基础设施。同年7月，我国国务院就要求推进9个重点领域信息公开工作。正如 *** 总理所强调的，社会信用体系建设包括政务诚信、商务......>>

问题十：大数据是什么概念 从海量的数据里进行撷取、管理、处理、并整理之后，获得你需要的资讯

电影《纸牌屋》的成功就是其中一个例子，Netflix（引进纸牌屋的公司）作为世界上最大的在线影片租恁服务商，从其网站点击率、下载量、搜索请求和评论等众多海量数据中进行分析与预测后，认为纸牌屋能火，因此选择引进《纸牌屋》

Ⅳ 大数据的本质

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。在这个基础之上，我们就能够讲清楚大数据的本质。

先谈谈数据量的问题。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。

关于大数据多维度的重要性问题，可以从两个角度来看待它。第一个视角是「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。

最后，我们从信息论的角度来看看数据完备性的重要性。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。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。

Ⅵ 大数据的本质

      大数据是一种思维方式，我们称之为“大数据思维”。

      大数据这个概念的提出，是因为人们发现数据能够消除世界的不确定性。但仅仅数据量大，不能称为大数据，能称为大数据的至少要满足三个特征：数据量大，多维度，完备性。

   悔或凯   数据量足够的大。而且这些数据能从多个维度展现要分析对象的特征。数据还足够完整，最好能用穷举法列出有关目标的全部数据。

      工业时代，人们遵循因果关系的工团橘作方式。现在，人们的工作方式碧唤是利用大数据，寻找相关性。

      从本质上来看，这是两种不同的思维方式。

Ⅶ 大数据的本质是什么

从本质上讲，大数据是指按照一定的组织结构连接起来的数据，是非常简单而且直接的事物，但是从现象上分析，大数据所呈现出来的状态复杂多样，这是因为现象是由观察角度决定的。

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。

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。

(7)大数据的实质扩展阅读：

想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，着手从三个层面来展开：

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。

Ⅷ 大数据的本质是什么

大数据从字面来说，所谓大数据就是指规模特别巨大的数据集合，因此从本质上来说，它仍然是属于数据库或数据集合，不过是规模变得特别巨大而已，因此麦肯锡公司在上述的咨询报告中将大数据定义为“大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。”
总结：大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、 管理 和处理的数据集合。