对大数据的理解和看法

❶ 什么是“大数据”，如何理解“大数据”

• 大数据的定义。大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，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。

  

❷ 谈谈对大数据的理解和认识！

随着大数据的概念提出，越来越多的人，开始关注数据，注重数据带来的巨大的价值。大家谈论的也都是与大数据相关的专业话题了，无论是商业BI，还是阿里云。都是越来越多的行业内部人员乃至关注大数据的看客的讨论热点了。

大数据的鼻祖又是什么呢？

大数据现实体现最初是人口普查，最早是在美国，10年为一个周期做一次人口普查工作，第一次，在1880年用了8年做完，到1890年，人口继续增长，经过科学的预测，如果还是按照老方法去做，需用13年做完，这显然跟不上时代的要求。所以人们开始从记录，采集，整理，分析等多个领域寻求加快数据分析的速度，大数据的概念也慢慢被提出。

大数据在我们现在生活有哪些体现？

现如今，大数据体现最多的可能是社交网络之中了比如：facebook，微信等网络社交平台。其中也不乏实际应用的例子。

微信几乎每个人都有，但微信的朋友圈可以向定向的人群发送指定的广告，还可以选择地区，可以选择性别，年纪分类，教育程度分类，给所有用户进行初步分类之后，再是根据你朋友圈的发文或者交流信息进行提取分析，进一步给每个客户贴上独特的标签，最后把相关信息给到销售部门，进行精准营销。

如今还有绝大多数的公司对于大数据渴望又不知道如何下手，其中大致包括两个方面。

1、想做数据分析，但是之前没有相关的数据意识，基础数据丢失或从未搜集，或者数据孤岛严重，行业数据相对独立而难以共享。

2、数据产生的体量大，维度高，提取难度大。例如某个知名商业银行的信用卡部门，每天收集大量的个人客户的多维度信息，面对大量信心无法价值化，因为涉及个人隐私和安全，数据不可买卖，又不知道如何内部进行分析促进其他相关业务增长。

此外，在整个企业的运作过程还可以分为交易数据和交互数据。

农夫山泉，几年前销量并不如今，当时他们基本上只掌握了大量的交易的数据，通过分析得出，农夫山泉的利润始终上不来，是因为运输成本很高，如何降低运输成本成为问题的关键点，交互数据的需求成为至关重要的一环，所以决定，每个采集人员每天到10至20个销售点，取收集大量的交互数据，其中包括水的位置，排列形状，天气，优惠活动，市场反馈等一系列交互数据，一个月一个人收集的信息量大约3个TB，继而委托sap公司进行分析开发出物流成本控制处理系统，从而进行运输预测，运输安排和中转站的一系列重新部署，最终直接降低运输成本，提高了运输效果，终于坐到饮用水市场第一的位置。

通过今天的介绍，希望给大家一些对于大数据的基本认识，也希望大家一同关注大数据发展，共同分享大数据带来的惊喜。如果您还存在疑惑或是想要了解更多，欢迎关注西线学院。

❸ 你怎么看待大数据时代

其实即可怕，又方便了人们，等一下买什么东西的时候准备给你推送，都是你内想要东西就很方便，容但是可怕的是你失去的隐私，可能偶尔你说一个什么无意之中就在某宝或者某一个平台，你就出现的推荐，你是不是感觉到自己被监听也是挺恐怖的。

❹ 大数据时代 如何理解“大数据”

大数据时代 如何理解“大数据”

最早提出“大数据”概念的学科是“天文学”和“基因学”，这两个学科从诞生之日起就依赖于“基于海量数据的分析”方法。

大数据可以说是“计算机”和“互联网”结合的产物，计算机实现了数据的“数字化”;互联网实现了数据的“网络化”;两者结合才赋予了“大数据”生命力!

随着互联网如同空气、水、电一样无处不在地渗透入我们的工作和生活，加上移动互联网、物联网、可穿戴联网设备的普及，新的“数据”正在以指数级别的加速度产生。据说目前世界上90%的“数据”是互联网出现以后迅速产生的。

不过，抛开数据的海量化生产和存储这种表面现象，我们更加要关注的是由数据量变带来的质变，这种“质变”表现在以下3个方面：

1)数据思维

大数据时代带给我们的是一种全新的“思维方式”，思维方式的改变在下一代成为社会生产中流砥柱的时候就会带来产业的颠覆性变革!

- 分析全面的数据而非随机抽样;

- 重视数据的复杂性，弱化精确性;

- 关注数据的相关性，而非因果关系。

历来的商业变革都是由“思维方式的转变”开始的，旧的经济体制和传统的商业理念面临新的商业思维逻辑的时候，如果大脑不能与时俱进，吸收并转变为顺应潮流的新思维，通过新思维重新组织企业组织的战略、结构、文化和各种策略，那么貌似强大的体魄反而变成了企业前进的累赘。这种新思维颠覆巨头的案例最先发生在信息技术的传统领域，然后渗透到传统的商业领域：黑莓(Blackberry)、摩托罗拉、诺基亚、柯达、雅虎。。。案例比比皆是!

当然，这些企业的没落并不是因为没有“数据思维”，但他们都是被“新互联网思维”淘汰的昔日巨人。“数据思维”是最新的思想，其影响力还没有发展到导致巨头轰然倒塌。但是，如果不给予足够的重视，下一波没落王国的名单中，可能就会有你!

2)数据资产

大数据时代，我们需要更加全面的数据来提高分析(预测)的准确度，因此我们就需要更多廉价、便捷、自动的数据生产工具。除了我们在互联网虚拟世界使用浏览器、软件有意或者无意留下的各种“个人信息数据”之外，我们正在用手机、智能手表、智能手环、智能项链等各种可穿戴数码产品生产数据;我们家里的路由器、电视机、空调、冰箱、饮水机、吸尘器、智能玩具等也开始越来越智能并且具备了联网功能，这些家用电器在更好地服务我们的同时，也在生产大量的数据;甚至我们出去逛街，商户的路由器，运营商的WLAN和3G，无处不在的摄像头电子眼，百货大楼的自助屏幕，银行的ATM，加油站以及遍布各个便利店的刷卡机都在收集和生产数据。

在互联网领域，我们喜欢说“入口”这个词，“入口”对应的直接意义是“流量”，而流量在互联网领域就意味着“金钱”，这种流量变现可能是广告，可能是游戏，也可能是电商。在大数据时代，“入口”这个词还有更深刻的意义，那就是“数据生产的源头”，用户通过某个APP或者硬件产品满足某种需求的同事，也会留下一系列相关的“数据”，这些数据的合理使用可以让拥有这部分数据的企业获得更大的商业利益!所以，在“大数据”时代，意识到“数据也是资产”的公司都已经开始在各个“数据生产的源头”进行布局，可能是一个解决刚兴需求的WEB网站，也可能是一个单纯的工具APP，还可能是一个可穿戴的数码产品!

3)数据变现

有了“数据资产”，就要通过“分析”来挖掘“资产”的价值，然后“变现”为用户价值、股东价值甚至社会价值。

大数据分析的核心目的就是“预测”，在海量数据的基础上，通过“机器学习”相关的各种技术和数学建模来预测事情发生的可能性并采取相应措施。预测股价、预测机票价格、预测流感等等。

“预测事情发生的可能性”继续往下延伸，就可以通过适当的“干预”，来引导事情向着期望的方向发展。比如亚马逊和所有的电商一样，都会基于对用户的喜好及消费能力分析来推荐“商品”，引导用户提高消费金额;Google等互联网巨头也会通过各种技术手段来试图向不同的用户展现不同的广告，并称之为“精准营销”，由此来提高点击率(公司收入);网游公司也会在运营工程中通过玩家行为数据的分析来及时调整游戏关卡及计费点等设计。

最后，如果你看了这段文字还不能更好地理解“大数据”时代的“预测未来”能力，那么我推荐你看看热播美剧《疑犯追踪》!

以上是小编为大家分享的关于大数据时代 如何理解“大数据”的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

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❼ 对大数据的理解与思考

对大数据的理解与思考
首先，大数据的到来，对人们的观念将带来深远的影响。
我们以前习惯认为：找到现象背后的原因，比清楚现象是什么更重要。通过“塔吉特怀孕预测”的例子可以看到，通过关联分析、聚类分析等数据挖掘方法，大家很容易找到事物之间的关系。但是，这些大数据分析结果，并不会直接告诉我们，事物之间为什么存在这些关系。在不清楚为什么存在这些关系之前，又的确看到了这些关系带来了价值；所以，在大数据应用领域就需要改变以前的思考方。即：先找到“是什么”再去找“为什么”；清楚是什么，与搞清楚为什么同等重要。
手工统计时代，出于收集全部数据非常困难或代价巨大的原因，很多数据分析都是采用抽样数据；但是，现在不同了，随着信息技术的发展，现在很多领域都能够方便的收集到全量数据。诸如无纸化办公的兴起、信息系统的使用、电子商务的发展等等，都为收集全量数据提供了便捷的条件。那么，这时候数据的“样本”=“全体数据”。这相对以前来说，也是革命性的影响。
在抽样分析时代，个别样本的质量甚至决定结果的质量。在大数据时代，这也变了，可以允许个别数据的不精确，甚至错误。举个简单例子来说明这个道理，比如在温室大棚里放一只温度计，当这只温度计有问题时，整个温度都是不准确的。若在大棚里均匀分布十几只温度计，其中一只有问题，对温室大棚温度的统计结果无碍大事，基本可以忽略其影响。
其次，大数据应用，影响商业变革和社会进步。
大数据应用正改变着企业的业务发展方式。比如：京东、天猫通过对交易数据的“二次利用”，寻找目标客户、定向推荐商品。也正是这些数据的二次利用给他们提供了大量价值，促进了这些企业的发展，推动着他们在营销、供应链与客户服务等领域的管理变革。同时，交易数据并不因为二次利用，而降低其价值；这也是，大数据应用与传统资源使用不同的地方。
数据的“混搭”分析，推动着商业发展和社会的进步。比如历史天气信息与航班误点信息，这两个不同领域的信息一块儿分析，便可以推算未来几天航班的误点率。再比如，通过神经中枢肿瘤患病率和手机使用时间长短之间的大数据关联分析，来研究神经中枢肿瘤患病率是否与手机使用时间长短有关系等等。
大数据的应用，也促生了很多商业机会。随着大数据时代的到来，形成了很多大数据拥有公司，以及大数据技术公司；数据与技术的结合变促生了很多大数据应用，因此带来了很多商业机会。例如，现在很多商业银行对自己大量客户的交易信息分析，规划新的理财产品，与其他商家合作，联合搞定向促销等等。
再次，大数据时代不再有个人隐私，将形成新的信息安全机制。
现在还经常听到诸如某某窥探我的隐私之类的话语，但是，在大数据时代几乎没有个人隐私，这不是骇人听闻。因为，现在微博、搜索引擎、社交网络、电商购物，已经成了我们生活中必不可少的一部分。根据每个人在互联网上留下的痕迹，通过大数据分析，很容易分析出一个人的爱好、习惯、性格、癖好等等。所以，大家都被“第三只眼”实时监控着，在大数据时代，几乎没有个人隐私！
没有个人隐私，是否就代表每个人可以随便传播别人隐私了呢？答案当然是否定的。因为传播别人隐私是不道德的，甚至是违法的。所以，现在新的信息安全规则正在重新定位，其中一个基调是：让数据使用者承担责任，不能滥用别人的隐私；我个人感觉这也比较合理。
总结
大数据只是“新概念”，并不是“新事物”。过去数据就存在，只是我们没有收集这些数据。但是，现在收集了这些数据，这个世界变得不一样了；它更新了人们过去对数据应用的认识，加快了商业和社会发展的新陈代谢，从中也让大家也看到了很多机会。大数据时代，已经到来。极目远眺，也看不到尽头。

❽ 什么是“大数据”，如何理解“大数据”

大数据，IT行业术语，是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。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
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。
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，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。
大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。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、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。