⑴ 大数据指的是什么
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。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。
大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。
大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据,非结构化数据越来越成为数据的主要部分。
据IDC的调查报告显示:企业中80%的数据都是非结构化数据,这些数据每年都按指数增长60%。
大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已,没有必要神话它或对它保持敬畏之心,在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下,这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了。
⑵ 大数据是什么意思 大数据包括什么
大数据,在近几年越来越受到人们的关注,尽管大数据概念已经在各个行业中应用逐渐变得广泛起来,但是对于大多数的人来说,大数据概念在他们眼里还是模糊不清的,那么,什么叫大数据?大数据是什么意思呢?我查询整理了相关资料,希望能够帮助到大家!
由于计量、记录、预测生产生活过程的需要,人类对数据探寻的脚步从未停歇,从原始数据的出现,到科学数据的形成,再到大数据的诞生,走过了漫漫长路。
2011年5月,麦肯锡研究院发布报告——Big data: The nextfrontier for innovation, competition, and proctivity,第一次给大数据做出相对清晰的定义:“大数据是指其大小超出了常规数据库工具获取、储存、管理和分析能力的数据集。”
2015年8月31日,国务院《促进大数据发展行动纲要》指出:“大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合,正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析,从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。”
《大数据白皮书2016》称:“大数据是新资源、新技术和新理念的混合体。从资源视角看,大数据是新资源,体现了一种全新的资源观;从技术视角看,大数据代表了新一代数据管理与分析技术;从理念的视角看,大数据打开了一种全新的思维角度。”
当前,业界公认的大数据有“4V特征,即:Volume(体量大)、Variety(种类多)、Velocity(速度快)和Value(价值高)。
大数据的作用在于在庞大的全量数据的基础上,通过算法模型,得出有意义的结果,进而进行资源配置的优化、现象的发现、未来的预测等。
大数据涉及由不同设备和应用程序产生的数据,主要包括以下几个领域:
1、黑匣子数据:它是直升机,飞机和喷气机等的组件。它捕捉飞行机组的声音,麦克风和耳机的录音,以及飞机的性能信息。
2、社会媒体数据:Facebook和Twitter等社交媒体保存着全球数百万人发布的信息和观点。
3、证券交易所数据:证券交易所数据保存关于由客户在不同公司的份额上做出的“买入”和“卖出”决定的信息。
4、电网数据:电网数据保持特定节点相对于基站消耗的信息。
5、运输数据:运输数据包括车辆的型号,容量,距离和可用性。
6、搜索引擎数据:搜索引擎从不同的数据库检索大量数据。
因此,大数据包含的数据是大量、高速度和可扩展的数据,其中,数据有三种类型:
(1)结构化数据:关系数据。
(2)半结构化数据:XML数据。
(3)非结构化数据:Word,PDF,文本,媒体日志
⑶ 什么是大数据
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。
这里介绍一下大数据要学习和掌握的知识与技能:
①java:一门面向对象的计算机编程语言,具有功能强大和简单易用两个特征。
②spark:专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。
③SSM:常作为数据源较简单的web项目的框架。
④Hadoop:分布式计算和存储的框架,需要有java语言基础。
⑤spring cloud:一系列框架的有序集合,他巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发。
⑤python:一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。
互联网行业目前还是最热门的行业之一,学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的,发展前景非常好,普通人也可以学习。
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⑷ 什么是大数据
大数据是指在一定时间内,常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产,需要一种新的处理模式,以具备更强的决策、洞察和流程优化能力。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些有意义的数据进行专业的处理。换句话说,如果把大数据比作一个行业,这个行业盈利的关键在于提高数据的“处理能力”,通过“处理”实现数据的“增值”。
从技术上讲,大数据和云计算的关系就像硬币的正反面一样密不可分。大数据不能用单台计算机处理,必须采用分布式架构。其特点在于海量数据的分布式数据挖掘。但它必须依赖云计算分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
扩展信息:
大数据只是现阶段互联网的一个表征或特征。没有必要将其神话或保持敬畏。在以云计算为代表的技术创新背景下,这些原本看似难以收集和使用的数据开始被轻松使用。通过各行各业的不断创新,大数据将逐渐为人类创造更多的价值。
是体现大数据技术价值的手段,是进步的基石。这里从云计算、分布式处理技术、存储技术、感知技术的发展,阐述大数据从采集、处理、存储到形成结果的全过程。
实践是大数据的终极价值。在这里,我们从互联网大数据、政府大数据、企业大数据、个人大数据四个方面来描绘大数据的美好图景和将要实现的蓝图。
⑸ 大数据指的是什么
大数据属于计算机科学学科领域,指的是通过分析和挖掘全量的非抽样的数据辅助决策,是近年来一种新兴技术,在各行各业中都有着非常广泛的应用价值,下面我就带领大家详细盘点一下。
大数据技术指的是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”。
一是机器学习、人工智能继续成为大数据智能分析的核心技术,大数据预测和决策支持仍是主要应用。在学术上,深度分析继续扮演技术主角,推动整个大数据智能的应用。通过像神经网络模型的深度学习,让计算机自动学习产生特征的方法,并将特征学习融入建立模型的过程中,增加设计特征的完备性。深度学习将在图像分类、语音识别、问答系统等应用取得重大突破,并有望得到成功商业应用。
二是数据科学带动多学科融合。随着社会的数字化程度逐步加深,更为宽泛、更为包容大数据的边界不断完善,使得越来越多的学科在数据层面趋于一致,为类比科学研究创造了条件。“数据科学”的基础研究与成果将源源不断地注入技术研究和应用范畴中。
三是开源是主流技术,公测促良好研发生态。大数据的处理模式更加多样化,Hadoop不再成为构建大数据平台的唯一选择。随着开源项目Spark不断被大规模应用,正成为大数据领域最大的开源社区。开源系统将成为大数据领域的主流技术和系统选择,并将引领着大数据生态系统的发展。各类大数据应用公测将促进大数据技术取得突破性进展。
四是基于知识图谱的大数据应用成为热门应用场景。近年来,大数据成为大众媒体的热词,大众需要可视化的大数据,背后是基于知识图谱的大数据应用。可视化是通过把复杂的数据转化为可以交互的图形,帮助用户更好地理解分析数据对象,发现、洞察其内在规律。让对信息技术不熟悉的普通民众和非技术专业的常规决策者也能够更好地理解大数据及其分析的效果和价值,进而从国计、民生两方面都充分发挥大数据的价值。
⑹ 大数据是什么
大数据是什么意思呢?
如果从字面意思来看,大数据指的是巨量数据。那么可能有人会问,多大量级的数据才叫大数据?不同的机构或学者有不同的理解,难以有一个非常定量的定义,只能说,大数据的计量单位已经越过TB级别发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB级别。
最早提出“大数据”这一概念的 是全球知名咨询公司麦肯锡,它是这样定义大数据的: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、多样的数据类型以及价值密度低四大特征。
研究机构Gartner是这样定义大数据的:“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流转优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。若从技术角度来看,大数据的战略意义不在于掌握庞大的数据,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理,换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业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”。
⑺ 大数据是指什么
大数据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。大数据的五大特征:1、大量;2、高速;3、多样;4、低价值密度;5、真实性。
大数据(big data),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。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的四大特征。
大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。
大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析;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”。
大数据可以实现的应用可以概括为两个方向,一个是精准化定制,第二个是预测。比如像通过搜索引擎搜索同样的内容,每个人的结果却是大不相同的。再比如精准营销、网络的推广、淘宝的喜欢推荐,或者你到了一个地方,自动给你推荐周边的消费设施等等。
⑻ 大数据是什么意思
问题一:大数据是什么意思 大数据是指整个分析运营的各个方面的数据整合。特别是指互联网带来的整个方方面的物流 信息流 资金流都在数据分析下整合
希望你能接受这个答案。
问题二:大数据是什么意思? 大数据(big data),是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 *** 。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。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。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。
问题三:现在说的大数据是什么意思 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”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日,却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。大数据作为云计算、物联网之后IT行业又一大颠覆性的技术革命。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道,而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营交易信息、互联网世界中的商品物流信息,互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等,其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力,实时性要求也将大大超越现有的计算能力。如何盘活这些数据资产,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。
中文名:大数据时代
外文名:Big data
问题四:什么是大数据,大数据的意义是什么? 大数据的意思就是数据要在线,这样你的数据才能有价值,用于分析或者处理。大量的数据在线后的分析才有意义。可能得到你想要的数据,电影里好多这种素材,比如人脸的搜索,人员的定位,人流的分析,运行的状态等等都有使用。现在做这些应用的也很多,只是落地的还稍微少一点。还是为了创造价值。
问题五:移动大数据是什么意思 从海量的数据里进行撷取、管理、处理、并整理之后,获得你需要的资讯
电影《纸牌屋》的成功就是其中一个例子,Netflix(引进纸牌屋的公司)作为世界上最大的在线影片租恁服务商,从其网站点击率、下载量、搜索请求和评论等众多海量数据中进行分析与预测后,认为纸牌屋能火,因此选择引进《纸牌屋》
问题六:什么是大数据 大数据是什么意思 “大数据”不是“数据分析”的另一种说法!大数据具有规模性、高速性、多样性、而且无处不在等全新特点,具体地说,是指需要通过快速获取、处理、分析和提取有价值的、海量、多样化的交易数据、交互数据为基础,针对企业的运作模式提出有针对性的方案。由于物联网和智能可穿戴的普及带来的,生产线上普通的蓝领员工,前台电话员,等企业内的低阶员工也成为产生大数据的数据内容的一部分,数据的产生除了来自社交网络,网站,电子商务网站,邮箱外,智能手机,各种传感器,和物联网,智能可穿戴设备。
大数据营销与传统营销最显著的区别是大数据可以深入到营销的各个环节,使营销无处不在。如用户的偏好?上网的时间段?上网主要浏览页?对页面和产品的点击次数?网站上的用户评价对他的影响?他会在哪些地方分享对产品和购物过程的体验?这些都是对用户网上消费和品牌关注度的深入分析,可以直接影响用户消费的倾向等商业效果。
大数据彻底改变企业内部运作模式,以往的管理是“领导怎么说?”现在变成“大数据的分析结果”,这是对传统领导力的挑战,也推动企业管理岗位人才的定义。不仅懂企业的业务流程,还要成为数据专家,跨专业的要求改变过去领导力主要体现在经验和过往业绩上,如今熟练掌握大数据分析工具,善于运用大数据分析结果结合企业的销售和运营管理实践是新的要求。
当然大数据对企业的作用一个不可回避的关键因素是数据的质量,有句话叫“垃圾进,垃圾出”指的是如果采集的是大量垃圾数据会导致出来的分析结果也是毫无意义的垃圾。此外,企业内部是否会形成一个个孤立的数据孤岛,数据是否会成就企业内某些人或团队新的权力,导致数据不能得到实时有效地分享,这些都会是阻碍大数据在企业中有效应用的因素。
而随着大数据时代的到来,对大数据商业价值的挖掘和利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。业内人士称,电商企业通过大数据应用,可以探索个人化、个性 化、精确化和智能化地进行广告推送和推广服务,创立比现有广告和产品推广形式性价比更高的全新商业模式。同时,电商企业也可以通过对大数据的把握,寻找更 多更好地增加用户粘性,开发新产品和新服务,降低运营成本的方法和途径。
问题七:什么是大数据时代 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 *** 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”。大数据时代什么意思?大数据概念什么意思?大数据分析什么意思?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?
一:大数据的定义。
1、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。
2、大数据技术,是指从各种各样类型的大数据中,快速获得有价值信息的技术的能力,包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,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。
互联网是个神奇的大网,大数据开发也是一种模式,你如果真想了解大数据,可以来这里,这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零,按照顺序组合起来就可以找到,我想说的是,除非你想做或者了解这方面的内容,如果只是凑热闹的话,就不要来了。
3、大数据应用,是 指对特定的大数据 *** ,集成应用大数据技术,获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务,甚至同一领域不同企业的相同业务来说,由于其业务需求、数据 *** 和分析挖掘目标存在差异,所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展,才能充分实现大数据的价值。
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:大数据的类型和价值挖掘方法
1、大数据的类型大致可分为三类:
1)传统企业数据(Traditionalenterprisedata):包括 CRM systems的消费者数据,传统的ERP数据,库存数据以及账目数据等。
2)机器和传感器数据(Machine-generated/sensor data):包括呼叫记录(CallDetail Records),智能仪表,工业设备传感器,设备日志(通常是Digital exhaust),交易数据等。
3)社交数据(Socialdata):包括用户行为记录,反馈数据等。如Twitter,Facebook这样的社交媒体平台。
2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种:
1)客户群体细分,然后为每个群体量定制特别的服务。
2)模拟现实环境,发掘新的需求同时提高投资的回报率。
3)加强部门联系,提高整条管理链条和产业链条的效率。
4)降低服务成本,发现隐藏线索进行产品和服务的创新。
三:大数据的特点
业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。具体来说,大数据具有4个基本特征:
1、是数据体量巨大
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;网络资料表明,其新......>>
问题八:大数据,是指什么?_?怎么解释 大数据(big data,mega data),或称巨量资料,指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
问题九:征信大数据是什么意思? 大数据是指所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、处理、并整理成为服务于 经营决策的资讯。大数据征信是指什么呢?简单的说,例如电商行业京东做出判断的消费数据信息就是大数据征信。大数据征 信是伴随互联网金融发展起来的。目前征信机构有很多,不乏后起之秀如立木征信,使用互联网技术抓取或接口合作获取征信 数据,并且可以接入央行征信。随着互联网金融的发展,大数据征信与央行征信会不断融合直至融为一体,真正的满足数据的 完整性,可以更加全面地评估信用,为企业或个人提供决策分析、风险评估以及生活场景的应用。