ibm大数据与分析

① 深度分析大数据的八大趋势与创新

深度分析大数据的八大趋势与创新
伴随着大数据技术与数据分析的发展趋势，拥有丰富数据的分析驱动型企业应运而生。下面我们来具体看下大数据技术与数据分析有哪些趋势和创新。文中，也用了一些IBM在帮助客户找到创新型大数据解决方案的应用案例。
1. 数据驱动创新
如今，数据已成为企业竞争优势的基石。利用数据和复杂数据分析的企业将目光投向了“创新”，从而打造出高效的业务流程，助力自身战略决策，并在多个前沿领域超越其竞争对手。
2. 富媒体数据分析呼唤先进技术
如果没有合理分析，大部分数据毫无用处。而大数据和数据分析又会带来哪些机遇呢？国际数据公司（IDC）预测，2015年，富媒体（视频、音频和图像）分析将至少扩大两倍，并成为大数据以及分析技术投资的关键驱动力。富媒体数据分析需要先进的分析工具，这为企业提供了重大的市场机遇。以针对电商数据进行图像搜索为例。对图像搜索结果的分析要准确，且无需人工介入，这就需要强大的智能分析。未来，随着智能分析水平的不断提升，企业将获得更多机遇。
3. 预测分析必不可少
当前，具有预测功能的应用程序发展迅速。预测分析通过提高效率、评测应用程序本身、放大数据科学家的价值以及维持动态适应性基础架构来提升整体价值。因此，预测分析功能正在成为分析工具的必要组成部分。
4. 混合部署是未来趋势
IDC预测，未来5年，在基于云的大数据解决方案上的花费将是本地部署解决方案费用的4倍之多，混合部署将必不可少。IDC还表示，企业级元数据存储库将被用来关联云内数据和云外数据。企业应评估公共云服务商提供的产品，这有助于其克服大数据管理方面的困难：
安全和隐私政策及法规影响部署选择；
数据传输与整合要求混合云环境；
为避免出现难以应付的数据量，需构建业务术语表并管理映射数据；
构建云端元数据存储库（包含业务术语、IT资产、数据定义和逻辑数据模型）。
5. 认知计算打开新世界
认知计算是一种改变游戏规则的技术，利用自然语言处理和机器学习帮助实现自然人机交互，从而扩展人类知识。未来，采用认知计算技术的个性化应用可帮助消费者购买衣服，挑选酒，甚至创建新菜谱。IBM最新的电脑系统Watson率先利用了认知计算。
6. 大数据创造更多利润与价值
越来越多的企业通过直接销售其数据或提供增值内容来获利。IDC调查表明，目前70%的大公司已开始购买外部数据。到2019年，这一数字将达到100%。因此，企业必须了解其潜在客户重视的内容，必须精通包装数据和增值内容产品，并尝试开发“恰当”的数据组合，将内容分析与结构化数据结合起来，帮助需要数据分析服务的客户创造价值。
7. 物联网推动实时分析发展
预计物联网未来5年的复合增长率将达30%。它将以商业驱动者的角色引领企业迈出使用流分析的第一步。物联网引发的数据大爆炸将促进实时分析和流分析的发展，要求数据科学家和主题专家筛选数据，寻找可开发成事件处理模型的可重复性模式。然后，事件处理模型可处理传入事件，将其与相关模型关联，并监测需要响应的实时情况。此外，事件处理不间断，所以要求响应时间尽可能接近于实际时间。事件处理因此成为大数据系统和应用程序中不可或缺的模块。
8. 复合型数据分析人才之争
很多企业都希望将业务知识与业务分析结合起来，但很难找到复合型数据分析人才。特别是大企业对此感触颇深。随着企业不断在内部加强技术的使用，对复合技能的需求变得越来越明显。业务知识和分析技能的结合对速度驱动型企业非常重要，这有助于企业深入理解业务驱动力以及相关数据，从而更快地将商业洞见转化为行动。

② 大数据分析方法解读以及相关工具介绍

大数据分析方法解读以及相关工具介绍
要知道，大数据已不再是数据大，最重要的现实就是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。
越来越多的应用涉及到大数据，这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以，大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于此，大数据分析方法理论有哪些呢？
大数据分析的五个基本方面
（预测性分析能力）
数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
（数据质量和数据管理）
数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
AnalyticVisualizations（可视化分析）
不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
SemanticEngines（语义引擎）
我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
DataMiningAlgorithms（数据挖掘算法）
可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。
大数据处理
大数据处理数据时代理念的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。具体的大数据处理方法其实有很多，但是根据长时间的实践，笔者总结了一个基本的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。
采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的K-Means、用于统计学习的SVM和用于分类的Naive Bayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，还有，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
大数据分析工具详解 IBM惠普微软工具在列
去年，IBM宣布以17亿美元收购数据分析公司Netezza；EMC继收购数据仓库软件厂商Greenplum后再次收购集群NAS厂商Isilon；Teradata收购了Aster Data 公司；随后，惠普收购实时分析平台Vertica等，这些收购事件指向的是同一个目标市场——大数据。是的，大数据时代已经来临，大家都在摩拳擦掌，抢占市场先机。
而在这里面，最耀眼的明星是hadoop，Hadoop已被公认为是新一代的大数据处理平台，EMC、IBM、Informatica、Microsoft以及Oracle都纷纷投入了Hadoop的怀抱。对于大数据来说，最重要的还是对于数据的分析，从里面寻找有价值的数据帮助企业作出更好的商业决策。下面，我们就来看以下八大关于大数据分析的工具。
EMC Greenplum统一分析平台(UAP)
Greenplum在2010年被EMC收购了其EMC Greenplum统一分析平台（UAP）是一款单一软件平台，数据团队和分析团队可以在该平台上无缝地共享信息、协作分析，没必要在不同的孤岛上工作，或者在不同的孤岛之间转移数据。正因为如此，UAP包括ECM Greenplum关系数据库、EMC Greenplum HD Hadoop发行版和EMC Greenplum Chorus。
EMC为大数据开发的硬件是模块化的EMC数据计算设备（DCA），它能够在一个设备里面运行并扩展Greenplum关系数据库和Greenplum HD节点。DCA提供了一个共享的指挥中心（Command Center）界面，让管理员可以监控、管理和配置Greenplum数据库和Hadoop系统性能及容量。随着Hadoop平台日趋成熟，预计分析功能会急剧增加。
IBM打组合拳提供BigInsights和BigCloud
几年前，IBM开始在其实验室尝试使用Hadoop，但是它在去年将相关产品和服务纳入到商业版IBM在去年5月推出了InfoSphere BigI云版本的 InfoSphere BigInsights使组织内的任何用户都可以做大数据分析。云上的BigInsights软件可以分析数据库里的结构化数据和非结构化数据，使决策者能够迅速将洞察转化为行动。
IBM随后又在10月通过其智慧云企业（SmartCloud Enterprise）基础架构，将BigInsights和BigSheets作为一项服务来提供。这项服务分基础版和企业版；一大卖点就是客户不必购买支持性硬件，也不需要IT专门知识，就可以学习和试用大数据处理和分析功能。据IBM声称，客户用不了30分钟就能搭建起Hadoop集群，并将数据转移到集群里面，数据处理费用是每个集群每小时60美分起价。

Informatica 9.1：将大数据的挑战转化为大机遇
Informatica公司在去年10月则更深入一步，当时它推出了HParser，这是一种针对Hadoop而优化的数据转换环境。据Informatica声称，软件支持灵活高效地处理Hadoop里面的任何文件格式，为Hadoop开发人员提供了即开即用的解析功能，以便处理复杂而多样的数据源，包括日志、文档、二进制数据或层次式数据，以及众多行业标准格式（如银行业的NACHA、支付业的SWIFT、金融数据业的FIX和保险业的ACORD）。正如数据库内处理技术加快了各种分析方法，Informatica同样将解析代码添加到Hadoop里面，以便充分利用所有这些处理功能，不久会添加其他的数据处理代码。
Informatica HParser是Informatica B2B Data Exchange家族产品及Informatica平台的最新补充，旨在满足从海量无结构数据中提取商业价值的日益增长的需求。去年， Informatica成功地推出了创新的Informatica 9.1 for Big Data，是全球第一个专门为大数据而构建的统一数据集成平台。

甲骨文大数据机——Oracle Big Data Appliance
甲骨文的Big Data Appliance集成系统包括Cloudera的Hadoop系统管理软件和支持服务Apache Hadoop 和Cloudera Manager。甲骨文视Big Data Appliance为包括Exadata、Exalogic和 Exalytics In-Memory Machine的“建造系统”。Oracle大数据机(Oracle Big Data Appliance)，是一个软、硬件集成系统，在系统中融入了Cloudera的Distribution Including Apache Hadoop、Cloudera Manager和一个开源R。该大数据机采用Oracle Linux操作系统，并配备Oracle NoSQL数据库社区版本和Oracle HotSpot Java虚拟机。Big Data Appliance为全架构产品，每个架构864GB存储，216个CPU内核，648TBRAW存储，每秒40GB的InifiniBand连接。Big Data Appliance售价45万美元，每年硬软件支持费用为12%。
甲骨文Big Data Appliance与EMC Data Computing Appliance匹敌，IBM也曾推出数据分析软件平台InfoSphere BigInsights，微软也宣布在2012年发布Hadoop架构的SQL Server 2012大型数据处理平台。
统计分析方法以及统计软件详细介绍
统计分析方法有哪几种？下面我们将详细阐述，并介绍一些常用的统计分析软件。

一、指标对比分析法指标对比分析法
统计分析的八种方法一、指标对比分析法指标对比分析法，又称比较分析法，是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法。有比较才能鉴别。单独看一些指标，只能说明总体的某些数量特征，得不出什么结论性的认识；一经过比较，如与国外、外单位比，与历史数据比，与计划相比，就可以对规模大小、水平高低、速度快慢作出判断和评价。
指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。这两种方法既可单独使用，也可结合使用。进行对比分析时，可以单独使用总量指标或相对指标或平均指标，也可将它们结合起来进行对比。比较的结果可用相对数，如百分数、倍数、系数等，也可用相差的绝对数和相关的百分点（每1％为一个百分点）来表示，即将对比的指标相减。
二、分组分析法指标对比分析法
分组分析法指标对比分析法对比，但组成统计总体的各单位具有多种特征，这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别，统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。
统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。
三、时间数列及动态分析法
时间数列。是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值，按时间先后顺序排列，就形成时间数列，又称动态数列。它能反映社会经济现象的发展变动情况，通过时间数列的编制和分析，可以找出动态变化规律，为预测未来的发展趋势提供依据。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。
时间数列速度指标。根据绝对数时间数列可以计算的速度指标：有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。
动态分析法。在统计分析中，如果只有孤立的一个时期指标值，是很难作出判断的。如果编制了时间数列，就可以进行动态分析，反映其发展水平和速度的变化规律。
进行动态分析，要注意数列中各个指标具有的可比性。总体范围、指标计算方法、计算价格和计量单位，都应该前后一致。时间间隔一般也要一致，但也可以根据研究目的，采取不同的间隔期，如按历史时期分。为了消除时间间隔期不同而产生的指标数值不可比，可采用年平均数和年平均发展速度来编制动态数列。此外在统计上，许多综合指标是采用价值形态来反映实物总量，如国内生产总值、工业总产值、社会商品零售总额等计算不同年份的发展速度时，必须消除价格变动因素的影响，才能正确的反映实物量的变化。也就是说必须用可比价格（如用不变价或用价格指数调整）计算不同年份相同产品的价值，然后才能进行对比。
为了观察我国经济发展的波动轨迹，可将各年国内生产总值的发展速度编制时间数列，并据以绘制成曲线图，令人得到直观认识。
四、指数分析法
指数是指反映社会经济现象变动情况的相对数。有广义和狭义之分。根据指数所研究的范围不同可以有个体指数、类指数与总指数之分。
指数的作用：一是可以综合反映复杂的社会经济现象的总体数量变动的方向和程度；二是可以分析某种社会经济现象的总变动受各因素变动影响的程度，这是一种因素分析法。操作方法是：通过指数体系中的数量关系，假定其他因素不变，来观察某一因素的变动对总变动的影响。
用指数进行因素分析。因素分析就是将研究对象分解为各个因素，把研究对象的总体看成是各因素变动共同的结果，通过对各个因素的分析，对研究对象总变动中各项因素的影响程度进行测定。因素分析按其所研究的对象的统计指标不同可分为对总量指标的变动的因素分析，对平均指标变动的因素分析。
五、平衡分析法
平衡分析是研究社会经济现象数量变化对等关系的一种方法。它把对立统一的双方按其构成要素一一排列起来，给人以整体的概念，以便于全局来观察它们之间的平衡关系。平衡关系广泛存在于经济生活中，大至全国宏观经济运行，小至个人经济收支。平衡种类繁多，如财政平衡表、劳动力平衡表、能源平衡表、国际收支平衡表、投入产出平衡表，等等。平衡分析的作用：一是从数量对等关系上反映社会经济现象的平衡状况，分析各种比例关系相适应状况；二是揭示不平衡的因素和发展潜力；三是利用平衡关系可以从各项已知指标中推算未知的个别指标。
六、综合评价分析
社会经济分析现象往往是错综复杂的，社会经济运行状况是多种因素综合作用的结果，而且各个因素的变动方向和变动程度是不同的。如对宏观经济运行的评价，涉及生活、分配、流通、消费各个方面；对企业经济效益的评价，涉及人、财、物合理利用和市场销售状况。如果只用单一指标，就难以作出恰当的评价。
进行综合评价包括四个步骤：
1.确定评价指标体系，这是综合评价的基础和依据。要注意指标体系的全面性和系统性。
2.搜集数据，并对不同计量单位的指标数值进行同度量处理。可采用相对化处理、函数化处理、标准化处理等方法。
3.确定各指标的权数，以保证评价的科学性。根据各个指标所处的地位和对总体影响程度不同，需要对不同指标赋予不同的权数。
4.对指标进行汇总，计算综合分值，并据此作出综合评价。
七、景气分析
经济波动是客观存在的，是任何国家都难以完全避免的。如何避免大的经济波动，保持经济的稳定发展，一直是各国政府和经济之专家在宏观调控和决策中面临的重要课题，景气分析正是适应这一要求而产生和发展的。景气分析是一种综合评价分析，可分为宏观经济景气分析和企业景气调查分析。
宏观经济景气分析。是国家统计局20世纪80年代后期开始着手建立监测指标体系和评价方法，经过十多年时间和不断完善，已形成制度，定期提供景气分析报告，对宏观经济运行状态起到晴雨表和报警器的作用，便于国务院和有关部门及时采取宏观调控措施。以经常性的小调整，防止经济的大起大落。
企业景气调查分析。是全国的大中型各类企业中，采取抽样调查的方法，通过问卷的形式，让企业负责人回答有关情况判断和预期。内容分为两类：一是对宏观经济总体的判断和预期；一是对企业经营状况的判断和预期，如产品订单、原材料购进、价格、存货、就业、市场需求、固定资产投资等。
八、预测分析
宏观经济决策和微观经济决策，不仅需要了解经济运行中已经发生了的实际情况，而且更需要预见未来将发生的情况。根据已知的过去和现在推测未来，就是预测分析。
统计预测属于定量预测，是以数据分析为主，在预测中结合定性分析。统计预测的方法大致可分为两类：一类是主要根据指标时间数列自身变化与时间的依存关系进行预测，属于时间数列分析；另一类是根据指标之间相互影响的因果关系进行预测，属于回归分析。
预测分析的方法有回归分析法、滑动平均法、指数平滑法、周期（季节）变化分析和随机变化分析等。比较复杂的预测分析需要建立计量经济模型，求解模型中的参数又有许多方法。

③ 数据分析和大数据平台网站有哪些

无需编程即可用来数据分析的工具/软件，推荐几个：
Excel / Spreadsheet：http://www.openoffice.org/download/
Trifacta：https://www.trifacta.com/start-wrangling/
Rapid Miner：https://rapidminer.com/
Rattle GUI：https://cran.r-project.org/bin/windows/base/
Orange：http://orange.biolab.si/
Tableau Public：https://public.tableau.com/s/
Talend：http://openrefine.org/download.html

④ IBM Power全面推动大数据分析发展

IBM日前在2015中国大数据技术大会上分享了其在大数据分析领域的最新成果，阐述了面向大数据分析领域的IT基础架构的最新战略。针对企业在认知时代面临的大数据分析工作负载，IBM坚信要以全新的IT基础架构作为支持。凭借产品和解决方案的持续革新，IBM致力于助力大数据应用创新，通过打造基于Power的本地生态系统，全面推动本地大数据分析技术的发展。

随着互联网和移动互联网技术的进一步发展，在数据量激增的同时，数据类型也变得更为复杂多样。如何快速处理这些数据使其产生价值，如何结合结构化与非结构化数据分析进行预测、推理、感知的判断并采取相应行动，成为企业亟须思考的难题。面对当前挑战，企业需要能够处理和分析大量结构化与非结构化数据，具备高可靠性和经济效益的认知系统。未来，随着数据量的进一步增长，企业将需要一个具备更强事务处理能力、更灵活调配系统架构的领先IT 基础架构。

IBM Power一直致力于凭借领先的IT基础架构，满足企业的大数据分析需求，帮助企业实现数字化转型。针对大数据分析与认知工作负载，IBM今年推出了多款Power产品。Power Systems LC服务器基于OpenPOWER基金会创新成果，针对企业大数据分析工作负载，能够提供比同等x86服务器更快的速度及更低的成本，帮助客户实现便捷、快速的部署。此外，IBM不仅凭借基于POWER8的Linux专属服务器帮助用户发展新兴应用，还通过企业级高性能Linux分区服务器为用户的关键应用提供支持，帮助企业发展新兴工作负载、实现业务转型。

着眼未来趋势，IBM坚信认知技术与思维是满足企业发展需要不可或缺的一部分。作为IBM在认知计算领域的卓越代表，沃森（Watson）在大数据处理与分析方面已取得突破性成就，拥有分析海量数据、处理并行复杂数据以及快速判断和应答响应等卓越能力。基于由IBM Power平台构建的高性能运算基础架构的支持，IBM正联合多家合作伙伴，推动沃森的应用。

除了不断革新Power硬件平台，IBM还通过对本地人才的培养推动大数据应用的创新。今年，IBM已联手CSDN成功举办了8期POWER8极限挑战赛，吸引了逾万人次参赛。IBM也成功举办了十余次培训沙龙，为开发者带来更多学习和交流的机会。此外，IBM还以不同形式联合合作伙伴为本地开发者提供基于Power的开源技术创新环境，帮助开发者加速其创新进程。

为提升本地合作伙伴的能力，IBM还与合作伙伴联手，积极推动本地开源技术生态系统的构建。在IBM“中国合伙人”战略的引领下，IBM与CSDN等伙伴联手启动Linux开源生态系统联盟，基于IBM多年来为开源领域提供的先进支持，携手国内ISV、开源技术社区、企业用户、创投公司等多方力量，共同打造一个基于Power技术的开源技术生态圈。IBM还联手OpenPOWER基金会成员推出了全新硬件加速ISV支持计划，为本地ISV免费提供基于RedPOWER服务器以及赛灵思FPGA的云端开发及测试环境，帮助ISV提升大数据、云计算等新兴技术研发能力，促进第二代分布式计算的发展。

IBM副总裁、大中华区硬件系统部总经理郭仁声表示：“认知时代的到来标志着信息技术的发展步入了全新阶段，也对企业的IT基础架构提出了更为严苛的要求。为了帮助企业更好地处理、分析数量庞大的结构化和非结构化数据，IBM Power将凭借扎实的硬件基础和深入的行业洞察，帮助企业构建全新的IT基础架构，更好地应对当前和未来包括大数据在内的种种挑战。”

⑤ 大数据时代,大数据概念,大数据分析是什么意思

大数据概念就是指大数据，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。

大数据时代是IT行业术语。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。”

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）。

(5)ibm大数据与分析扩展阅读：

大数据分析的实例应用：

数据分析成为巴西世界杯赛事外的精彩看点。伴随赛场上球员的奋力角逐，大数据也在全力演绎世界杯背后的分析故事。

一向以严谨著称的德国队引入专门处理大数据的足球解决方案，进行比赛数据分析，优化球队配置，并通过分析对手数据找到比赛的“制敌”方式；谷歌、微软、Opta等通过大数据分析预测赛果...... 大数据，不仅成为赛场上的“第12人”，也在某种程度上充当了世界杯的"预言帝"。

大数据分析邂逅世界杯，是大数据时代的必然发生，而大数据分析也将在未来改变我们生活的方方面面。

⑥ 谁能最简单明了的告诉我大数据是什么以及IBM到底是干什么的,不许在百科里复制!

大数据，海量数据
IBM，世界知名的IT公司。

⑦ ibm对大数据处理定义的关键字

ibm对大数据处理定义的关键字5个V特性。
IBM IIG解决方案是推崇全方位，全能化的策略与思想：实现从源数据系统进行数据抽取/采集、数据转换、数据交付、数据管理、数据分析，到洞察业务，全程地实现了端-到-端的信息使用和管理；胸怀大志地向企业级用户提供可信赖的信息，为优化企业的业务和决策支持服务。以一个全面的信息集成服务平台为核心，为用户提供全程的数据集成、元数据管理、任何数据源与任何平台上的任何应用程序之间的连接；提供强大并行处理技术转换复杂逻辑的数据，并随着数据量增大而无限制地扩展系统。从数据的质量提升、生命周期管理、信息安全访问和合规，以及业务和IT技术人员的协同工作，这些都能帮助你最终获取到所需要的“可信赖”信息。不但能在用户所拥有的数据中心（on-premise）中建设，还能迁移到云上（off-premise）部署和建设。

⑧ 大数据分析平台哪个好

大数据分析平台比较好的有：Cloudera、星环Transwarp、阿里数加、华为FusionInsight、Smartbi。

1、Cloudera

Cloudera提供一个可扩展、灵活、集成的平台，可拿喊此用来方便的管理您的企业中快速增长的多种多样的数据，从而部署和管理Hadoop和相关项目、操作和分析您的数据以及保护数据的安全。