核实大数据什么意思

A. 大数据是什么意思

大数据是什么意思

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，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。

大数据的意义

现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是Data Technology数据科技，显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。

有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。

大数据的价值体现在以下几个方面：

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。

不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。”这确实是需要警惕的。

在这个快速发展的智能硬件时代，困扰应用开发者的一个重要问题就是如何在功率、覆盖范围、传输速率和成本之间找到那个微妙的平衡点。企业组织利用相关数据和分析可以帮助它们降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等。例如，通过结合大数据和高性能的分析，下面这些对企业有益的情况都可能会发生:

1）及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。

2）为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。

3）分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。

4）根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。

5）从大量客户中快速识别出金牌客户。

6）使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。

B. 大数据是什么意思

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，一个源毁是游裂雀精准化定制，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，或神早者你到了一个地方，自动给你推荐周边的消费设施等等。

C. 大数据是什么意思

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，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。

(3)核实大数据什么意思扩展阅读：

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，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。

实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。

D. 大数据是什么意思

大数据（big data），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。

大数据其实就是海量资料巨量资料，这些巨量资料来源于世界各地随时产生的数据，在大数据时代，任何微小的数据都可能产生不可思议的价值。

(4)核实大数据什么意思扩展阅读

1、大量。

大数据的特征首先就体现为“大”，从先Map3时代，一个小小的MB级别的Map3就可以满足很多人的需求，然而随着时间的推移，存储单位从过去的GB到TB，乃至现在的PB、EB级别。随着信息技术的高速发展，数据开始爆发性增长。

社交网络（微博、推特、脸书）、移动网络、各种智能工具，服务工具等，都成为数据的来源。淘宝网近4亿的会员每天产生的商品交易数据约20TB。

脸书约10亿的用户每天产生的日志数据超过300TB。迫切需要智能的算法、强大的数据处理平台和新的数据处理技术，来统计、分析、预测和实时处理如此大规模的数据。

2、多样。

广泛的数据来源，决定了大数据形式的多样性。任何形式的数据都可以产生作用，目前应用最广泛的就是推荐系统，如淘宝，网易云音乐、今日头条等，这些平台都会通过对用户的日志数据进行分析，从而进一步推荐用户喜欢的东西。

日志数据是结构化明显的数据，还有一些数据结构化不明显，例如图片、音频、视频等，这些数据因果关系弱，就需要人工对其进行标注。

3、高速。

大数据的产生非常迅速，主要通过互联网传输。生活中每个人都离不开互联网，也就是说每天个人每天都在向大数据提供大量的资料。

并且这些数据是需要及时处理的，因为花费大量资本去存储作用较小的历史数据是非常不划算的，对于一个平台而言，也许保存的数据只有过去几天或者一个月之内，再远的数据就要及时清理，不然代价太大。

基于这种情况，大数据对处理速度有非常严格的要求，服务器中大量的资源都用于处理和计算数据，很多平台都需要做到实时分析。数据无时无刻不在产生，谁的速度更快，谁就有优势。

4、价值。

这也是大数据的核心特征。现实世界所产生的数据中，有价值的数据所占比例很小。相比于传统的小数据，大数据最大的价值在于通过从大量不相关的各种类型的数据中。

挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据，并通过机器学习方法、人工智能方法或数据挖掘方法深度分析，发现新规律和新知识，并运用于农业、金融、医疗等各个领域，从而最终达到改善社会治理、提高生产效率、推进科学研究的效果。

E. 大数据是什么意思

大数据指无法在一定侍毁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。

大家经常听到大数据这个词，仿佛带了一个大字我们就难以理解其中的含义。那么，大数据是什么意思呢？

大数据又称巨量数据集合，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念唯息资产。

大数据特点

业界将大数据的特征归纳为4个V(量Volume，多样Variety，价值Value，速Velocity)，或者说特点有四个层面：

一，数据体量巨大。

大数据的起始计量仔谈培单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T。

二，数据类型繁多。

比如，网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。

三，价值密度低，商业价值高。

四，处理速度快。

末尾这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。

F. 大数据是什么意思

大数据是一种在获取、存储、管理、分析等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。它具有大量、快速、多样、价值空芦迟密度低和真实性五大特征。对于“大数据”研究机构Gartner给出了这样的定义。“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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据的特性：

大量 (Volume)：大量体现在数据量上，大数据的采集、存储、计算的量都很大。一般PB以上的数据才能称为大数据，在实际应用中，大数据的数据量通常高达数十TB，甚至数百 PB。

快速 (Velocity)：高速是指高速接收、高速处理数据，因为数据具有一定的时效性哗轮。

多样 (Variety)：多样是指可用的数据类型众多。包括结构化、半结构斗李化和非结构化数据，具体表现为网络日志、音频、视频、图片、模拟信号等等。

价值(Value)：大数据的数据价值密度相对较低，我们需要以低成本创造高价值。

真实性(Veracity)：数据的质量，即保证数据的准确性和可信赖度。

G. 用简单的话说说什么是大数据

大数据基本含义其实就是是海量数据。
有人说，大数据就像国王的新衣，每个人都在国王面前说着动听的话，国王信以为真，其实竟然不知道自己在裸奔。
的确，网络上有很多人在谈大数据，但是他们只会谈，不会做，因为他们根本就没有做过，包括那些所谓的“大数据专家”，他们真的做过吗？没有。
事实上，这些人对大数据内在的问题一点儿都不了解，更别说知道大数据的水有多深了。
大数据基本含义其实就是是海量数据。
而现在大家聊得最多的大数据是基于已经存在的大数据的应用开发。目前，在大数据方面，无法深入应用的原因在于，从收集到使用的大数据价值链出现了问题。从理论上来说，从收到用的螺旋式循环是一个巨大的涡轮，只有先数据化运营，然后才能运营数据。而现在的情况是，用数据的人不知道大数据从哪里来，做数据的人不知道大数据如何使用。用的人不敢用，因为大数据的真实性；做的人不知道怎么用，因为大数据的复杂性。这一问题造成的结果就是，数据量变得越来越大，而且越来越无法有效地使用。
大数据怎么玩？
大数据源：首先确保有足够庞大的数据源作为数据资源，才能玩的起来大数据。再次，对于大数据真实性的核实也非常关键。如果所采用的数据为虚假数据，那么基本上可以宣告以此为基础的所有分析，应用都是空中楼阁。或者还可能带来致命的错误。严谨，真实，0误差，是对数据源的基本要求。
玩数据的人员：
人员的素质。包括，技术素质：数据采集，数据录入，数据分析等环节的人员的素质。都包含在大数据体系中。
道德素质：对于有些人员恶意泄露数据，或者对数据恶意篡改的行为都是潜在风险。
数据模型设置：
数据模型建设非常重要。可能只是一个参数或者关注数值的变化，就能给大数据带来巨大的偏差。
数据备份的安全：
庞大的数据，不仅是存储和备份的问题。其本身的安全保障性能也是需要人们亟待去解决的问题。近几年互联网排头兵们庞大的数据库屡屡被攻破和信息泄露，让人们不得不加强对于网络数据安全的关注和保护措施。
大数据应用创新：
对于大数据的核心输出模式。也就是应用场景的创新还需要进行更加精准的定位和创新设计。再好的原材料，碰不上个好厨子，也是白费。
追捧热词和时代的潮流毋庸置疑，但是在追求热潮的时候，作为科技领域的践行者，一定要保持一颗严谨的心。这样才能真正的成为弄潮儿！