A. 大数据颠覆传统 变革商业模式
大数据颠覆传统 变革商业模式_数据分析师考试
“大数据”是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革。对国家治理模式、企业决策和业务流程、个人生活方式都将产生巨大的影响。
大数据时代网民和消费者的界限正在消弭,企业的疆界变得模糊,数据成为核心的资产,并将深刻影响企业的业务模式,甚至重构其文化和组织。
在大数据时代,企业面临文化、战略、组织、流程、信息化、公共关系、人才培养方方面面的挑战,同时也迎来重大的转型机遇和飞跃契机。如果不能利用大数据更加贴近消费者、深刻理解需求、高效分析信息并作出预判,所有传统的产品公司都只能沦为新型用户平台级公司的附庸,其衰落不是管理能扭转的。
云计算的核心是业务模式,本质是数据处理技术。数据是资产,云为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道。如何盘活数据资产,使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务,是大数据的核心议题,也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。
企业内部的经营交易信息,物联网世界中商品、物流信息,互联网世界中人与人交互信息、位置信息等等是大数据的三个主要来源。其信息量远远超越了现有企业IT架构和基础设施的承载能力,其实时性要求则大大超越现有的计算能力。如果计划在大数据时代获益,必将引发新一轮的信息化投资和建设热潮。
目前,云计算在国内方兴未艾。在云计算的三层架构(SaaS,PaaS,laaS)当中,PaaS是技术最复杂、最难实现的一层。企业自己搭建PaaS平台几乎是不可能完成的任务。
采用PaaS的好处就是,用户只需要关心应用和数据,其他的事情、组件全部由PaaS和IaaS进行自动化运维管理
全球有超过十亿的智能手机用户,90%用户全天机不离身,各大企业都竞相推出有吸引力的移动应用体验,挖掘移动设备上的海量数据带来的商机。
大数据和云计算的技术几乎密不可分,无论是云计算、大数据都是构建在这些基础平台之上的。对于传统行业/企业而言,云计算、大数据的应用刚刚开始,但对互联网企业而言,云计算、大数据已经是商业服务有机组成部分,因此,互联网在云计算、大数据方面保持领先。
传统行业/企业缺乏互联网企业的基因,其很多业务多采用外包方式,软件开发人员规模有限,更难得心应手地驾驭各种开源技术。此外,传统行业/企业有很多历史的包袱,烟筒式的应用系统林立,数据之间缺乏共享,信息应用水平受到很多限制。如何才能够让传统行业/企业像互联网企业一样轻松驾驭信息化系统,显然传统行业/企业需要一个高度自动化的基础平台。
目前,中国不仅是一个真正意义上的大数据国家,而且在大数据实践这个新的历史关头,并没有落后于美国。除了庞大的人口总数之外,中国还拥有很多与众不同的消费模式,除去传统的电信金融互联网之外,没有哪个国家拥有中国这样火爆的电商、发达的物流,还有向互联网时代转型的制造业、教育、医疗,科研,零售,交通,这些行业中孕育着大数据基础和今天我们还无法完整预测的发展前景。
在美国,无论企业还是其他机构,对于大数据的认识和应用都比较成熟,也愿意尝试不同的新产品。而在中国内地、中国香港、中国台湾、日本和韩国,李凯翔说,我看到的现象是,要么(企业)非常保守,只要有数据库就可以了;要么就是非常领先,已经在尝试开始下载诸如开源这样的软件尝试了。
随着大数据时代的深入发展,大数据带来的改变是全方面的,尤其是在商业领域,大数据蕴含巨大商业截止,从目前来看,大数据正改变传统商业模式,在这个过程中,中国的市场潜力是巨大的。
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B. 大数据将改变我们什么
大数据将改变我们什么
虽然不能提供一个有形的、单一的产品,但大数据会从各个方面提供“大白式”的帮助,从物质到精神,以聚合的方式、全方位地为我们的生活服务。你想要一个专属于自己的“大白”吗?答案是肯定的。能随时感受你的伤痛,愿意做一切对改善你的情绪有帮助的事情,紧急关头能舍弃自己的生命成全你的使命……这样的“私人陪伴”谁能拒绝?“大白”离我们有多远?答案是不确定的。作为集合了三大技术产业——移动医疗、人工智能和机器人制造——的“科技暖男”,柔软的外表易得,“暖暖的”内心难求。大数据会让“大白”加速来到我们身边。虽然不能提供一个有形的、单一的产品,但大数据会从各个方面提供“大白式”的帮助,从物质到精神,以聚合的方式、全方位地为我们的生活服务。大数据改变了我们的生产生活方式。大数据让企业拥有了增值的潜力与爆发力:通过对销售大数据的分析应用,企业可以对消费者的需求有更精准的把握,从而进行更对路的生产;通过对用户评价大数据的分析挖掘,企业能够更有针对性地改善用户体验,从而促进产品营销。而凭借大数据的支撑,我们的居家生活、旅游出行、投资理财更为便捷、多样化:动动手指,宅在家也可以享受高品质的生活,吃的喝的穿的用的,电商为你解决;点点屏幕,机票酒店美食一条龙,为你提供最优选择;查查收益,对比一下年化收益率,把闲钱交给你最信赖的“宝宝”……大数据改变了我们的思维方式。这种改变是双向度的:被动改变与主动改变相互交织,外在对手与内在对手共存共生。某种程度上,大数据促进了商业生态系统的重构,从产品供应、营销模式到竞争策略,谁掌握了大数据,谁就掌握了用户。比如,打车软件、专车服务等对出租车市场的冲击与颠覆;比如,如果是阿里或小米推出的微信,腾讯会怎样?正如专家所言:在互联网时代,缺少数据资源,无以谈产业;缺少数据思维,无以言未来。如果我们在企业发展乃至国家发展战略方面,不能主动适应大数据时代的机遇与挑战,就将在大浪淘沙中被冲刷出局。大数据将改变我们的管理模式。理念创新必然带来技术创新,技术创新必然呼唤机制创新,管理模式的及时跟进将决定大数据价值的充分发挥。大数据的意义不在于数据本身,而在于对数据的分析与应用,从而释放出数据所蕴含的巨大价值。管理模式的改进主要涉及两个方面:一是企业要主动树立大数据思维,在组织架构、决策管理等层面进行相应的改革与创新,让大数据成为企业的关键竞争力;一是国家法规政策层面的管理跟进,要警惕大数据时代的“卡拉汉”,从信息安全、个人隐私保护等方面给大数据穿上“防护衣”。有人说,大数据是新时代的黄金和石油。掌握了它,就掌握了新的经济命脉;用好了它,就拥有了新型战略资源。目前,已经有不少国家和企业开始在这一新领域谋篇布局。作为拥有庞大人群和应用市场的中国,也力争在这次科技变革中实现创新与引领,目前已经取得了大数据的三大理论创新成果——《DT时代——大数据如何改变世界》、《块数据——大数据时代真正到来的标志》、《创新驱动力》。
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C. 大数据 一个彻底改变人们生活的时代
大数据:一个彻底改变人们生活的时代
有学者认为,我们目前正处在一个大数据时代。随着社交网络的逐渐成熟,移动带宽的迅速提升,云计算、物联网的应用多样,大数据的运用和创新给公民、政府、社会带来了种种的挑战和变革。
根据中国电信成都分公司总经理喻云华介绍,在未来的10年,网上各种各样的大数据总量将可能达到40Z,相比现在将会增加近50倍。数据将会到了用“泛滥”来形容的地步。
有数据甚至显示,在不远的将来,人们在3分钟内上传到网络上的视频,如果1个人不眠不休的花时间把它看完的话,将耗去34年的时间,
那么,大数据时代会给我们带来哪些影响?我们又可以利用大数据做些什么呢?
根据大数据分析的结果,沃尔玛超市认为“尿不湿”和啤酒放在一起最好卖,年轻的爸爸到超市给婴儿买“尿不湿”,顺便犒劳自己买啤酒,所以把这两个东西放在一起会销量大增。
华尔街资本市场通过分析全世界的微博账户的留言来判断民众情绪。民众高兴时买股票,焦虑时会抛股票,根据这个看全世界是高兴的人多,还是焦虑的人多。
还有,平安集团利用大数据分析消费者的行为。招商银行通过数据分析区分出信用卡经常出现的场所。中信银行通过数据库解决营销问题。兴业银行利用数据开发客户。
又一年十一长假来临了,就在你买票被“秒杀”,饱受“拥堵”烦恼的时候,你可曾想到,大数据可能会是你的福音。有了大数据分析,就能够根据手机在某个路口走了多长时间,知道这个地方堵不堵;提前半个月就能知道今年放假哪个旅游点会堵,哪里车会堵……
大数据时代已经到来,很多人已经身处其中,最典型的感觉是数据增加速度之快。数据产生方式现在已经被极大地改变,因为以前数据的生产都是由专业团体、专业人士,或者是专业公司完成,而现在数据产生更多是个体行为、是个人,每个人都可以使用自己所采集的终端来产生大量的数据。
数据传统途径也发生了很大的变革,以前获取信息的来源基本上是报纸等平面媒体,或者电视、广播等传播媒体;现在很多信息来源通过互联网。互联网已经变成了媒体传播的主要途径,这个改变对整个社会也产生了非常大的改变。
社交环境网络化变革,以前交朋友更多是生活的圈子,比如说同学、邻居、亲戚,现在更多的通过是互联网这种虚拟的环境。
数据存储习惯发生变化,以前都是把照片和文件备份到自己的电脑或者软盘上。现在这种观念已经改变,除非做保密工作,或者是年纪大一点的另当别论,大多数人就把它放到网上,在云中进行存储。
实际上早在多年以前,大数据问题已经倍受业界关注,像中国移动、中国电信这样的巨头早就在积极建设数据中心,引进各种先进的数据处理技术,电信甚至专门建立了一个西部信息中心,电信IDC机房也已经不仅仅是在提供服务器托管之类的基础业务了,数据中心同大数据的结合也日益紧密。
其实在普通人不知不觉当中,时代早已经发生了巨大的变革。
很多公司原来都不做手机的,现在纷纷进军手机市场,他们靠卖手机赚钱吗?不是,他们是想通过客户端来捆绑用户。
过去IBM硬件收入占到整个收入的60%~70%,现在服务收入已占到50%~60%。惠普错过了转型,近两年用数百亿美元收购移动互联网和软件企业,要进行大数据开发。在大数据时代,整个产业链的价值链向服务去倾斜。
搞物联网的希望做移动,搞移动的希望做物联网,搞电信的希望做广播,搞广播的希望做电信,卖手机的希望搞运营,做运营的希望卖手机。大数据是新一代信息技术的集中反映,是一个应用驱动性很强的服务领域,是具有无穷潜力的新兴产业领域。
大数据时代机遇与挑战并存,其将成为一个彻底改变人们生活的时代。
D. 大数据时代,给我们带来了哪些改变
大数据这个词语的概念已经有好几年的时间,人们会经常的提起。但是只有很少的一部分人能理解了它的概念。虽然大多数人不知道大数据是什么。但是,也多多少少能听人们说起,大数据时代的到来,带给了人们很多的变化。毕竟,人都是向前看的,都想赶上一股崭新的浪潮,使自己与这个时代与时俱进,不断的提升自己的综合能力,抛弃封建传统的思想,接受大数据时代带来的新的机遇和挑战。
一、思维方式改变:
所谓思维方式,是一种习惯性的思考问题和处理问题的模式,并由此对我们的行为方式产生直接的影响。然而,如今大数据正影响着我们的思维方式。随着网络、腾讯、淘宝等网络公司的迅速崛起以及他们的迅速致富,数据致富成了新的致富神话。先前那些房地产、电器大亨费了九牛二虎之力才取得的亿万财富,而这些网络数据商则在短短的几年时间就迅速超越了这些实体公司的财富,并且所费人力、物力和财力甚少。这些致富的神话使人们意识到了数据在我们这个时代成了最重要的资源之一,改变了我们传统的认知观念与往常的思维方式。
二、教育的改变:
传统的学校教育模式映射了工业化集中物流批量生产的模式:铃声、标准化的课堂、统一的教材、统一的服装等。虽然这种教育也培养出了很多人才,然而大数据教育将呈现另外的特征,例如弹性学习、个性化辅导等。学习分析是近年来大数据在教育领域较为典型的应用,利用松散耦合的数据收集工具和分析技术,研究并分析学生学习参与、学习表现和学习过程的相关数据,进而对课程、教学进行实时修正并预测学习者未来的学习趋势。因此,大数据教育将更好的诠释“因材施教”这一词语,实现个性化学习与教学,培养出更多杰出的、优秀的人才。
三、经济的改变:虽然我们在政治课上学到的是,生产决定消费,消费对生产有重要的反作用力。然而我认为,在如今这个极为宣扬个性与创造力的社会中,消费很大程度地决定着生产。消费者不认同的,就卖不出去,只有消费者认同的,才卖得出去。然而,大数据可以在较短的时间内,通过对数据的全面感知、筛选、收集、分析、共享等为生产者提供可靠的、及时的信息,让生产者生产出更为畅销、更具个性化的物品。
其实,大数据时代,大数据改变我们的还有很多很多,如:医疗、交通等等方面,大数据时代来临,我们应该跟紧时代的改变,顺应时代的发展,在改变找准自己的定位,不断提高自己!
E. 大数据是如何正在改变整个商业属性的
大数据是如何正在改变整个商业属性的
专家们称这个状况为大数据。它的定义并不明朗,但它通常可以归结为:公司会得比过去得到更多机会和途径去获得更多的信息数据,它的信息源要比以前更多,而且他们几乎可以迅速得到它只要产生数据。
大数据经常能得到已经在处理信息的公司的链接,如谷歌, Facebook的和亚马逊。但企业在很多行业中都非常看重大数据并且当成信息和操作中心。他们收集了大量的信息,通常会与传统手段相适应,比如销售的东西,如社会媒体网站和移动设备位置信息的评论。他们研究找出如何提高自己的产品,降低成本,吸引客户。
托运人在卡车上使用的传感器要想方设法加快交货。制造商,可以搜罗通过成千上万的论坛帖子,从而调查出客户是否会喜欢自己产品的一个新功能。招聘经理研究候选人如何回答问题,从而确定他们是否会能够合作。
很多的障碍依然存在。有些是技术性的,但是商业决策通常也会产生障碍。在大多数公司里,决策仍然是基于HIPPO————收入最高的人的意见,同时,说服一个擅长数据胜过直觉的经理人去实施和执行,很难。
以下几种方法,公司正在利用数据的力量来改变他们的业务。
人力资源
员工福利——特别是员工福利保健,可以是昂贵的。一些公司正在使用大数据以获得更好的决策去处理。
凯撒娱乐公司,对其员工的医疗保险数据进行分析,发现数据能够覆盖到其65000名员工每个人和他们各自的家庭成员的医疗保险。管理人员可以追踪成千上万的员工如何使用医疗服务,如急诊室参观的人数,以及他们是否选择了一个通用的品牌药的变量。
“这个是一个关于非常不透明的和可以接受的商业经营成本,通常人事经理不会想到他们能够控制,”Emily Gaines,凯撒娱乐的CEO说,凯撒的高级副总裁的补偿,福利和人力资源的有效性。
例如,在2010年的数据表明,在公司财产,哈拉斯在费城,只有仅仅11%紧急措施被视为较便宜的紧急医疗设施,这一比例为在凯撒占了34%。Harrah的团队发起了一场斗争,以呼吁员工的成本高因为ER访问,并提供了一系列备选的其他设施。两年后,17%的紧急设施处理突发事件,紧急护理,个人的ER访问的百分比从40%下降到30%。
总体来看,由于凯撒在2009年开始跟踪ER访问,10,000紧急情况全公司已被转移到较便宜的替代品,共节省450万美元。
大的数据也在改变着招聘。比如说,Catalyst公司的IT服务,这是一家基于巴尔的摩技术的技术外包公司,主要是负责组装队的编程工作。今年,该公司将筛选超过10,000候选人。不仅是传统的招聘过于缓慢和繁琐的,该公司称,同时一个招聘经理做出的主观选择也常常导致新来员工不符合标准。
“你需要能够建立模型,可以帮助您采取这种主观的看法”,迈克尔·罗森鲍姆说,Catalyst的创始人兼首席执行官。
因此,催化剂要求候选人填写在线评估,许多公司都在这些日子里,最有名的是谷歌。Catalyst公司用它来收集成千上万位申请人的信息,事实上,从他们如何回答问题上,能比他们的答案获得更多的数据。
例如,评估可能会给一个申请人关于微积分的问题,而申请人完全出乎意料。申请人回答问题的反应——很吃力的回答一道题,快速的回答一道题然后很快又返回,或者完全跳过它,这些都位人们如何处理挑战提供了很多数据。
有些需要消耗体力解决问题的人,可能适合那种要求用有条理有技巧的方法去解决难题的任务,而在另一个状况下表现比较强势积极的申请人采可能会适合另外一种状况。
这种方法的优势在于它承认人具备各种不同的技能,并没有什么工作是能够适合所有人的。根据大量数据研究表明,有特定性格特质的候选人必须是在特定的情况下才会合适,有时候一些人的偏见,不能做什么。
对于一个行之有效的措施,Catalyst的员工流失率平均每年约15%的速度增长,与其在美国的竞争对手相比,超过30,与其在海外的同类竞争公司相比,超过20%。
产品开发
大的数据可以帮助捕获顾客的喜好,并把这些信息应用在新产品设计上。在这方面,网络公司正在处于领先地位。
Zynga公司,仅次于旧金山游戏FarmVille的Zynga的公司, 每天从它的游戏,足够的SNARE蛋白25兆兆字节,以填补1000 Blu-ray光盘。使用这些数据为客户服务,质量保证,并设定一些特点和功能应用在更新的游戏里。
例如,在原始版本的FarmVille的,动物更多是被设计成装饰。但Zynga的游戏分析师发现,队员们与动物的互动远远超过了设计者的预期,于是把动物移动到农场的周围然后使用游戏中的货币去进行购买。
因此,在FarmVille 2,动物被给予更多关注和焦点。例如,如果你想制作和销售一块蛋糕,您可能需要一头母牛的牛奶和鸡的鸡蛋。
甚至当Zynga的艺术家设计新功能时,其实也在使用数据。在传统的市场测试中,游戏设计师可能测试不同版本,也就是说,一个圆点奶牛的焦点小组测试不同版本。Zynga的艺术家可以得出两个不同的版本,并把两种都放在游戏中,看看哪一种更受人欢迎。
当然,现实世界的制造商也使用大的数据,以了解顾客的兴趣。
作为福特汽车公司,在设计第一台微型模型其新的全球平台——一个福特汽车和周围卡车共同的一套组件设备,它决定一个地区的共同特点使适用于所有地区。
其中它考虑的一个功能,是一个“三眨眼”转向指示灯,多年一直在其在欧洲的汽车。不同于其在美国的车辆上的信号,该指示灯闪烁三次,在驱动器的触摸,然后关闭。
一个完整规模的市场研究试验被视为过于昂贵和费时的。因此,福特汽车发烧友搜寻网站和业主论坛,看看有什么司机说关于转向灯的。研究人员使用的文本挖掘算法,扑杀超过1万提到,总结了最相关的评论。
三一眨不眨指标在2010年推出的新嘉年华和现在上最福特的产品。虽然一些网上评论者抱怨说,他们很难去适应新功能,但是它也有很多的捍卫者。
“起初,它花了一些时间来适应。现在我将不会有任何其他的方式!!” 写了一个。
“的文本挖掘算法使用的是在这一努力中的关键,并帮助确保一个完整的画面,就不会使用传统的市场研究,说:”Michael,Cavaretta,福特公司的研究数据预测和处理的科技领导人。
经营
多年来,公司一直在使用数字技术,使他们的业务更有效的。随着大数据的兴起,当数据产生时,公司可以根据一种新的信息源捕获更多的信息。
美国联合包裹运送服务公司长期依赖于数据以提高其业务。在2009年,它开始在其送货车辆,除其他事项外,可以捕捉卡车的速度和位置,它被放置在反向倍的数量和驾驶员的安全带是否扣安装传感器。的许多信息被上载结束时的天至UPS数据中心,并分析过夜。
通过结合GPS信息和安装在超过46,000辆车上的数据传感器,UPS在2011年减少了燃料消耗8400000加仑削减85万英里外的路线。
市场营销
市场营销人员已长期使用的数据,以了解他们的客户,并针对他们的球场。现在,过多的数据意味着市场营销的目标可以更加个性化的信息。
像许多酒店经营者,总部设在英国的洲际酒店集团,多年收集的71万会员的优悦会奖励计划,如收入水平的详细信息,以及他们是否喜欢风格的家庭或商务旅客住宿。
几年前,该公司合并到一个数据仓库,它可以拉从社会媒体网站和处理查询的信息比以往任何时候都更快的所有客户营销信息。
使用该系统,推出新的营销活动在1月。在以前的活动可能有平均7至15定制营销信息,新的广告系列有1552,根据Atique,洲际酒店集团的全球客户活动营销的副总裁。
消息铺开阶段的最初的芯12的顾客群体,其中每一个被定义由4,000的属性。其中一组,例如,往往停留在周末,积分兑换的礼品卡和注册通过洲际酒店集团营销合作伙伴,根据Shah先生。因此,这些客户的营销信息,让他们了解当地在上周末的事件。
洲际酒店集团的高级副总裁史蒂夫·Sickel,分布和关系营销活动产生率较高,35%的顾客转换,或承兑,比类似的运动在去年夏天,他说。
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F. 大数据正在如何改变数据库格局
大数据正在如何改变数据库格局
提及“数据库”,大多数人会想到拥有30多年风光历史的RDBMS。然而,这可能很快就会发生改变。
一大批新的竞争者都在争夺这一块重要市场,他们的方法是多种多样的,却都有一个共同点:极其专注于大数据。推动新的数据迭代衍生品大部分都是基于底层大数据的3V特征:数量,速度和种类。本质上来讲,今天的数据比以往任何时候都要传输更快,体积更大,同时更加多样化。这是一个新的数据世界,换言之,传统的关系数据库管理系统并没有真正为此而设计。“基本上,他们不能扩展到大量,或快速,或不同种类的数据。”一位数据分析、数据科学咨询机构的总裁格雷戈里认为。这就是哈特汉克斯最近发现。截至到2013年左右,营销服务机构使用不同的数据库,包括MicrosoftSQLServer和Oracle真正应用集群(RAC)的组合。“我们注意到,数据随着时间的增长,我们的系统不能足够快速的处理信息”一位科技发展公司的负责人肖恩说到。“如果你不断地购买服务器,你只能继续走到这幺远,我们希望确保自己有向外扩展的平台。”最小化中断是一个重要的目标,Iannuzzi说到,因逗首此“我们不能只是切换到Hadoop。”相反,却选择了拼接机器,基本上把完整的SQL数据库放到目前流行的Hadoop大数据平台之上,并允许现有的应用程序能够与它连接,他认为。哈特汉克斯现在是在执行的初期阶段,但它已经看到了好处,Iannuzzi说,包括提高容错性,高可用性,冗余性,稳定性和“性能全面提升”。一种完美风暴推动了新的数据库技术的出现,IDC公司研究副总裁CarlOlofson说到。首先,“我们正在使用的设备与过去对比,处理大数据集更加快速,灵活性更强”Olofson说。在过去,这样的集合“几乎必须放在旋转磁盘上”,而且数据必须以特定的方式来结构化,他解释说。现在有64位寻址,使得能够设置更大的存储空间以及更快的网络,并能够串联多台计算器充当单个大型数据库。“这些东西在不可用之前开辟了可能性”Olofson说。与此同时,工作负载也发生了变化。10年前的网站主要是静态的,例如,今天我们享受到的网络服务环境和互动式购物体验。反过来,需要新的可扩展性,他说。公司正在利用新的方式来使用数据。虽然传统上我们大部分的精力都放在了对事务处理_销售总额的记录,比如,数据存储在可以用来分析的地方_现在我们做的更多。应用状态管理就是一个例子假设你正在玩一个网络游戏。该技术会记录你与系统的每个会话并连接在一起,以呈现出连续的体验,即使你切换设备或各种移动,不同的服务器都会进行处理,Olofson解释说。数据必须保持连续性,这样企业才可以分析问题,例如“为什么从来没有人穿过水晶厅”。在网络购物方面,为什么对方点击配坦选择颜色后大多数人不会购买某个特殊品牌的鞋子。“以前,我们并没试图解决这些问题,或者我们试图扔进盒子也不太合适”Olofson说。Hadoop是当今新的竞争者中一个重量级的产品。虽然他本身不是一个数据库,它的成长为企业解决大数据扮演关键角色。从本质上讲,Hadoop是一个运行高度并行应用程序的数据中心平台,它有很强的可扩展性。通过允许企业扩展“走出去”的分布方式,而不是通过额外昂贵的服务器“向上”扩展,“它使得我们可以低成本地把一个大的数据集汇总,然后进行分析研究成果”Olofson说。其他新的RDBMS的替代品如NoSQL家族产品,其中包括MongoDB-目前第四大流行数据库管理系统,比照DB引擎山卖数和MarkLogic非结构化数据存储服务。“关系型数据库一直是一项伟大的技术持续了30年,但它是建立在不同的时代有不同的技术限制和不同的市场需求,”MarkLogic的执行副总裁乔·产品帕卡说。大数据是不均匀的,他说。许多传统的技术,这仍然是一个基本要求。“想象一下,你的笔记本电脑上唯一的程序是Excel”帕卡说。“设想一下,你要和你的朋友利用网络保持联系_或者你正在写一个合约却不适合放进行和列中。”拼接数据集是特别棘手的“关系型,你把所有这些数据集中在一起前,必须先决定如何去组织所有的列,”他补充说。“我们可以采取任何形式或结构,并立即开始使用它。”NoSQL数据库没有使用关系数据模型,并且它们通常不具有SQL接口。尽管许多的NoSQL存储折中支持速度等其他因素,MarkLogic为企业定身量做,提供更为周全的选择。NoSQL储存市场有相当大的增长,据市场研究媒体,不是每个人都认为这是正确的做法-至少,不是在所有情况下。NoSQL系统“解决了许多问题,他们横向扩展架构,但他们却抛出了SQL,”一位CEO-MonteZweben说。这反过来,又为现有的代码构成问题。SpliceMachine是一家基于Hadoop的实时大数据技术公司,支持SQL事务处理,并针对OLAP和OLAP应用进行实时优化处理。它被称为替代NewSQL的一个例子,另一类预期会在未来几年强劲增长。“我们的理念是保持SQL,但横向扩展架构”Zweben说。“这是新事物,但我们正在努力试图使它让人们不必重写自己的东西。”深度信息科学选择并坚持使用SQL,但需要另一种方法。公司的DeepSQL数据库使用相同的应用程序编程接口(API)和关系模型如MySQL,意味着没有应用变化的需求而使用它。但它以不同的方式处理数据,使用机器学习。DeepSQL可以自动适应使用任何工作负载组合的物理,虚拟或云主机,该公司表示,从而省去了手动优化数据库的需要。该公司的首席战略官ChadJones表示,在业绩大幅增加的同时,也有能力将“规模化”为上千亿的行。一种来自Algebraix数据完全不同的方式,表示已经开发了数据的第一个真正的数学化基础。而计算器硬件需在数学建模前建成,这不是在软件的情况下,Algebraix首席执行官查尔斯银说。“软件,尤其是数据,从未建立在数学的基础上”他说,“软件在很大程度上是语言学的问题。”经过五年的研发,Algebraix创造了所谓的“数据的代数”集合论,“数据的通用语言”Silver说。“大数据肮脏的小秘密是数据仍然放在不与其他数据小仓融合的地方”Silver解释说。“我们已经证明,它都可以用数学方法来表示所有的集成。”配备一个基础的平台,Algebraix现在为企业提供业务分析作为一种服务。改进的性能,容量和速度都符合预期的承诺。时间会告诉我们哪些新的竞争者取得成功,哪些没有,但在此期间,长期的领导者如Oracle不会完全停滞不前。“软件是一个非常时尚行业”安德鲁·门德尔松,甲骨文执行副总裁数据库服务器技术说。“事情经常去从流行到不受欢迎,回再次到流行。”今天的许多创业公司“带回炒冷饭少许抛光或旋转就可以了”他说。“这是一个新一代孩子走出学校和重塑的东西。”SQL是“唯一的语言,可以让业务分析师提出问题并得到答案,他们没有程序员,”门德尔松说。“大市场将始终是关系型。”至于新的数据类型,关系型数据库产品早在上世纪90年代发展为支持非结构化数据,他说。在2013年,甲骨文的同名数据库版本12C增加了支持JSON(JavaScript对象符号)。与其说需要一个不同类型的数据库,它更是一种商业模式的转变,门德尔松说。“云,若是每个人都去,这将破坏这些小家伙”他说。“大家都在云上了,所以在这里有没有地方来放这些小家伙?“他们会去亚马逊的云与亚马逊竞争?”他补充说。“这将是困难的。”甲骨文有“最广泛的云服务”门德尔松说。“在现在的位置,我们感觉良好。”Gartner公司的研究主任里克·格林沃尔德,倾向于采取了类似的观点。“对比传统强大的RDBMS,新的替代品并非功能齐全”格林沃尔德说。“一些使用案例可以与新的竞争者来解决,但不是全部,并非一种技术”。展望未来,格林沃尔德预计,传统的RDBMS供货商感到价格压力越来越大,并为他们的产品增加新的功能。“有些人会自由地带来新的竞争者进入管理自己的整个数据生态系统”他说。至于新的产品,有几个会生存下来,他预测“许多人将被收购或资金耗尽”。今天的新技术并不代表传统的RDBMS的结束,“正在迅速发展自己”IDC的Olofson。赞成这种说法,“RDBMS是需要明确定义的数据_总是会有这样一个角色。”但也会有一些新的竞争者的角色,他说,特别是物联网技术和新兴技术如非易失性内存芯片模块(NVDIMM)占据上风。G. “大数据”怎样改变生活
“大数据”怎样改变生活
大数据,现在越来越成为了一个很时髦的词汇。有人把大数据形容为未来世界的石油,有人宣称掌握大数据的人可以像上帝一样俯瞰整个世界,美国政府甚至已经把对大数据的研究上升为国家战略。日前,由中国科协举办的“科学家与媒体面对面——大数据离我们生活有多远”活动中,有关专家为我们介绍了大数据对未来生活的影响。
我们生活在一个充满“数据”的时代,这里的“数据”,并不仅仅指数字,理论上讲,一切可以以文件形式储存于计算机硬盘的东西,包括数字、文字、图像、声音、视频等,均可称为“数据”。我们打电话,使用微博、QQ、博客等社交工具,都是在不断增加着社会总体数据量。
据权威预测,未来每隔18个月,整个世界的数据总量就会翻倍。IBM的研究称,整个人类文明所获得的全部数据中,有90%是过去两年内产生的。
数据,除了它第一次被使用时提供的价值以外,那些积累下来的数据海洋并不是无用的废物,它还有着无穷无尽的“剩余价值”,关于这一点,人们已经有了越来越多的认识。事实上,大数据已经开始并将继续影响我们的生活,下面我们不妨试举几例。
精准广告投放已很普遍
很多女性可能有这样的经历,使用某浏览器在淘宝、京东等购物网站上购买过一本关于怀孕的书籍后,在之后十个月左右的时间里,你的浏览器两侧的广告栏里不断出现怀孕所需要的东西,如营养食品、对胎儿无影响的孕妇用药、胎心监测仪、体温计、血压计等产品广告,登录原来的购物网站,也会在首页向你推荐这类产品。而且,在十个月之后,你会发现,以上这些广告开始变成婴儿用品了。
你以前可能对浏览器广告非常讨厌,但对这类广告,你却欣然接受,因为它推荐的产品正是你所需要的。这实际上就是大数据应用的一个简单案例。你的浏览经历已经被浏览器和电商所记录,通过对用户浏览记录进行大数据分析,就可以推测出你目前是一种什么状态,今后又将经历哪些状态,于是,专为你定制的广告就在你需要的时候出现在你的眼前。
大数据最本质的应用就在于预测,即从海量数据中分析出一定的特征,进而预测未来可能会发生什么。实际上,上述例子仅仅是大数据应用的最初级阶段。因为它所涉及的数据的范围并不广泛,其分析原理也非常简单。而如前言所述,大数据有数据量大、数据多样性等特征,实际是将各个维度的数据进行综合分析进而进行一定的预测。当不同的数据流被整合到大型数据库中后,预测的广度和精度都会大规模的提高。例如,当一个数据库从不同的数据来源获得了你使用手机的时间和地点、信用卡购物、银行卡电子收费系统、使用QQ等聊天工具的对象、你的QQ好友关系图、你在新浪微博、腾讯微博的收听及被收听关系图谱、你交纳的水、电、燃气费等各方面的数据,数据分析师就能通过匹配获得你生活的不同侧面。通过大数据,数据分析可以发现各种各样的关联。通过分析,可以发现你多方面的需求,并不仅仅是诸如怀孕书籍和尿不湿之间的简单关联了。在数据足够“大”的情况下,你生活中几乎所有的需求都可能会被预测出来。例如,从数据分析出你可能会约会,于是会向你推荐衣服;从数据推测出你会出去旅游,于是向你推荐相关装备及旅行方式等。
医疗卫生体系会更加精密
通过分析大量用户的搜索记录,比如“咳嗽”、“发烧”等特定词条,谷歌公司能准确预测美国冬季流感传播趋势。和官方机构相比,谷歌能提前一两周预测流感爆发,预测结果与官方数据的相关性高达97%。2009年,在甲型H1N1流感爆发的几周前,谷歌的工程师们公开发表了一篇论文,不仅预测流感即将爆发,并且其预测还精确到美国特定的地区和州。这让人们感到十分震惊。准确预测流感疫情,说起来并不复杂,谷歌一直致力于对用户检索数据的分析。用户求医问药等搜索数据可谓海量,把这些数据再拿来与美国疾控中心往年记录的实际流感病例信息相比对,就帮助谷歌作出了准确预测。
在日本也有相似的应用,日本国内有一个网站,你只要打开这个网站用自己的社交网站账号登录,就可以在短时间内通过数万条社交网站记录找出可能感冒的人,并通过过去的感冒情况和今日的感冒情况进行分析,另外该程序还会结合气温和湿度的变化来预测将来感冒的流行情况,并制作一个“易感冒日历”。目前,此类服务正在日本陆续展开。
对个体而言,大数据可以为个人提供个性化的医疗服务。过去我们去看病,医生只能对我们的当下身体情况做出判断,而在大数据的帮助下,将来的诊疗可以对一个患者的累计历史数据进行分析,并结合遗传变异、对特定疾病的易感性和对特殊药物的反应等关系,实现个性化的医疗。还可以在患者发生疾病症状前,提供早期的检测和诊断。早期发现和治疗可以显著降低肺癌给卫生系统造成的负担,因为早期的手术费用是后期治疗费用的一半。
个性化教育可能真正实现
在传统教育模式下,分数就是一切,一个班上几十个人,使用同样的教材,同一个老师上课,课后布置同样的作业。然而,学生是千差万别的,在这个模式下,不可能真正做到“因材施教”。
举例来说,一个学生考试得了88分,这个分数仅仅是一个数字,它能代表什么呢?88分背后是家庭背景、努力程度、学习态度、智力水平等,把它们和88分联系在一起,这就成了“数据”。大数据因其数据来源的广度,有能力去关注每一个个体学生的微观表现——他在什么时候开始看书,在什么样的讲课方式下效果最好,在什么时候学习什么科目效果最好,在不同类型的题目上停留多久等等。这些数据对其他个体都没有意义,是高度个性化表现特征的体现。同时,这些数据的产生完全是过程性的:课堂的过程,作业的过程,师生或同学的互动过程……而最有价值的是,这些数据完全是在学生不自知的情况下被观察、收集的,只需要一定的观测技术与设备的辅助,而不影响学生任何的日常学习与生活,因此它的采集也非常的自然、真实。
在大数据的支持下,教育将呈现另外的特征:弹性学制、个性化辅导、社区和家庭学习、每个人的成功……大数据支撑下的教育,就是要根据每一个人的特点,解放每一个人本来就有的学习能力和天分。
个人隐私保护 一道能迈过的坎
看了前面这些,读者可能要担心了,大数据包含有包罗万象的数据,其中不少数据涉及个人的职位、年龄、身体状况、消费水平、旅行习惯等隐私,那么,在大数据时代,个人隐私能够得到保护吗?答案是,只要国家相关部门实时推进隐私保护,企业主动落实隐私保护责任,大数据产业在飞速发展的同时并不会对民众隐私产生威胁。
在大数据产业中,有两个基本的作法,一是符号化。符号化是指识别用户的时候,识别的仅仅是一个“符号”,这个符号与真实信息并不相关,系统通过一定的算法能够知道多次登录的是同一个用户,但并没有办法反推出这个人是谁,因此,电话、住址等信息都没法与本人关联起来。二是用户特征。用户特征意味着在大数据时代企业感兴趣的往往是这个用户的特征,而不是家庭地址、电话号码等真正敏感的信息。例如,系统需要了解本科以上学历、月收入10000元以上、已婚等这样一个群体,只需要找出符合这些特征的人的特性,并不关心这个人是谁。这样也不会造成隐私的泄露。
当然,这些原则性问题有赖于政府推动、企业自律。但我们相信,为大数据产业的健康发展,相关部门,相关企业一定会高度重视这一问题。
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H. 以大数据如何改变我们的生活写1500字论文
"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。
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?
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。
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。
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。
大数据分析广泛应用于网络数据挖掘,可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义,分析,判断用户需求,从而实现更好的用户体验和广告匹配。
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。
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。