1. 大数据时代是什么意思的
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,而这个海量数据的时代则被称为大数据时代。
随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。
大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
(1)docomo大数据扩展阅读:
大数据时代的影响:
1、不是随机样本,而是全体数据:
在大数据时代,人们可以分析更多的数据,有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据,而不再依赖于随机采样(随机采样,以前人们通常把这看成是理所应当的限制,但高性能的数字技术让人们意识到,这其实是一种人为限制)。
2、不是精确性,而是混杂性:
研究数据如此之多,以至于人们不再热衷于追求精确度;之前需要分析的数据很少,所以人们必须尽可能精确地量化人们的记录,随着规模的扩大,对精确度的痴迷将减弱。
拥有了大数据,人们不再需要对一个现象刨根问底,只要掌握了大体的发展方向即可,适当忽略微观层面上的精确度,会让人们在宏观层面拥有更好的洞察力;
3、不是因果关系,而是相关关系:
人们不再热衷于找因果关系,寻找因果关系是人类长久以来的习惯,在大数据时代,人们无须再紧盯事物之间的因果关系,而应该寻找事物之间的相关关系;相关关系也许不能准确地告诉人们某件事情为何会发生,但是它会提醒人们这件事情正在发生。
参考资料来源:网络-大数据时代
2. 目前大数据在哪些行业有案例或者说应用
大数据应用的关键,也是其必要条件,就在于"IT"与"经营"的融合,当然,这里的经营的内涵可以非常广泛,小至一个零售门店的经营,大至一个城市的经营。以下是关于各行各业,不同的组织机构在大数据方面的应用的案例,在此申明,以下案例均来源于网络,本文仅作引用,并在此基础上作简单的梳理和分类。
大数据应用案例之:医疗行业
SetonHealthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息,通过大数据处理,更好地分析病人的信息。
在加拿大多伦多的一家医院,针对早产婴儿,每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析,医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施,避免早产婴儿夭折。
大数据应用案例之:能源行业
智能电网现在欧洲已经做到了终端,也就是所谓的智能电表。在德国,为了鼓励利用太阳能,会在家庭安装太阳能,除了卖电给你,当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据,收集来的这些大稿数据可以用来预测客户的用电习惯等,从而推断出在未来2~3个月时间里,整个电网大概需要多少电。有了这个预测后,就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样,如果提前买就会比较便宜,买现货就比较贵。通过这个预测后,可以降低采购成本。
维斯塔斯风力系统,依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机,然后对气象数据进行分析,找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据,以往需要数周的分析工作,现在仅需要不足1小时便可完成。
大数据应用案例之:通信行业
XOCommunications通过使用IBMSPSS预测分析软件,减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为,发现行为趋势,并找出存在缺陷的环节,从而帮助公司及时采取措施,保留客户。此外,IBM新的Netezza网络分析加速器,将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台,帮助通信企业制定更科学、合理决策。
电信业者透过数以千万计的禅者客户资料,能分析出多种使用者行为和趋势,卖给需要的企业,这是全新的资料经济。
中国移动通过大数据分析,对企业运营的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化,再以最快捷的方式推送给指定负责人,使他在最短时间内获知市场行情。
NTTdocomo把手机位置信息和互联网上的信息结合起来,为顾滚袭孝客提供附近的餐饮店信息,接近末班车时间时,提供末班车信息服务。
大数据应用案例之:零售业
"我们的某个客户,是一家领先的专业时装零售商,通过当地的百货商店、网络及其邮购目录业务为客户提供服务。公司希望向客户提供差异化服务,如何定位公司的差异化,他们通过从Twitter和Facebook上收集社交信息,更深入的理解化妆品的营销模式,随后他们认识到必须保留两类有价值的客户:高消费者和高影响者。希望通过接受免费化妆服务,让用户进行口碑宣传,这是交易数据与交互数据的完美结合,为业务挑战提供了解决方案。"Informatica的技术帮助这家零售商用社交平台上的数据充实了客户主数据,使他的业务服务更具有目标性。
零售企业也监控客户的店内走动情况以及与商品的互动。它们将这些数据与交易记录相结合来展开分析,从而在销售哪些商品、如何摆放货品以及何时调整售价上给出意见,此类方法已经帮助某领先零售企业减少了17%的存货,同时在保持市场份额的前提下,增加了高利润率自有品牌商品的比例。
3. 大数据是什么
作者:李丽
链接:https://www.hu.com/question/23896161/answer/28624675
来源:知乎
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"大数据"是一个体量特别大,数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(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;其次是指数据类别(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。接着是数据处理速度(Velocity)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。最后一个特点是指数据真实性(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。
"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。
二、大数据分析
从所周知,大数据已经不简简单单是数据大的事实了,而最重要的现实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。那么越来越多的应用涉及到大数据,而这些大数据的属性,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。基于如此的认识,大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢?
1、可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了
2、数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部,挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据,如果一个算法得花上好几年才能得出结论,那大数据的价值也就无从说起了。
3、预测性分析能力
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,之后便可以通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。
4、数据质量和数据管理
大数据分析离不开数据质量和数据管理,高质量的数据和有效的数据管理,无论是在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面,当然更加深入大数据分析的话,还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
三、大数据技术
1、数据采集:ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
2、数据存取:关系数据库、NOSQL、SQL等。
3、基础架构:云存储、分布式文件存储等。
4、数据处理:自然语言处理(NLP,NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机"理解"自然语言,所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU,NaturalLanguage Understanding),也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支,另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。
5、统计分析:假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。
6、数据挖掘:分类
(Classification)、估计(Estimation)、预测(Prediction)、相关性分组或关联规则(Affinity grouping or
association rules)、聚类(Clustering)、描述和可视化、Description and Visualization)、复杂数据类型挖掘(Text,
Web ,图形图像,视频,音频等)
7、模型预测:预测模型、机器学习、建模仿真。
8、结果呈现:云计算、标签云、关系图等。
四、大数据特点
要理解大数据这一概念,首先要从"大"入手,"大"是指数据规模,大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别,其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity),即体量大、多样性、价值密度低、速度快。
1、
数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别。
2、
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。
3、
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。
4、
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。
大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中,快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前所说的"大数据"不仅指数据本身的规模,也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域,通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。因此,大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理巨量数据从中获取有价值的信息,也体现在如何加强大数据技术研发,抢占时代发展的前沿。
五、大数据处理
大数据处理之一: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(Web、App或者传感器形式等)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。
大数据处理之二: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。
大数据处理之三: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。
大数据处理之四: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(Predict)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Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes,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,常用数据挖掘算法都以单线程为主。
整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤,才能算得上是一个比较完整的大数据处理
六、大数据应用与案例分析
大数据应用的关键,也是其必要条件,就在于"IT"与"经营"的融合,当然,这里的经营的内涵可以非常广泛,小至一个零售门店的经营,大至一个城市的经营。以下是关于各行各业,不同的组织机构在大数据方面的应用的案例,在此申明,以下案例均来源于网络,本文仅作引用,并在此基础上作简单的梳理和分类。
大数据应用案例之:医疗行业
[1] Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息,通过大数据处理,更好地分析病人的信息。
[2] 在加拿大多伦多的一家医院,针对早产婴儿,每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析,医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施,避免早产婴儿夭折。
[3] 它让更多的创业者更方便地开发产品,比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后,它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确,比方说不是通用的成人每日三次一次一片,而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。
大数据应用案例之:能源行业
[1] 智能电网现在欧洲已经做到了终端,也就是所谓的智能电表。在德国,为了鼓励利用太阳能,会在家庭安装太阳能,除了卖电给你,当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据,收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等,从而推断出在未来2~3个月时间里,整个电网大概需要多少电。有了这个预测后,就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样,如果提前买就会比较便宜,买现货就比较贵。通过这个预测后,可以降低采购成本。
[2] 维斯塔斯风力系统,依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机,然后对气象数据进行分析,找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据,以往需要数周的分析工作,现在仅需要不足1小时便可完成。
大数据应用案例之:通信行业
[1] XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件,减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为,发现行为趋势,并找出存在缺陷的环节,从而帮助公司及时采取措施,保留客户。此外,IBM新的Netezza网络分析加速器,将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台,帮助通信企业制定更科学、合理决策。
[2] 电信业者透过数以千万计的客户资料,能分析出多种使用者行为和趋势,卖给需要的企业,这是全新的资料经济。
[3] 中国移动通过大数据分析,对企业运营的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化,再以最快捷的方式推送给指定负责人,使他在最短时间内获知市场行情。
[4] NTT docomo把手机位置信息和互联网上的信息结合起来,为顾客提供附近的餐饮店信息,接近末班车时间时,提供末班车信息服务。
4. 坐拥大数据“金矿”却难挖掘
坐拥大数据“金矿”却难挖掘
大数据将成运营商“去管道化”利器,近期围绕这一话题,国内运营商人士讨论热烈。由受OTT的冲击,到“去电信化”等思索,再到大数据这一运营商手中天然的金矿成为理论中的突破口,这一逻辑顺理成章。
大数据并非运营商独家的概念,它已成为整个互联网行业共同关注的领域。那么运营商手中的金矿,含金量究竟几分,金矿如何挖?敢不敢挖?能否比其他人挖得更好?这是全球运营商共有的话题。
日本
隐私问题让NTT Docomo头疼
陶旭骏告诉记者,日本最大的移动通信运营商NTT Docomo 2010年以前就开始着手大数据运用的规划。Docomo不但着重搜集用户本身的年龄、性别、住址等信息,而且制作精细化的表格,要求用户办理业务填写更详细信息。
“我曾见过这样的表格,包括用户家里有几口人,每个人的教育水平,通信需求等都会有所涉及。而且他们的优势是可以掌握全国用户的数据,而不像我们的运营商划省而治,各地数据收集、整合方式不一。Docomo的CRM系统和知识库为此大大加强,业务办理中很少出现愚蠢的状况,比如一个用户此前刚投诉过还向其推销同类产品等。”
尽管信息完整度高,但因为日本社会十分注重个人隐私,Docomo多年来在大数据运营上仍停留在规划阶段,对如何越过隐私问题进行商用还是比较头疼。陶旭骏表示,Docomo曾为未来的大数据商业化制定了三个阶段:首先是建立资料库,其次是建立活用机制,最后是实现活用,而当前只处于第一阶段。
欧洲
运营商谨慎开放地理位置信息服务
方红刚表示,在德国,身为主流运营商的德国电信和Vodafone在利用大数据为自身业务服务之余,已向商业模式跨出了一步。主要尝试是通过开放API,向数据挖掘公司等合作方提供部分用户匿名地理位置数据,以掌握人群出行规律,有效地与一些LBS应用服务对接。而西班牙电信的商业模式与之比较相像,去年推出的“智慧足迹”大数据服务同样是通过人流移动网络数据,为零售客户开店选址和促销提供借鉴。
“欧洲运营商对大数据API开放同样持比较谨慎的态度,有时带有战略意图。比如数据开放同时伴随着收费,对于和自己合作紧密的初创型企业,就以更宽松政策予以扶持,而对于有竞争关系的OTT企业等,则要求更高。总而言之,运营商不太可能将未经加密的用户数据直接提供给第三方。”方红刚称。
美国
Verizon激进,向特定商家“兜售”数据
步子最为激进的则数美国运营商Verizon,其一项举措则让谭炎明等业内人士感到错愕:Verizon已开始通过一项名为Precision MarketInsights的服务,将手中的用户数据直接向第三方出售。谭炎明对此业务进行过详细了解,Verizon的该项服务主要针对商场、球场等特定的公开场所,搜集手机用户的背景信息,为第三方所用。
在美国,棒球和篮球比赛是观众云集,商家最为看中的营销场合,此前在超级碗和NBA的比赛中,Verizon针对观众的来源地进行了精确数据分析,球队得以了解观众对赞助商的喜好等。体育比赛中,观众随机买票,没有什么环节可以将身份信息进行录入,通过任何其他方式搜集数据成本都会更高,运营商的大数据在这项服务中无可替代。
“金矿”体量最大 挖掘出来有难度
与《IT时报》记者交流中,专家们一致认为运营商对大数据资源掌握的完整性远超任何一家互联网公司。“用户的属性、整个通信消费数据、GPS行走轨迹、登录网站的偏好、频率等运营商手中都有数据,这么完整、详尽的精准用户行为数据单一网站无法掌握。”方红刚总结,正因为运营商的“管道”特性,管道中的任何一个细节都逃不过运营商的眼睛。从这个层面来说,运营商手中大数据的金矿体量是最大的,如从事大数据业务是具有天然优势的。
正因为运营商手中的数据量太大,其整合为有价值信息的成本也较高。如何将“金矿”开采成不同属性的轻产品,是全球运营商面临的课题。
“之所以当前大数据应用多停留在零售层面,而非更复杂的功能,一方面是因为运营商手中数据到底该怎么用,还是取决于合作方最切实可行的需求。其次,复杂需求从技术上或尚难做到,或成本太高。”谈到技术局限,方红刚表示自己就曾亲自对一些大数据项目展开调研,发现提取有效数据的时间精力很高。
“互联网上的数据收集相对简单,例如用户在网络搜索某个关键词,网络后台一目了然。但通信网中的数据有物理层、逻辑层、应用层等层级化的特征,每层都是映射方式,所以问题就产生了,数据都存在于逻辑层以下,需要把它们从逻辑层解构到应用层,数据分析成为了协议分析。”方红刚表示,他曾在电脑上仅仅针对某一小块特定区域一小时内的通信数据进行采集,结果就跑了两个多小时。
“如今是一个信息泛滥的时代,在成本非常高,而且数据来源往往分散在各个部门的情况下,运营商内部需要做大量的工作才能进行有效的精华数据深度挖掘,所以如果没有来自合作方的非常明确需求,且该需求能带来相匹配的商业价值,业务发展就可能陷于停滞。”方红刚解释。为避免内部结构问题阻碍大数据业务的发展,西班牙电信与Verizon都已于去年专门成立了大数据部门,脱离于传统体制而单独发展业务,这也是这两家的大数据业务发展相对更快的原因之一。
顾洪文直言,基于上述因素,尽管国外运营商有一些突破性的应用案例,但纯属个别,且初始阶段的痕迹明显:“严格来说,全球运营商在大数据商业化挖掘方面都停留在一个浅层次的阶段。该概念当前过热,实际运营良好与否取决于数据持有方的运营能力。”
5. 外行人的大数据五问 带你了解大数据
外行人的大数据五问 带你了解大数据
大数据是什么?是一种运营模式,是一种能力,还是一种技术,或是一种数据集合的统称?今天我们所说的“大数据”和过去传统意义上的“数据”的区别又在哪里?大数据有什么特点?来源有哪些?又应用于哪些方面等等。接下来小编带您一起了解大数据。
>>>>>大数据概念
"大数据"是一个体量特别大,数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(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;其次是指数据类别(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。接着是数据处理速度(Velocity)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。最后一个特点是指数据真实性(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。
网络知道—大数据概念
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。大数据的4V特点:Volume、Velocity、Variety、Veracity。
互联网周刊—大数据概念
"大数据"的概念远不止大量的数据(TB)和处理大量数据的技术,或者所谓的"4个V"之类的简单概念,而是涵盖了人们在大规模数据的基础上可以做的事情,而这些事情在小规模数据的基础上是无法实现的。换句话说,大数据让我们以一种前所未有的方式,通过对海量数据进行分析,获得有巨大价值的产品和服务,或深刻的洞见,最终形成变革之力
研究机构Gartner—大数据概念
"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。
>>>>>大数据分析
众所周知,大数据已经不简简单单是数据大的事实了,而最重要的现实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。那么越来越多的应用涉及到大数据,而这些大数据的属性,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。基于如此的认识,大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢?
>>>>>大数据技术
数据采集:ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取:关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构:云存储、分布式文件存储等。
数据处理:自然语言处理(NLP,NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机"理解"自然语言,所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU,NaturalLanguage Understanding),也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支,另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。
统计分析:假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。
数据挖掘:分类 (Classification)、估计(Estimation)、预测(Prediction)、相关性分组或关联规则(Affinity grouping or association rules)、聚类(Clustering)、描述和可视化、Description and Visualization)、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像,视频,音频等)
模型预测:预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现:云计算、标签云、关系图等。
>>>>>大数据特点
要理解大数据这一概念,首先要从"大"入手,"大"是指数据规模,大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别,其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity),即体量大、多样性、价值密度低、速度快。
第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别。
第二,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,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,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。
大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中,快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前所说的"大数据"不仅指数据本身的规模,也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域,通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。因此,大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理巨量数据从中获取有价值的信息,也体现在如何加强大数据技术研发,抢占时代发展的前沿。
当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力
一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程,必须建立良好的运行机制,以促进建设过程中各个环节的正规有序,实现统合,搞好顶层设计。
二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准,为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。
三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享,才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上,通过数据集成,实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。
四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成,因此,必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。
>>>>>大数据作用
大数据时代到来,认同这一判断的人越来越多。那么大数据意味着什么,他到底会改变什么?仅仅从技术角度回答,已不足以解惑。大数据只是宾语,离开了人这个主语,它再大也没有意义。我们需要把大数据放在人的背景中加以透视,理解它作为时代变革力量的所以然。
变革价值的力量
未来十年,决定中国是不是有大智慧的核心意义标准(那个"思想者"),就是国民幸福。一体现在民生上,通过大数据让有意义的事变得澄明,看我们在人与人关系上,做得是否比以前更有意义;二体现在生态上,通过大数据让有意义的事变得澄明,看我们在天与人关系上,做得是否比以前更有意义。总之,让我们从前10年的意义混沌时代,进入未来10年意义澄明时代。
变革经济的力量
生产者是有价值的,消费者是价值的意义所在。有意义的才有价值,消费者不认同的,就卖不出去,就实现不了价值;只有消费者认同的,才卖得出去,才实现得了价值。大数据帮助我们从消费者这个源头识别意义,从而帮助生产者实现价值。这就是启动内需的原理。
变革组织的力量
随着具有语义网特征的数据基础设施和数据资源发展起来,组织的变革就越来越显得不可避免。大数据将推动网络结构产生无组织的组织力量。最先反映这种结构特点的,是各种各样去中心化的WEB2.0应用,如RSS、维基、博客等。
大数据之所以成为时代变革力量,在于它通过追随意义而获得智慧。
>>>>>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。
大数据处理的流程
具体的大数据处理方法确实有很多,但是根据笔者长时间的实践,总结了一个普遍适用的大数据处理流程,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,最后是数据挖掘。
大数据处理之一: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(Web、App或者传感器形式等)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。
大数据处理之二: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。
大数据处理之三: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。
大数据处理之四: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(Predict)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Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes,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,常用数据挖掘算法都以单线程为主。
整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤,才能算得上是一个比较完整的大数据处理。
>>>>>大数据应用与案例分析
大数据应用的关键,也是其必要条件,就在于"IT"与"经营"的融合,当然,这里的经营的内涵可以非常广泛,小至一个零售门店的经营,大至一个城市的经营。以下是我整理的关于各行各业,不同的组织机构在大数据方面的应用的案例,在此申明,以下案例均来源于网络,本文仅作引用,并在此基础上作简单的梳理和分类。
大数据应用案例之:医疗行业
[1] Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息,通过大数据处理,更好地分析病人的信息。
[2] 在加拿大多伦多的一家医院,针对早产婴儿,每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析,医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施,避免早产婴儿夭折。
[3] 它让更多的创业者更方便地开发产品,比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后,它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确,比方说不是通用的成人每日三次一次一片,而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。
大数据应用案例之:能源行业
[1] 智能电网现在欧洲已经做到了终端,也就是所谓的智能电表。在德国,为了鼓励利用太阳能,会在家庭安装太阳能,除了卖电给你,当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据,收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等,从而推断出在未来2~3个月时间里,整个电网大概需要多少电。有了这个预测后,就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样,如果提前买就会比较便宜,买现货就比较贵。通过这个预测后,可以降低采购成本。
[2] 维斯塔斯风力系统,依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机,然后对气象数据进行分析,找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据,以往需要数周的分析工作,现在仅需要不足1小时便可完成。
大数据应用案例之:通信行业
[1] XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件,减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为,发现行为趋势,并找出存在缺陷的环节,从而帮助公司及时采取措施,保留客户。此外,IBM新的Netezza网络分析加速器,将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台,帮助通信企业制定更科学、合理决策。
[2] 电信业者透过数以千万计的客户资料,能分析出多种使用者行为和趋势,卖给需要的企业,这是全新的资料经济。
[3] 中国移动通过大数据分析,对企业运营的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化,再以最快捷的方式推送给指定负责人,使他在最短时间内获知市场行情。
[4] NTT docomo把手机位置信息和互联网上的信息结合起来,为顾客提供附近的餐饮店信息,接近末班车时间时,提供末班车信息服务。
大数据应用案例之:零售业
[1] "我们的某个客户,是一家领先的专业时装零售商,通过当地的百货商店、网络及其邮购目录业务为客户提供服务。公司希望向客户提供差异化服务,如何定位公司的差异化,他们通过从 Twitter 和 Facebook 上收集社交信息,更深入的理解化妆品的营销模式,随后他们认识到必须保留两类有价值的客户:高消费者和高影响者。希望通过接受免费化妆服务,让用户进行口碑宣传,这是交易数据与交互数据的完美结合,为业务挑战提供了解决方案。"Informatica的技术帮助这家零售商用社交平台上的数据充实了客户主数据,使他的业务服务更具有目标性。
[2] 零售企业也监控客户的店内走动情况以及与商品的互动。它们将这些数据与交易记录相结合来展开分析,从而在销售哪些商品、如何摆放货品以及何时调整售价上给出意见,此类方法已经帮助某领先零售企业减少了17%的存货,同时在保持市场份额的前提下,增加了高利润率自有品牌商品的比例
6. 看看全球十大电信巨头的大数据玩法
看看全球十大电信巨头的大数据玩法
大数据时代,掌握海量数据无疑使自己在这竞争激烈的时代占得先机,对于电信运营商来说,更是如此。通过深度挖掘这些数据,他们正试图打造全新的商业生态圈,实现新的业绩增长点,当然也实现从电信网络运营商到信息运营商的转变。中云网的这篇文章将从全球十大电信运营商的角度分析它们是如何利用大数据的,从中或许可以给你一点启示。
对于电信运营商而言,没有哪一个时代能比肩4G时代,轻松掌握如此海量的客户数据。4G时代,手机购物、视频通话、移动音乐下载、手机游戏、手机IM、移动搜索、移动支付等移动数据业务层出不穷。它们在为用户创造了前所未有的新体验同时,也为电信运营商挖掘用户数据价值提供了大数据的视角。数据挖掘、数据共享、数据分析已经成为全球电信运营商转变商业模式,赢取深度商业洞察力的基本共识。
目前,全球120家运营商中,已经有48%的企业正在实施大数据战略。通过提高数据分析能力,他们正试图打造着全新的商业生态圈,实现从电信网络运营商(Telecom)到信息运营商(Infocom)的华丽转身。从曾经的“管道”到大数据战略融合,电信运营商到底该如何善用大数据?全球10强电信“大佬们”的大数据应用之道及其培育的新经济增长点启示颇多。
1. AT&T:位置数据货币化
AT&T是美国最大的本地和长途电话公司,创建于1877年。2009年,AT&T利用全球领先的数据分析平台、应用和服务供应商Teradata天睿公司的大数据解决方案,开始了向信息运营商的转变。
在培育新型业绩增长点的过程中,AT&T决定和星巴克开展合作,利用大数据技术收集、分析用户的位置信息,通过客户在星巴克门店附近通话或者其他通信行为,预判消费者的购物行为。为此,AT&T挑选高忠诚度客户,让其了解AT&T与星巴克之间的这项业务,并签署协议,将客户隐私的管理权交给客户自己。在获得允许情况下,AT&T将这些信息服务以一定金额交付给星巴克。星巴克通过对这些数据的挖掘,可以预估消费者登门消费的大概时间段,并且预测个人用户行为,并做出个性化的推荐。此外,在iPhone上市伊始,为了解iPhone的市场反响,AT&T还选择与Facebook结成战略联盟,通过对Facebook的非结构化数据进行分析,发现用户对价格、移动功能、服务感知等产品指标的体验情况,从而推出更加准确的电信捆绑服务。
2. NTT:创新医疗行业的社会化整合
NTT是日本最大电信服务提供商,创立于1976年。它旗下的NTTDOCOMO是日本最大的移动通讯运营商,也是全球最大的移动通讯运营商之一,拥有超过6千万的签约用户。
自2010年,NTTDOCOMO利用大数据解决方案,实现了医疗资源的社会化创新,培育了医疗信息服务增长点。面对日本社会的老龄化趋势,NTTDOCOMO想到了通过搭建信息服务平台,满足用户的个性化医疗需求。因此,NTTDOCOMO和Teradata天睿公司进行充分合作,利用其大数据解决方案,建立自己的资料库。通过开设MedicalBrain和MD+平台,聚合大量的医疗专业信息,网聚了大批医疗行业专业人士。这使用户和各种专业医疗和保健服务提供商共同拥有了符合标准的、安全可靠的生命参数采集和分发平台。在这个平台上,NTTDOCOMO能够根据用户的以往行为洞察其个性化需求,再将这些需求反馈至对应的医疗人员,帮助用户获得高价值的信息反馈。
3. Verizon:数据仓库促进精准营销
Verizon是美国最大的本地电话公司、最大的无线通信公司之一,也是全世界最大的印刷黄页和在线黄页信息提供商。它在美国、欧洲、亚洲、太平洋等全球45个国家经营电信及无线业务。
随着年轻一代用户成为电信消费主力人群,通过多媒体、社交媒体等渠道了解他们的消费行为成为Verizon的营销重点。因此,Verizon成立精准营销部门(PrecisionMarketingDivision),利用Teradata天睿公司的企业级数据仓库,对用户产生的结构化、非结构化数据进行挖掘、探索和分析。在大数据解决方案的帮助下,Verizon实现了对消费者的精准营销洞察,并且向他们提供商业数据分析服务,同时在获得允许情况下,将用户数据直接向第三方交易。此外,这些对用户购买行为的洞察也为Verizon的广告投放提供支撑,实现精准营销。凭借着获取的消费者行为的洞察力,Verizon还决定进军移动电子商务,形成自己全新的业绩增长点。
4. 德国电信:智能网络培育新增长点
德国电信是欧洲最大的电信运营商,全球第五大电信运营商。旗下T-Systems是全球领先的ICT解决方案和服务供应商。
正是T-Systems将德国电信带上了大数据的发展快车道。基于拥有全球12万平方米数据中心的优势,T-Systems提出了“智能网络”的概念。通过实时获得汽车、医疗以及能源企业的数据,T-Systems先后开发了车载互联网导航系统、交通意外自动呼叫系统以及声控电邮系统,以及能源网开发解决方案,实现电量的供需平衡。此外,它还通过设计安全的传输方式和便捷的解决方案,将医生和患者对接,提供整合的医疗解决方案。
5. Telefónica:大数据支撑用户体验优化
Telefónica创立于1924年,是西班牙的一家大型跨国电信公司,主要在西班牙本国和拉丁美洲运营,它也是全球最大的固定线路和移动电信公司之一。
Telefónica一直将用户体验视为企业发展重点。Telefónica启动一个针对移动宽带网络的端到端用户体验管理项目,并建立了一个包含60多个用户体验指标的系统,支持无线网络控制器(RNC)、域名系统(DNS)、在线计费系统(OCS)、GPRS业务支撑节点(SGSN)、探针等各种网络节点的信息采集。所有采集来的信息经过整合后存储到数据库中,为后续的用户体验测量提供数据支撑。
6. Vodafone:动态数据仓库支持商业决策
沃达丰是跨国性的移动电话运营商,现为全球最大的流动通讯网络公司之一。
Vodafone在大数据应用方面取得了丰硕成果。早在2009年,旗下SmarTone-Vodafone就委托Teradata天睿公司为其完成动态数据仓库的部署,使企业所有管理人员可以根据信息轻松制定最佳决策。它主要通过开放API,向数据挖掘公司等合作方提供部分用户匿名地理位置数据,以掌握人群出行规律,有效地与一些LBS应用服务对接。这些大数据解决方案极大提高了SmarTone-Vodafone的市场领导力。
7. 中国移动:客户投诉智能识别系统降低投诉率
中国移动通信集团公司是中国规模最大的移动通信运营商,也是全球用户规模最大的移动运营商。
在中国移动近实现客户数量迅猛增长的同时,相应也带来了客户投诉量的增长。
为了辨别客户投诉的真实原因、发现问题、改进产品、提升服务体验,中国移动和Teradata天睿公司进行了密切合作。Teradata为其配置了基于CCR模型的客户投诉智能识别系统,以投诉内容为源头,通过智能文本分析,实现了从发现问题到分析问题,再到解决问题以及跟踪评估的闭环管理。经过一段时间使用,仅中国移动某省级公司,就实现全网投诉内容的智能识别:769个投诉原因被识别,配合业务部门提出37个产品优化建议,协助优化11个产品;优化不满意点58个,消除368,295客户的潜在不满隐患,每年节约成本达540万。
8. 法国电信:数据分析改善服务水平
法国电信是法国最大的企业,也是全球第四大电信运营商,拥有全球最大的3G网络Orange。
为了优化用户体验,法国电信旗下企业Orange采用Teradata天睿公司大数据解决方案,开展了针对用户消费数据的分析评估。Orange通过分析掉话率数据,找出了超负荷运转的网络并及时进行扩容,从而有效完善了网络布局,给客户提供了更好的服务体验,获得了更多的客户以及业务增长。同时,Orange承建了一个法国高速公路数据监测项目。面对每天产生500万条记录,Orange深入挖掘和分析,为行驶于高速公路上的车辆提供准确及时的信息,有效提高道路通畅率。
9. 意大利电信:数据驱动的个性化业务
意大利电信是欧洲最大的移动运营商之一,同时也是基于单一网络提供GSM系列服务的领先欧洲运营商。
面对固网业务的下滑,意大利电信构建了面向全业务运营的客户数据仓库,以适应市场、销售、客户服务等领域的业务规则和需要。通过对客户数据的洞察,有效地预测收入状况与客户行为的关联性,推出了诸多个性化产品满足客户需求。意大利电信推出的NapsterMobile音乐业务就提供包括手机铃声、艺术家肖像墙纸以及接入NapsterMobile歌曲目录等个性化服务,直接拉动了企业业绩。
10. KDDI:数据管理服务是核心
KDDI是日本知名的电信运营商,在世界多个国家设有子公司。
通过大数据资产,提供数据管理服务是KDDI的核心业务之一。KDDI利用自身优势,以数据中心为核心,向企业提供包括云计算服务在内的信息通讯综合服务。KDDI于2000年开始在中国开展为日系及当地企业提供数据管理服务,业务发展迅猛。2012年,KDDI在北京经济技术开发区建设了当地最大规模数据中心,占地2.5万平米,试图实现2015年海外营业额为2010年2倍的目标。
以4G为代表的移动互联网时代,令信息、互联网行为数据、话单数据、WAP日志/WEB日志、互联网网页、投诉文本、短信文本等结构化数据以及非结构数据呈现几何式增长。面对新型海量数据,传统电信运营商正面临越来越大的挑战:
客户与内容服务提供商联系更加紧密,但对电信企业的忠诚度反而下降;企业无法通过流量内容服务提供商业价值,盈利能力持续下降;“管道化”严重弱化对承载信息的掌控,丧失创新产品、业务发展的基础。
电信运营商需要凭借数据分析来竞争,实现数据价值货币化。同时,利用大数据实现企业从电信网络运营商到信息运营商的转型。通过对数据的分析,了解客户流量业务的消费习惯,识别客户消费的地理位置,洞察客户接触不同信息的渠道等等,电信运营商将获得深度商业洞察力,打造基于大数据的租售数据模式、租售信息模式、数字媒体模式、数据使能模式、数据空间运营模式、大数据技术提供商等全新商业模式。
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7. 大数据是什么概念
世界包含的多得难以想象的数字化信息变得更多更快……从商业到科学,从政府到艺术,这种影响无处不在。科学家和计算机工程师们给这种现象创造了一个新名词:“大数据”。
所谓大数据,那到底什么是大数据,他的来源在哪里,定义究竟是什么呢?
七:最后北京开运联合给您总结一下
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。
8. 4G网络的含义是什么