大数据四内部

Ⅰ 大数据处理的四个主要流程

大数据处理的四个主要流程：
1.数据收集：收集大数据，包括结构化数据和非结构化数据，收集的数据可以来自外部源，或者是内镇薯慧部的数据源；
2.数据存储：将收集的数据存储在可靠的数据仓库中，以便更好的管理数据；
3.数据处理：对收集的数据进行清洗、结构化和标准化，以便从中获得有用的信息；
4.数据分析：利用大数据分析工具对数据进行挖掘，以便发现有用的信息和规律。手唯
拓展：
5.数据可视化：运用数据可视化技术御答，将处理后的数据进行图形化展示，以便更直观的分析数据；
6.结果分享：将处理结果通过报告等形式分享出去，以便更多的人可以参与到数据处理过程中来。

Ⅱ 大数据开发的四个维度

数量：数据量

数量也许是与大数据最相关的特征，指企业为了改进企业中的决策而试图利用的大量数据。数据量持续以前所未有的速度增加。然而，真正造成数据量“巨大”的原因在不同和行业和地区各有不同，而且没有达到通常引用的PB级(petabyte)和ZB级(zetabyte)。超过一半的受访者认为数据量达到Terabyte和Petabyte之间才称为大数据，而30%的受访者不知道“大”对于其组织应该有多大。所有受访者都同意，当前被认为“巨大的数量”在将来甚至会更大。

多样性：不同类型的数据和数据源

多样性是指管理多种数据类型的复杂性，包括结构化、半结构化和非结构化数据。企业需要整合并分析来自复杂的传统和非传统信息源的数据，包括企业内部和外部的数据。随着传感器、智能设备和社会协同技术的爆炸性增长，数据的类型无以计数，包括：文本、微博、传感器数据、音频、视频、点击流、日志文件等。

速度：数据在运动中

数据创建、处理和分析的速度持续在加快。加速的原因是数据创建的实时性天性，以及需要将流数据结合到业务流程和决策过程中的要求。速度影响数据时延 – 从数据创建或获取到数据可以访问的时间差。目前，数据以传统系统不可能达到的速度在产生、获取、存储和分析。对于对时间敏感的流程，例如实时欺诈监测或多渠道“即时”营销，某些类型的数据必须实时地分析，以对业务产生价值。

精确性：数据不确定性

精确性指与某些数据类型相关的可靠性。追求高数据质量是一项重要的大数据挑战，但是，即使最优秀的数据清理方法也无法消除某些数据固有的不可预测性，例如天气、经济或者客户最终的购买决定。不确定性的确认和规划的需求是大数据的一个维度，这是随着高管需要更好地了解围绕他们身边的不确定性而引入的维度。

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Ⅲ 大数据的基本特点有哪些

大数据的基本特点为：

1、容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息。

2、种类（Variety）：数据类型的多样性。

3、速度（Velocity）：指获得数据的速度。

4、可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。

5、真实性（Veracity）：数据的质量。

6、复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道。

7、价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值。

(3)大数据四内部扩展阅读：

大数据分析的六个基本方面：

1、Analytic Visualizations（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。

2、Data Mining Algorithms（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。

4、Data Quality and Master Data Management（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。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。

5、数据存储，数据仓库

数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能系统的基础，承担对业务系统数据整合的任务，为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载(ETL)，并按主题对数据进行查询和访问，为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台。

参考资料来源：网络-大数据

Ⅳ 大数据影响所有企业的四个方面

大数据影响所有企业的四个方面

如果你仍在说：“大数据跟我的公司毫不相干，”你就错失大好机会了。

我坚信，大数据及其发挥的作用将影响到每一家公司——从财富500强企业到夫妻店——并从内到外地改变我们开展业务的方式。

你在哪个领域运营，或者你公司是什么规模，这都不要紧，因为数据收集、分析和解读变得更加轻松便捷，将从几个方面影响到每家公司。

1. 对所有公司来说，数据都将成为一项资产。

如今，就连最小的公司也都在产生数据。如果公司有网站、有社交媒体账户、接受信用卡付款等，甚至哪怕它是一家只有一人经营的小店，都能从其客户、客户体验、网站流量等等方面收集数据。这意味着各种规模的公司都需要一个针对大数据的战略，并对如何收集、使用和保护数据制订计划。这也意味着精明的企业将开始向各公司提供数据服务，哪怕对方是一家非常小的公司。

它也意味着从来没想过大数据将“为它们所用的”企业和行业会争着迎头赶上。我尽可能把它讲得通俗易懂些：如果你拥有或经营一家企业，并且你想知道如何对企业做出改进，那么你需要借助数据，你的数据就是一项资产，它可用于改进你的企业。就是这么简单。

2. 大数据能让公司收集更高质量的市场和客户情报。

不管你喜不喜欢，你与之开展业务的公司了解你的很多情况——它们所掌握的有关你的信息的数量和类别每年都在扩大。每家公司（从监控我们开车情况的汽车制造商到了解我们打球频率和水平的网球拍生产商）都将对客户想要什么、使用什么、通常从哪个渠道购买等拥有更加深入的了解。

等式的另一边，是公司需要对制订和执行隐私政策采取积极主动的态度，所有的系统和安全防护措施都要到位，以保护这些用户数据。我们从近期 Spotify 遇到的激烈反对，以及没引发那么大乱子的 Microsoft 10 身上可以看到，大多数人会允许公司收集这些数据，但他们希望公司对收集了什么数据以及为什么收集保持透明，同时他们希望可以选择不参与数据收集流程。

3、从使用传感器到追踪机器性能、优化送货路线、更好地追踪员工绩效甚至招募顶级人才，大数据具备能够提高几乎任何类型的企业及众多不同部门内部工作效率并改进运营的潜力。

公司可以使用传感器追踪货运和机器的运行情况，也可以追踪员工绩效。各公司已开始使用传感器追踪员工的移动、压力水平、健康状况甚至他们与谁交谈以及使用的语调等。

此外，如果数据能够成功量化一名优秀CEO所应具备的特质，它就能用来改进任一层级的人力资源和招聘流程。

数据正从IT部门脱离，成为一家公司中所有部门不可分割的一部分。

4. 数据可让公司改进客户体验并将大数据植入其提供的产品中。

在所有可能的领域，公司都将使用它们收集的数据改进产品和客户体验。

约翰迪尔（ John Deere ）就是一个绝佳的范例，它不仅使用数据让自己的客户受益，还把数据作为一个新的产品提供给客户。

所有新生产的约翰迪尔拖拉机都配备了传感器，能够帮助该公司了解设备是如何使用的，同时预测并诊断故障。但该公司安装传感器也是为了帮助农场主，为他们提供何时种植作物、在哪里种植、最佳的耕作和收割模式等等方面的数据。对于一家成立年代久远的公司来说，这已成为一个全新的收入来源。

随着我们生活中联网的事物越来越多——从智能恒温器到Apple Watch和健身追踪器——公司会有越来越多的数据、分析报告和信息回售给顾客。

这只是我预测在不远的未来，大数据会对各类企业产生的四个最重大影响。你的企业准备好利用这些机遇了吗？

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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)大数据四内部扩展阅读

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。