❶ 大数据怎么实现的
搭建大数据分析平台的工作是循序渐进的，不同公司要根据自身所处阶段选择合适的平台形态，没有必要过分追求平台的分析深度和服务属性，关键是能解决当下的问题。大数据分析平台是对大数据时代的数据分析产品（或称作模块）的泛称，诸如业务报表、OLAP应用、BI工具等都属于大数据分析平台的范畴。与用户行为分析平台相比，其分析维度更集中在核心业务数据，特别是对于一些非纯线上业务的领域，例如线上电商、线下零售、物流、金融等行业。而用户行为分析平台会更集中分析与用户及用户行为相关的数据。企业目前实现大数据分析平台的方法主要有三种：（1）采购第三方相关数据产品例如Tableau、Growing IO、神策、中琛魔方等。此类产品能帮助企业迅速搭建数据分析环境，不少第三方厂商还会提供专业的技术支持团队。但选择此方法，在统计数据的广度、深度和准确性上可能都有所局限。例如某些主打无埋点技术的产品，只能统计到页面上的一些通用数据。随着企业数据化运营程度的加深，这类产品可能会力不从心。该方案适合缺少研发资源、数据运营初中期的企业。一般一些创业公司、小微企业可能会选择此方案。（2）利用开源产品搭建大数据分析平台对于有一定开发能力的团队，可以采用该方式快速且低成本地搭建起可用的大数据分析平台。该方案的关键是对开源产品的选择，选择正确的框架，在后续的扩展过程中会逐步体现出优势。而如果需要根据业务做一些自定义的开发，最后还是绕不过对源码的修改。（3）完全自建大数据分析平台对于中大型公司，在具备足够研发实力的情况下，通常还是会自己开发相关的数据产品。自建平台的优势是不言而喻的，企业可以完全根据自身业务需要定制开发，能够对业务需求进行最大化的满足。对于平台型业务，开发此类产品也可以进行对外的商业化，为平台上的B端客户服务。例如淘宝官方推出的生意参谋就是这样一款成熟的商用数据分析产品，且与淘宝业务和平台优势有非常强的结合。在搭建大数据分析平台之前，要先明确业务需求场景以及用户的需求，通过大数据分析平台，想要得到哪些有价值的信息，需要接入的数据有哪些，明确基于场景业务需求的大数据平台要具备的基本的功能，来决定平台搭建过程中使用的大数据处理工具和框架。
❷ 大数据的三大主要来源
1、开源数据
开源数据包括了互联网数据、移动数据网数据，互联网平台和移动互回联网平台通过采、编答、发或者通过用户互动产生的数据，公之于众，供网民或用户访问、浏览。
2、业务数据
业务数据产生于各单位的信息化系统中，尤其是内部的信息化系统，我们统称为业务系统。在目前的单位业务系统中，存在于单位的OA系统或者CRM之中，其中蕴含了大量的工作数据和交易数据，以及客户管理数据，包括交易数据、流水数据、记帐数据、借款数据、贷款数据等业务数据，这些数据构建了每天的系统日志，同时又是帐户余额、信用额度、购买能力等的有力补充，这些数据不仅对生产系统起到计费支撑作用，同时也是用户（银行客户、电力客户、担保公司等）进行相关决策的重要基础，所以目前很多单位需要对这些数据进行查询统计和分析。
3、线路数据
无论是互联网还是各种内网，任何的网络行为都需要经过“线路”进行链接和交互，而在这条线路上，要经过无数的路由交换得以完成，这条线路在完成链接的同时，也记录与存贮了大量的数据，我们统称为线路数据。
❸ 大数据是怎么定义的，大数据包括什么
最早提出大数据的是麦肯锡公司，当时的定义是：
渗透在每一个行业和业务领域的数据，通过人们对这些海量数据的挖掘和运用，产生出一波新的生产率增长和消费者盈余浪潮。
后来麦肯锡全球研究所给出的定义是：
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。
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。
网络的定义：
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，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。
简单理解为：
"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。简单的说就是超级存储，海量数据上传到云平台后，大数据就会对数据进行深入分析和挖掘。
❹ 人人都在说大数据，那大数据概念是怎么产生的
概念产生：
“大数据”的名称来自于未来学家托夫勒所著的《第三次浪潮》 尽管“大数据”这个词直到最近才受到人们的高度关注，但早在1980年，著名未来学家托夫勒在其所著的《第三次浪潮》中就热情地将“大数据”称颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。《自然》杂志在2008年9月推出了名为“大数据”的封面专栏。从2009年开始“大数据”才成为互联网技术行业中的热门词汇。
❺ 企业的大数据来源是什么
其实数据的来源可以是多个方面多个维度的。如企业自身的经营管理活动产生的数据、政府或机构公开的行业数据、数据管理咨询公司或数据交易平台购买数据、或者通过爬虫工具等在网络上抓取数据等等。
企业的每个岗位、每个人员都在进行着与企业相关的经营和管理活动，都在掌握着企业相关资源，拥有这些资源的信息和记录，这些资源与资源转换活动就是企业大数据的发源地。只要每个岗位的员工都能参与到数据采集和数据记录的过程中，或者配合着相关的设备完成对数据的采集工作，企业积累自己的大数据就是一件非常容易的事情。
政府或机构公开的行业数据其实更好获取，如国家统计局、中国统计学会、中国投入产出学会等。在这些网站中可以很方便地查询到一些数据，如农业基本情况、工业生产者出厂价格指数、能源生产总量和构成、对外贸易和利用外资等等数据。并且可以分为月报、季报、年报，如果坚持获取分析，对行业的发展趋势等都是有很大的指导作用。
如果需要的数据市场上没有，或者不愿意购买，可以选择招/做一名爬虫工程师，自己动手去爬取数据。可以说只要在互联网上看到的数据都可以把它爬下来。在网络爬虫的系统框架中主过程由控制器，解析器，资源库三部分组成，控制器的主要工作是负责给多线程中的各个爬虫线程分配工作任务，爬虫的基本工作是由解析器完成，资源库是用来存放下载到的网页资源。
关于企业的大数据来源是什么，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
❻ 互联网公司是如何做大数据的
互联网公司是如何做大数据的
大数据”炙手可热，很多企业都不会错失机会，谷歌已经从一个网页索引发展成为一个实时数据中心枢纽，可以估量任何可以测量的数据，将输入的查询与所有可用数据相匹配，确定用户查找的信息;对脸谱网来说大数据就是“人”，公司也利用这一点在十几年之内成为世界上最大的公司之一。
亚马逊通过分析用户习惯，将用户与其他可能符合用户需求的产品和建议相匹配;领英帮助求职者根据自己的技能和经验来匹配空缺职位，帮助招聘人员找到与特定资料相匹配的人才，这些都是大数据应用的典型例子，但也只是其中一部分，越来越多的数据易获得，复杂工具也会随之涌现，大数据的利用可以改变我们个人生活和商业活动。
当下，每个人都听说过人们如何利用大数据治愈癌症、终结恐怖主义和养活饥饿人口来改变世界。
当然，也很明显，有些人正利用它来赚大钱——据估计，到2030年，世界经济将增加15万亿美元。
很多人可能会想“那太好了，但实际上和我没什么关系。”只有拥有数百万美元资产的大型科技公司才会真正受益。那你需要大量的数据才能开始一项新的研究吗?
其实并不是这样的。事实上，利用近年在数据收集、分析上的巨大突破，很容易改善我们的个人和商业生活。很多人先前可能没有认识到这点。
以下是大数据作为日常生活工具和服务的一部分的一些细节。
谷歌——语义分析与用户画像
尽管谷歌并没有把自己标榜成数据公司，但实际上它的确是数据宝库和处理问题的工具。它已经从一个网页索引发展成为一个实时数据中心枢纽，几乎可以估量任何可以测量的数据（比如：天气信息、旅行延迟、股票和股份、购物……以及其他很多事情）。
大数据分析——也就是说，当我们进行搜索时大数据就会起作用，可以使用工具来对数据分类和理解。谷歌计算程序运行复杂的算法，旨在将输入的查询与所有可用数据相匹配。它将尝试确定你是否正在寻找新闻、事实、人物或统计信息，并从适当的数据库中提取数据。
对于更复杂的操作，例如翻译，谷歌会调用其他基于大数据的内置算法。谷歌的翻译服务研究了数以百万计的翻译文本或演讲稿，旨在为顾客提供最准确的解释。
经常利用大数据分析的对象从最大的企业到单人乐队，当他们通过谷歌的Adwords进行广告宣传时就是对大数据的利用。通过分析我们浏览的网页(很明显能看出我们喜欢什么网页)，谷歌可以向我们展示我们可能感兴趣的产品和服务的广告。广告商使用Adwords和谷歌分析等其他服务，以吸引符合其客户资料的人员到其网站和商店时，广告商就利用了大数据分析。
脸谱网——图像识别与“人”的大数据
尽管脸谱网与谷歌在市场营销上差异巨大，但实际上它们的业务和数据模式非常相似。众所周知，两个公司都选择将自己的企业形象定位重点放在大数据方面。
对谷歌来说，大数据是在线信息、数据和事实。对脸谱网来说大数据就是“人”。脸谱网让我们与朋友和家人保持联系越来越方便，利用这个巨大的吸引力，该公司在十几年之内成为世界上最大的公司之一。这也意味着他们收集了大量的数据，同时我们也可以自己使用这些大数据。当我们搜索老朋友时，大数据就会发挥作用，将我们的搜索结果与我们最有可能联系的人进行匹配。
由脸谱网开创的先进技术包括图像识别——一种大数据技术，通过利用数百万种其他图像进行训练，能教会机器识别图片或视频中的主题或细节。在我们告诉它图片中的人是谁之前，机器可以通过标签来识别图片中的人。这也是为什么，当我们的朋友分享或给图片“点赞”时，如果它发现我们喜欢看例如婴儿或猫的图片，在我们的信息流中就会看到更多这种类型的图片。
对人们兴趣及其利益的详细了解也使脸谱网能够向任何企业出售极具针对性的广告。脸谱网可以帮助企业根据详细的人口统计数据和兴趣数据找到潜在客户，或者可以仅仅让他们通过查找与企业已有客户相似的其他客户来完成他们的大数据“魔术”。
亚马逊——基于大数据的推荐引擎
亚马逊作为世界上最大的在线商店，也是世界上最大的数据驱动型组织之一。亚马逊和本文提到的其他互联网巨头之间的差别很大程度上取决于市场营销。与谷歌和一样，亚马逊提供了广泛的在线服务，包括信息搜索、关注朋友和家人的账号以及广告，但其品牌建立在最初以购物闻名的服务上。
亚马逊将我们浏览和购买的产品与全球数百万其他客户进行比较。通过分析我们的习惯，可以将我们与其他可能符合我们需求的产品和建议相匹配。大数据技术在亚马逊的应用就是推荐引擎，而亚马逊是推荐引擎的鼻祖，其也是最复杂的。除了购物，亚马逊还让客户利用自己的平台赚钱。任何在自己的平台上建立交易的人都会受益于数据驱动的推荐，从理论上讲，这将吸引合适的客户来购买产品。
领英——被筛选过的精准大数据
如果你是一名雇主，或是正在找工作的人，领英会提供一些可以帮助你的大数据。
求职者可以根据自己的技能和经验来匹配空缺职位，甚至可以找到与公司其他员工以及其他可能竞争该职位的员工的数据。
对招聘人员来说，领英的大数据可以找到与特定资料相匹配的人才，例如现任员工或前雇员。
领英对其数据采取了“围墙的花园”方式（注：“围墙花园”是相对于“完全开放”的互联网，把用户限制在一个特定的范围内，允许用户访问指定的内容），当你选择在何处寻找和使用大数据时，这个不同之处值得考虑。领英的招聘人员和申请人的服务都是由公司内部和由服务本身控制的数据进行的，而谷歌是(在美国也提供招聘信息)从大量外部资源中获取收数据。领英的方法提供了潜在的更高质量的信息，而另一方面，它可能不全面。谷歌的方法提供了更大容量的数据，但这些数据可能是你想要的，也可能不是。
这些只是应用大数据的几种方式——远非资源丰富的公司和技术精英的工具，而是我们大部分人在日常生活中已经从中受益的东西。随着越来越多的数据变得容易获取，越来越复杂的工具涌现出来，从中获得价值，肯定会有更多的数据产生。
❼ 如何获取大数据
问题一：怎样获得大数据？ 很多数据都是属于企业的商业秘密来的，你要做大数据的一些分析，需要获得海量的数据源，再此基础上进行挖掘，互联网有很多公开途径可以获得你想要的数据，通过工具可以快速获得，比如说象八爪鱼采集器这样的大数据工具，都可以帮你提高工作效率并获得海量的数据采集啊
问题二：怎么获取大数据 大数据从哪里来？自然是需要平时对旅游客群的数据资料累计最终才有的。
如果你们平时没有收集这些数据 那自然是没有的
问题三：怎么利用大数据，获取意向客户线索 大数据时代下大量的、持续的、动态的碎片信息是非常复杂的，已经无法单纯地通过人脑来快速地选取、分析、处理，并形成有效的客户线索。必须依托云计算的技术才能实现，因此，这样大量又精密的工作，众多企业纷纷借助CRM这款客户关系管理软件来实现。
CRM帮助企业获取客户线索的方法：
使用CRM可以按照统一的格式来管理从各种推广渠道获取的潜在客户信息，汇总后由专人进行筛选、分析、跟踪，并找出潜在客户的真正需求，以提供满足其需求的产品或服务，从而使潜在客户转变为真正为企业带来利润的成交客户，增加企业的收入。使用CRM可以和网站、电子邮件、短信等多种营销方式相结合，能够实现线上客户自动抓取，迅速扩大客户线索数量。
问题四：如何进行大数据分析及处理？ 大数据的分析从所周知，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？1. 可视化分析。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。2. 数据挖掘算法。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。3. 预测性分析。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。4. 语义引擎。非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。5.数据质量和数据管理。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。大数据的技术数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架构：云存储、分布式文件存储等。数据处理：自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，Natural Language Understanding)，也称为计算语言学(putational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。数据挖掘：分类（Classification）、估计（Estimation）、预测（Predic胆ion）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化......>>
问题五：网络股票大数据怎么获取？ 用“网络股市通”软件。
其最大特色是主打大数据信息服务，让原本属于大户的“大数据炒股”变成普通网民的随身APP。
问题六：通过什么渠道可以获取大数据 看你是想要哪方面的，现在除了互联网的大数据之外，其他的都必须要日积月累的
问题七：通过什么渠道可以获取大数据 有个同学说得挺对，问题倾向于要的是数据，而不是大数据。
大数据讲究是全面性（而非精准性、数据量大），全面是需要通过连接来达成的。如果通过某个app获得使用该app的用户的终端信息，如使用安卓的占比80%，使用iPhone的占比为20%, 如果该app是生活订餐的应用，你还可以拿到使用安卓的这80%的用户平时网上订餐倾向于的价位、地段、口味等等，当然你还会获取这些设备都是在什么地方上网，设备的具体机型你也知道。但是这些数据不断多么多，都不够全面。如果将这部分用户的手机号或设备号与电子商务类网站数据进行连接，你会获取他们在电商网站上的消费数据，倾向于购买的品牌、价位、类目等等。每个系统可能都只存储了一部分信息，但是通过一个连接标示，就会慢慢勾勒出一个或一群某种特征的用户的较全面的画像。
问题八：如何从大数据中获取有价值的信息 同时，大数据对公共部门效益的提升也具有巨大的潜能。如果美国医疗机构能够有效地利用大数据驱动医疗效率和质量的提高，它们每年将能够创造超过3万亿美元的价值。其中三分之二是医疗支出的减少，占支出总额超过8%的份额。在欧洲发达国家， *** 管理部门利用大数据改进效率，能够节约超过14900亿美元，这还不包括利用大数据来减少欺诈，增加税收收入等方面的收益。
那么，CIO应该采取什么步骤、转变IT基础设施来充分利用大数据并最大化获得大数据的价值呢?我相信用管理创新的方式来处理大数据是一个很好的方法。创新管道(Innovation pipelines)为了最终财务价值的实现从概念到执行自始至终进行全方位思考。对待大数据也可以从相似的角度来考虑：将数据看做是一个信息管道(information pipeline)，从数据采集、数据访问、数据可用性到数据分析(4A模型)。CIO需要在这四个层面上更改他们的信息基础设施，并运用生命周期的方式将大数据和智能计算技术结合起来。
大数据4A模型
4A模型中的4A具体如下：
数据访问(Access)：涵盖了实时地及通过各种数据库管理系统来安全地访问数据，包括结构化数据和非结构化数据。就数据访问来说，在你实施越来越多的大数据项目之前，优化你的存储策略是非常重要的。通过评估你当前的数据存储技术并改进、加强你的数据存储能力，你可以最大限度地利用现有的存储投资。EMC曾指出，当前每两年数据量会增长一倍以上。数据管理成本是一个需要着重考虑的问题。
数据可用性(Availability)：涵盖了基于云或者传统机制的数据存储、归档、备份、灾难恢复等。
数据分析(Analysis)：涵盖了通过智能计算、IT装置以及模式识别、事件关联分析、实时及预测分析等分析技术进行数据分析。CIO可以从他们IT部门自身以及在更广泛的范围内寻求大数据的价值。
用信息管道(information pipeline)的方式来思考企业的数据，从原始数据中产出高价值回报，CIO可以使企业获得竞争优势、财务回报。通过对数据的完整生命周期进行策略性思考并对4A模型中的每一层面都做出详细的部署计划，企业必定会从大数据中获得巨大收益。 望采纳
问题九：如何获取互联网网大数据 一般用网络蜘蛛抓取。这个需要掌握一门网络编程语言，例如python
问题十：如何从网络中获取大量数据 可以使用网络抓包，抓取网络中的信息，推荐工具fiddler
❽ 互联网公司是如何获取用户大数据的
这个问题很大，大数据可以是一种技术类型，也可以是一种应用类型，我们就用头条这个场景来简单分析一下吧。
数据量
大数据应用和纳孙分析，最大的价值就在于数据量的大，这个大不单单指数尘野据存储大小，还在于用户量、覆盖面、精细程度。用户数量越大越好，但是同时覆盖面越广，对用户采洞兄链集数据的细分程度越细，应用价值也越高，这就是大数据采集的价值。
我们作为用户，在头条系的所有产品上的操作都会留痕，这些留痕就是大数据采集的过程，比如我现在正在回答这个问题，这个问题本身上有自带标签或者某些属性的，那我也会被打上标记，后面会通过算法向我推送对应的内容。这里的回答问题就是采集过程，向我推送内容就是应用过程。
我们经常浏览和搜索的内容，都是这个逻辑，通过这些逻辑，我们会被打上“兴趣”和“行为”标签，这些获取数据的过程是贯穿在我们使用产品的全过程的，需要什么信息就看产品定义，理论上来说，大数据场景，数据越精细越有价值。
持续性
收集数据的过程是持续性的，唯一不同的是触发条件可能有所不同。比如进入内容详情页是通过点击来触发，你是否对某个内容感兴趣是通过停留时长、互动来触发，通过持续不断的收集数据，保证数据量级，让结果更加准确。
数据的新鲜度
除了数据量和持续收集，在应用价值上，数据的新鲜度是很重要的一个指标。假如你是个沉默用户，所有数据分析结果都是很久以前的，那应用价值就不高。所以产品会通过很多唤醒、激活手段，让你保持活跃，不断更新数据内容。
❾ 大数据的中的数据是从哪里来的
大数据应用中的关键点有三个，首要的就是大数据的数据来源，我们在分析大数据的时候需要重视大数据中的数据来源，只有这样我们才能够做好大数据的具体分析内容。那么大家知不知道大数据的数据来源都是通过什么渠道获得的？下面就由小编为大家解答一下这个问题。
对于数据的来源很多人认为是互联网和物联网产生的，其实这句话是对的，这是因为互联网公司是天生的大数据公司，在搜索、社交、媒体、交易等各自核心业务领域，积累并持续产生海量数据。而物联网设备每时每刻都在采集数据，设备数量和数据量都与日俱增。这两类数据资源作为大数据的数据来源，正在不断产生各类应用。国外关于大数据的成功经验介绍，大多是这类数据资源应用的经典案例。还有一些企业，在业务中也积累了许多数据，从严格意义上讲，这些数据资源还算不上大数据，但对商业应用而言，却是最易获得和比较容易加工处理的数据资源，是我们常用的数据来源。
而数据的来源是我们评价大数据应用的第一个关注点。首先需要我们看这个应用是否真有数据支撑，数据资源是否可持续，来源渠道是否可控，数据安全和隐私保护方面是否有隐患。二是要看这个应用的数据资源质量如何，是好数据还是坏数据，能否保障这个应用的实效。对于来自自身业务的数据资源，具有较好的可控性，数据质量一般也有保证，但数据覆盖范围可能有限，需要借助其他资源渠道。对于从互联网抓取的数据，技术能力是关键，既要有能力获得足够大的量，又要有能力筛选出有用的内容。对于从第三方获取的数据，需要特别关注数据交易的稳定性。数据从哪里来是分析大数据应用的起点，只有我们找到了好的数据来源，我们就能够做好大数据的工作。这句需要我们去寻找数据比较密集的领域。
一般来说，我们获取数据的时候需要数据密集的行业中挖掘数据，主要就是金融、电信、服务行业等等，而金融是一个特别重要的数据密集领域。金融行业既是产生数据尤其是有价值数据的基地，又是数据分析服务的需求方和应用地。更为重要的是，金融行业具备充足的支付能力，将是大数据产业竞争的重要战场。许多大数据是通过在金融领域的应用辐射到了各个行业。
我们在这篇文章中为大家介绍了大数据的数据来源以及数据密集的领域，希望这篇文章能够给大家带来帮助，最后感谢大家的阅读。