既有上大数据嘛

Ⅰ 大数据能有哪些应用

大数据在各个行业领域，都是有应用的。比如物联网、智慧城市、增强现实(AR)与虚拟现实(VR)、区块链、语音识别等。

1、物联网。物联网是互联网基础上的延伸和扩展的网络，实现在任何时间、任何地点，人、机、物的互联互通。
2、智慧城市。智慧城市就是运用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息，从而对包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出智能响应。
3、增强现实(AR)与虚拟现实(VR)。AR增强现实(Augmented Reality)技术是一种将虚拟信息与真实世界巧妙融合的技术，应用到真实世界中，两种信息互为补充，从而实现对真实世界的“增强”。
4、区块链。区块链是一个分布式的共享账本和数据库。区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。
5、语音识别。其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入。

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Ⅱ 所有申请网贷的信息都会上网贷大数据吗

网贷大数据，主要根据用户在申请网贷时提交的个人资料，从放款到还款整个周期中产生的数据信息，都会被网贷大数据系统捕捉并获取，并上传到网贷数据库，共享给其他平台审核使用。

有的平台会自动保存用户的的网贷信用查询机构，从而不能随意查询，查询记录过多，就会很难在其他机构申请贷款。

不少用户认为网贷不上征信，所以不用太过在乎。实际上，这个想法是错误的，现在越来越多的网贷数据已经共享给了车贷金融，支付宝、甚至银行第三方信用查询等数据库。

所以，有不少用户发现自己的明明支付宝使用记录良好，但是花呗、借呗降额，甚至关闭。因此，为了保护好自己的信用记录，就一定要重视自己的大数据报告。

互联网金融时代，虽然贷款很方便，一定要理性消费，理性借贷，理性借贷。注意按时还款，维护良好的信用记录。如果对自己的网贷数据有担心的朋友可以在微信里的首页搜索：米米数据。自行查询网贷数据报告，该数据平台对接了2000多家网贷数据库，数据查询的较为准确。无论是网贷申请记录，网贷数据报告，网黑指数分，命中风险提示，逾期信息，起诉或者仲裁案件等数据都能够一一显示出来。

相比央行的个人征信报告，个人信用记录的氛围更加广泛，出具的机构也更加多元，像米米数据、芝麻信用分、腾讯信用分、百行征信等，都属于个人信用记录的一部分，整体而言更类似于网上说的大数据征信，是传统个人征信报告的有益补充。

目前，国家正在构建一张全方位无死角的“信用大网”，联通社会，信息共享，无论是征信报告还是个人信用记录，都是其中的重要组成部分。保护好自己的信用，对每个人来说，信用才是最大的资产与财富。

Ⅲ 什么是大数据，大数据有什么特点

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。

Ⅳ 所有网贷都上大数据吗

大数据黑名单是怎么产生的？
现在很多小伙伴在申请网贷的时候都不是很理性，明明知道自己没有那个还款能力还去借那些短期贷款，最后就会导致逾期还款，次数一多就会进入黑名单了。
而对于经常贷款逾期不还，还是恶意不还的小伙伴，就很容易被认定为是骗贷人群，进入黑名单是无疑的。有的时候，申请的贷款平台数量过多，风控数据会显示你的逾期风险高，也是很容易进入网贷黑名单的。
那么网贷大数据真的会定期清理吗？
网贷大数据其实不会被彻底清除的，里面的大量数据都是长期保留的状态，以给予网贷机构更多的评估审核依据，增强它们抵御风险的力量。
被网贷大数据风控的借款人，在借款时尤其容易遇到阻碍，但这种状态并非是不可变的，网贷借款人通常不会遭遇“终身监禁”，若能在此后的日子里安分守己一些，不再逾期、不再频繁地在一个时间段里借网贷，其实就有很大概率让自己和“网贷的黑名单”逐渐隔绝开来，后期仍然有正常下款的可能。
总的来说，不管是银行黑名单，还是网贷黑名单，主要都是由不良还款习惯造成的，大家在申请贷款的时候也一定要慎重考虑，以免给自己带来不必要的麻烦。
互联网金融时代，虽然贷款很方便，一定要理性消费，理性借贷，理性借贷。注意按时还款，维护良好的信用记录。如果对自己的网贷数据有担心的朋友可以在微信里的首页搜索：中瑞数据。自行查询网贷数据报告，该数据平台对接了2000多家网贷数据库，数据查询的较为准确。无论是网贷申请记录，网贷数据报告，网黑指数分，命中风险提示，逾期信息，起诉或者仲裁案件等数据都能够一一显示出来。

Ⅳ 什么是大数据 大数据是什么意思

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。

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。

(5)既有上大数据嘛扩展阅读

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。

Ⅵ 大数据时代已经到来,什么是大数据

大数据时代已经到来,什么是大数据

大数据时代已经到来,你了解吗？什么是大数据？一、大数据出现的背景进入2012年，大数据(big data)一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的证券公司等写进了投资推荐报告。数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然现在企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识 到数据对企业的重要性。大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的 挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日， 却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。大数据在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量，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)。二、什么是大数据？信息技术领域原先已经有“海量数据”、“大规模数据”等概念，但这些概念只着眼于数据规模本身，未能充分反映数据爆发背景下的数据处理与应用需求，而“大数据”这一新概念不仅指规模庞大的数据对象，也包含对这些数据对象的处理和应用活动，是数据对象、技术与应用三者的统一。1、大数据(bigdata)，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。大数据对象既可能是实际的、有限的数据集合，如某个政府部门或企业掌握的数据库，也可能是虚拟的、无限的数据集合，如微博、微信、社交网络上的全部信息。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。2、大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，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。3、大数据应用，是 指对特定的大数据集合，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于其业务 需求、数据集合和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展，才 能充分实现大数据的价值。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。三、大数据的类型和价值挖掘方法1、大数据的类型大致可分为三类：1)传统企业数据（Traditionalenterprisedata）：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。2)机器和传感器数据（Machine-generated/sensor data）：包括呼叫记录（CallDetail Records），智能仪表，工业设备传感器，设备日志（通常是Digital exhaust），交易数据等。3)社交数据（Socialdata）：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：1)客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。2)模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。3)加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。4)降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。四、大数据的特点业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。具体来说，大数据具有4个基本特征：1、是数据体量巨大数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量; 网络资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB（1PB=1024TB），这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实，到目前 为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。2、是数据类别大和类型多样数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化 数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。3、是处理速度快在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。4、是价值真实性高和密度低数据真实性(Veracity)高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。五、大数据的作用1、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。大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya Krishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。2、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。3、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”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对；可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持；可以帮助企业为消费 者提供更加及时和个性化的服务；在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性；在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作 用。4、大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。六、大数据的商业价值1、对顾客群体细分“大数据”可以对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。云存储的海量数据和“大数据”的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。2、模拟实境运用“大数据”模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率。现在越来越多的产品中都装有传感器，汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交网络也在产生着海量的数据。云计算和“大数据”分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下，实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。交易过程、产品使用和人类行为都可以 数据化。“大数据”技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘，从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案 投入回报最高。3、提高投入回报率提高“大数据”成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。“大数据”能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把”大数据”成果和“大数据”能力比较薄弱的部门分享，帮助他们利用“大数据”创造商业价值。4、数据存储空间出租企业和个人有着海量信息存储的需求，只有将数据妥善存储，才有可能进一步挖掘其潜在价值。具体而言，这块业务模式又可以细分为针对个人文件存储和针对企业用 户两大类。主要是通过易于使用的API，用户可以方便地将各种数据对象放在云端，然后再像使用水、电一样按用量收费。目前已有多个公司推出相应服务，如亚 马逊、网易、诺基亚等。运营商也推出了相应的服务，如中国移动的彩云业务。5、管理客户关系客户管理应用的目的是根据客户的属性(包括自然属性和行为属性)，从不同角度深层次分析客户、了解客户，以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失 率、提高客户消费等。对中小客户来说，专门的CRM显然大而贵。不少中小商家将飞信作为初级CRM来使用。比如把老客户加到飞信群里，在群朋友圈里发布新 产品预告、特价销售通知，完成售前售后服务等。6、个性化精准推荐在运营商内部，根据用户喜好推荐各类业务或应用是常见的，比如应用商店软件推荐、IPTV视频节目推荐等，而通过关联算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分 析算法后，可以将之延伸到商用化服务，利用数据挖掘技术帮助客户进行精准营销，今后盈利可以来自于客户增值部分的分成。以日常的“垃圾短信”为例，信息并不都是“垃圾”，因为收到的人并不需要而被视为垃圾。通过用户行为数据进行分析后，可以给需要的人发送需要的信息，这样“垃圾短信”就成了有价值的信息。在日本的麦当劳，用户在手机上下载优惠券，再去餐厅用运营商DoCoMo的手机钱包优惠支付。运营商和麦当劳搜集相关消费信息，例如经常买什么汉堡，去哪个店消费，消费频次多少，然后精准推送优惠券给用户。7、数据搜索数据搜索是一个并不新鲜的应用，随着“大数据”时代的到来，实时性、全范围搜索的需求也就变得越来越强烈。我们需要能搜索各种社交网络、用户行为等数据。其商业应用价值是将实时的数据处理与分析和广告联系起来，即实时广告业务和应用内移动广告的社交服务。运营商掌握的用户网上行为信息，使得所获取的数据“具备更全面维度”，更具商业价值。典型应用如中国移动的“盘古搜索”。七、大数据对经济社会的重要影响1、能够推动实现巨大经济效益比如对中国零售业净利润增长的贡献，降低制造业产品开发、组装成本等。预计2013年全球大数据直接和间接拉动信息技术支出将达1200亿美元。2、能够推动增强社会管理水平大数据在公共服务领域的应用，可有效推动相关工作开展，提高相关部门的决策水平、服务效率和社会管理水平，产生巨大社会价值。欧洲多个城市通过分析实时采集的交通流量数据，指导驾车出行者选择最佳路径，从而改善城市交通状况。3、如果没有高性能的分析工具，大数据的价值就得不到释放对大数据应用必须保持清醒认识，既不能迷信其分析结果，也不能因为其不完全准确而否定其重要作用。1) 由于各种原因，所分析处理的数据对象中不可避免地会包括各种错误数据、无用数据，加之作为大数据技术核心的数据分析、人工智能等技术尚未完全成熟，所以对 计算机完成的大数据分析处理的结果，无法要求其完全准确。例如，谷歌通过分析亿万用户搜索内容能够比专业机构更快地预测流感暴发，但由于微博上无用信息的 干扰，这种预测也曾多次出现不准确的情况。2)必须清楚定位的是，大数据作用与价值的重点在于能够引导和启发大数据应用者的创新思维，辅助决策。简单而言，若是处理一个问题，通常人能够想到一种方法，而大数据能够提供十种参考方法，哪怕其中只有三种可行，也将解决问题的思路拓展了三倍。所以，客观认识和发挥大数据的作用，不夸大、不缩小，是准确认知和应用大数据的前提。八、总结不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。1、从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：1)手握大数据，但是没有利用好；比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。2)没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它；比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。3)既有数据，又有大数据思维；比较典型的是Google，Amazon，Mastercard等。2、未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：1)拥有大数据思维的人，这种人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益；2)还未有被大数据触及过的业务领域。这些是还未被挖掘的油井，金矿，是所谓的蓝海。大 数据是信息技术与专业技术、信息技术产业与各行业领域紧密融合的典型领域，有着旺盛的应用需求、广阔的应用前景。为把握这一新兴领域带来的新机遇，需要不 断跟踪研究大数据，不断提升对大数据的认知和理解，坚持技术创新与应用创新的协同共进，加快经济社会各领域的大数据开发与利用，推动国家、行业、企业对于 数据的应用需求和应用水平进入新的阶段。

Ⅶ 什么是大数据，大数据的的基本特征是什么

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

什么是大数据，大数据的特征和结构有那些

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。

基于大数据的社群营销特征是什么？

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。

什么是大数据 大数据是什么

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。

揭秘大数据的产生，什么是大数据

“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

什么是大数据技术？大数据的概念

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！

什么是大数据？什么叫大数据？

要提一下魔据的数据不错的

大数据概念：什么是大数据？

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。

什么是大数据，大数据的核心价值是什么？

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