⑴ 大数据是什么意思 就业前景如何
大数据行业近几年频频出现在人们的视野中,许多高校也相继开设了与其相关的专业,但大数据究竟是什么意思呢,我们一起来学习一下吧。
大数据(big data)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》 [2] 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”。
大数据涉及到的学科:计算机,信息科学,统计学等。
随着电子信息技术的发展,大数据将在BI,工业4.0,云计算,物联网,互联网+、人工智能等更多的领域发挥巨大作用。
据数联寻英发布《大数据人才报告》显示,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。
据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示,研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大,而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明,数据分析人才的供给指数最低,仅为0.05,属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快,平均跳槽速度为19.8个月。
根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计,未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万,而在BAT企业招聘的职位里,60%以上都在招大数据人才。而且大数据人才的薪资也是很可观的,选择大数据的相关专业进行学习深造,是个不错的选择。
⑵ 大数据是什么意思
专业解释:大数据英文名叫big data,是一种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。通俗解释:大数据通俗的解释就是海量的数据,顾名思义,大就是多、广的意思,而数据就是信息、技术以及数据资料,合起来就是多而广的信息、技术、以及数据资料。大数据提出时间“大数据”这个词是由维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶于2008年8月中旬共同提出。大数据的特点Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)-由IBM提出。大数据存在的意义和用途是什么?看似大数据是一个很高大上的感觉,和我们普通人的生活相差甚远,但是其实不然!大数据目前已经存在我们生活中的各种角落里了,举个例子,我们现在目前最关心的疫情情况数据,用的就是大数据的技术,可以实时查看确诊人数以及各种疫情数据。大数据存在的意义是什么?从刚才的举例中我们基本可以了解,大数据是很重要的,其存在的意义简单来说也是为了帮助人们更直观更方便的去了解数据。而通过了解这些数据后又可以更深一步的去挖掘其他有价值的数据,例如今日头条/抖音等产品,通过对用户进行整理和分析,然后根据用户的各种数据来判断用户的喜爱,进而推荐用户喜欢看的东西,这样做不仅提升了自身产品的体验度,也为用户提供了他们需要的内容。大数据的用途有哪些?要说大数据的用途,那可就相当广泛了,基本各行各业都可以运用到大数据的知识。如果简单理解的话,可分为以下四类:用途一:业务流程优化大数据更多的是协助业务流程效率的提升。能够根据并运用社交网络数据信息 、网站搜索及其天气预告找出有使用价值的数据信息,这其中大数据的运用普遍的便是供应链管理及其派送线路的提升。在这两个层面,自然地理精准定位和无线通信频率的鉴别跟踪货物和送大货车,运用交通实时路况线路数据信息来选择更好的线路。人力资源管理业务流程也根据大数据的剖析来开展改善,这这其中就包含了职位招聘的调整。用途二:提高医疗和研发大型数据分析应用程序的计算能力允许我们在几分钟内解码整个dna。可以创造新的治疗方法。它还能更好地掌握和预测疾病。如同大家配戴智能手表和别的能够转化成的数据信息一样,互联网大数据还可以协助病人尽快医治疾患。现在大数据技术已经被用于医院监测早产儿和生病婴儿的状况。通过记录和分析婴儿的心跳,医生预测可能的不适症状。这有助于医生更好地帮助宝宝。用途三:改善我们的城市大数据也被用于改进我们在城市的生活起居。比如,依据城市的交通实时路况信息,运用社交媒体季节变化数据信息,增加新的交通线路。现阶段,很多城市已经开展数据分析和示范点新项目。用途四:理解客户、满足客户服务需求互联网大数据的运用在这个行业早已广为人知。重点是如何使用大数据来更好地掌握客户及其兴趣和行为。企业非常喜欢收集社交数据、浏览器日志、分析文本和传感器数据,以更全面地掌握客户。一般来说,建立数据模型是为了预测。如何利用大数据?那我们了解了这么多关于大数据的知识,既然大数据这么好,我们怎么去利用大数据呢?那这个就要说到大数据的工具BI了,BI简单理解就是用来分析大数据的工具,从数据的采集到数据的分析以及挖掘等都需要用到BI,BI兴起于国外,比较知名的BI工具有Tableau、Power BI等;而国内比较典型的厂家就是亿信华辰了。虽然BI兴起于国外,但是这些年随着国内科技的进步以及不断的创新,目前国内BI在技术上也不比国外的差,而且因为国内外的差异化,在BI的使用逻辑上,国内BI更符合国内用户的需求。希望对您有所帮助!~⑶ 《谈谈大数据与人力资源管理:什么是大数据
人力资源的数据分析可以从多个方面来进行:
1、人工成本数据,包括劳内动分配率、劳动报容酬率、人均人工成本、人工成本占总成本比;
2、效率数据:百元人工成本增加值、百元人工成本销售收入;
3、薪酬结构数据:动浮比、高中基层人均收入对比、级差、档差;
4、招聘配置数据:招聘周期、招聘周期内到岗率、招聘费用控制、职能后勤人员占总人数比、管理人员占总人数比;
5、培训发展数据:人均培训课时(费用)、管理人员人均培训课时(费用)、后备梯队配置比;
6、劳动关系数据:劳务纠纷发生次数、社保公积金覆盖率、劳动合同签订率、劳务纠纷相关费用占总人工成本比
⑷ 大数据是什么意思
大数据(英语:Bigdata),又称为巨量资料,指的是在传统数据处理应用软件不足以处理的大或复杂的数据集的术语。
大数据也可以定义为来自各种来源的大量非结构化或结构化数据。从学术角度而言,大数据的出现促成广泛主题的新颖研究。这也导斗纯致各种大数据统计方法的发展。大数据并没有统计学的抽样方法;它只是观察和追踪发生的事情。因此,大数据通常包含的数据大小超出传统软件在可接受的时间内处理的能力。由于近期的技术进步,发布新数据的便捷性以及全球大多数政府对高透明度的要求,大数据分析在现代研究中越来越突出。
应用:
大数据的应用示例包括大科学、RFID、感测设备网络、天文学、大气学、交通运输、基因组学、生物学、大社会数据分析、互联网文件处理、制作互联网搜索引擎索引、通信记录明细、军事侦查、金融大数据,医疗蠢袭大数据,社交网络、通勤时间预测、医疗记录、照片图像和影像封存、大规模的电子商务等。
1.大型强子对撞机中有1亿5000万个传感器,每秒发送4000万次的数据。实验中每秒产生将近6亿次的对撞,在过滤去除99.999%的撞击数据后,得到约100次的有用撞击数据。
将撞击结果数据过滤处理后仅记录0.001%的有用数据,全部四个对撞机的数据量复制前每年产生空档咐25拍字节(PB),复制后为200拍字节。
如果将所有实验中的数据在不过滤的情况下全部记录,数据量将会变得过度庞大且极难处理。每年数据量在复制前将会达到1.5亿拍字节,等于每天有近500艾字节(EB)的数据量。这个数字代表每天实验将产生相当于500垓(5×1020)字节的数据,是全世界所有数据源总和的200倍
2.大数据产生的背景离不开Facebook等社交网络的兴起,人们每天通过这种自媒体传播信息或者沟通交流,由此产生的信息被网络记录下来,社会学家可以在这些数据的基础上分析人类的行为模式、交往方式等。美国的涂尔干计划就是依据个人在社交网络上的数据分析其自杀倾向,该计划从美军退役士兵中拣选受试者,透过Facebook的行动app收集资料,并将用户的活动数据传送到一个医疗资料库。收集完成的数据会接受人工智能系统分析,接着利用预测程序来即时监视受测者是否出现一般认为具伤害性的行为。
3.运用数据挖掘技术,分析网络声量,以了解客户行为、市场需求,做营销策略参考与商业决策支持,或是应用于品牌管理,经营网络口碑、掌握负面事件等。如电信运营商透过品牌的网络讨论数据,即时找出负面事件进行处理,减低负面讨论在网络扩散后所可能引发的形象危害。又如具有大量商店交易数据的第三方服务业者(Third-partyServiceProviders,TSP)可以集成手中交易数据、公开的顾客评论数据(例如:GoogleMap评论)、法院的店家诉讼数据等,评估与预测店家运营情形,进一步进行商业顾问服务。
⑸ 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。
⑹ 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
⑺ 大数据含义是什么
问题一:什么是大数据?大数据是什么意思? “大数据”是近年来IT行业的热词,大数据在各个行业的应用逐渐变得广泛起来,如2014年的两会,我们听得最多的也是大数据分析,那么,什么是大数据呢,大数据时代怎么理解呢,一起来看看吧。
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。
大数据的特点。数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据,但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的,我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。
大 数据的采集。科学技术及互联网的发展,推动着大数据时代的来临,各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片,数据计量单位已从从Byte、KB、MB、 GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB来衡量。大数据时代数据的采集也不再是技术问题,只是面对如此众多的数据,我们怎样才能找到 其内在规律。
大数据的挖掘和处理。大数据必然无法用人脑来推算、估测,或者用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构,依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术,因此,大数据的挖掘和处理必须用到云技术。
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。
大 数据的应用。大数据可应用于各行各业,将人们收集到的庞大数据进行分析整理,实现资讯的有效利用。举个本专业的例子,比如在奶牛基因层面寻找与产奶量相关 的主效基因,我们可以首先对奶牛全基因组进行扫描,尽管我们获得了所有表型信息和基因信息,但是由于数据量庞大,这就需要采用大数据技术,进行分析比对, 挖掘主效基因。例子还有很多。
大数据的意义和前景。总的来说,大数据是对大量、动态、能持续的数据,通过运 用新系统、新工具、新模型的挖掘,从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前,面对庞大的数据,我们可能会一叶障目、可见一斑,因此不能了解到事物的真正本 质,从而在科学工作中得到错误的推断,而大数据时代的来临,一切真相将会展现在我么面前。
商业智能的技术体系主要有数据仓库(Data Warehouse,DW)、联机分析处理(OLAP)以及数据挖掘(Data Mining,DM)三部分组成。
数据仓库是商业智能的基础,许多基本报表可以由此生成,但它更大的用处是作为进一步分析的数据源。所谓数据仓库(DW)就是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据 *** ,用以支持经营管理中的决策制定过程。多维分析和数据挖掘是最常听到的例子,数据仓库能供给它们所需要的、整齐一致的数据。
在线分析处理(OLAP)技术则帮助分析人员、管理人员从多种角度把从原始数据中转化出来、能够真正为用户所理解的、并真实反映数据维特性的信息,进行快速、一致、交互地访问,从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。
数据挖掘(DM)是一种决策支持过程,它主要基于AI、机器学习、统计学等技术,高度自动化地分析企业原有的数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,预测客户的行为,帮助企业的决策者调整市场策略,减少风险,做出正确的决策。
商业智能的应用范围
1.采购管理
2.财务管理
3.人力资源管理
4.客户服务
5.配销管......>>
问题二:什么是大数据 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。
问题三:什么是“大数据”的真正含义 大讲台大数据 在线培训为你解答:大数据(bigdata),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 *** ,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。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。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。
最小的基本单位是bit,按顺序给出所有单位:bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
问题四:大数据是什么含义? 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。
问题五: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。
问题六: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。
问题七:大数据的概念是什么意思 什么是大数据概念?
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。
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)这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。
对于“大数据”(Big data)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。《著云台》的分析师团队认为,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。
问题八:大数据的含义包括哪些 大数据(英语:Big data[1][2]或Megadata),或称巨量数据、海量数据、大资料,指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工,在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。
在总数据量相同的情况下,与个别分析独立的小型数据集(data
set)相比,将各个小型数据 *** 并后进行分析可得出许多额外的信息和数据关系性,可用来察觉商业趋势、判定研究质量、避免疾病扩散、打击犯罪或测定实时交通路况等;这样的用途正是大型数据集盛行的原因。
大数据的应用示例包括大科学、RFID、感测设备网络、天文学、大气学、基因组学、生物学、大社会数据分析、互联网文件处理、制作互联网搜索引擎索引、通信记录明细、军事侦查、社交网络、通勤时间预测、医疗记录、照片图像和视频封存、大规模的电子商务等。
问题九:什么是大数据?有什么意义? 大数据就是大量的数据,通过分析找出他们的规律
问题十:什么是大数据,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。
⑻ 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。
(8)人事大数据是什么意思扩展阅读:
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。