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大数据以什么形式对外输出能力

发布时间:2024-07-28 06:58:50

Ⅰ 都说现在是大数据时代,是什么意思

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。

大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据,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。

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。

(1)大数据以什么形式对外输出能力扩展阅读:

最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡, 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、互联网之后又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。

Ⅱ 联通大数据对外提供服务的形式

联通大数据对外提供服务的形式包括答:亲联通大数据能力开放平台:中国联通充分考虑资源的合理化利用,以平台+应用+数据的多种组合方式,通过IaaS基础设施即服务、PaaS平台即服务、SaaS软件即服务三种服务交付模式对外合作(共享联通数据资源和基础设施资源)。
能力开放平台提供封装后的数据、存储和计算资源,通过多租户安全隔离,客户可在联通能力开放平台上使用资源与数据来开发所需标签、模型及应用。
或者基于联通大数据平台能力,结合客户个性化需求,向客户提供完整解决方案和数据产品,供客户直接使用ClouderaEDH企业版,实现对企业中多个集群运行状况的有效监控和管理,构建了Hadoop、MPP、ORACLE混搭数据平台(BSS、上网记录数据、信令日志数据),实现MBO的跨域数据整合(包括对结构化、半结构化及非结构化的数据支撑)感谢您的耐心等待。

Ⅲ 大数据先内后外 运营商切勿激进自毁前程

大数据先内后外 运营商切勿激进自毁前程

大数据的蓬勃发展,给运营商带来了许多美好的憧憬,于是乎,许多运营商纷纷开始结合互联网+,考虑将运营商大数据对外变现,这种探索固然好,但笔者结合实际工作经验,认为这种做法偏激进。

大数据是否具备对外变现的能力,依赖大数据在运营商内部的机制是否成熟。简单点讲,数据采集、数据清洗传输、模型建设、可视化呈现等步骤,缺一不可。我曾在先前的文章里提出可视化是运营商发展的下一个阶段,指的是,当运营商的采集、传输、模型这3个环节都成熟后,我们需要将大量的精力投入到可视化工作中,如营销流程可视化、消费行为可视化、监控内控风险可视化等,只有当可视化工作在运营商中应用得就如当初的企信通、企业OA般纯熟,大数据才具有对外输出变现的基础能力。

那,我们先看看当前运营商的大数据机制是否成熟?笔者从某运营商里应用大数据较为突出的省公司里看到,该公司拥有大数据采集、传输、清洗建模等一系列平台,但其大市场营销使用大数据精准目标号码的频率不足10%,仍然依赖传统媒介、业务支持系统提目标号码、外呼和短信等传统方式;此外,其内部员工都知晓公司在运作大数据,但其日常工作,如综合、行政、工会、营销、网络等板块,基本没有应用大数据的平台,也无大数据相关的结合案例。简单点讲,该公司虽然有一系列的对外变现平台案例,但其内部大数据应用普及程度非常低,内部应用大数据的场合基本上没有,在这种自己都未能熟知产品的前提下提供的大数据变现,笔者认为不具有信服力。

我们常常可从运营商内部的报告看到,大数据的结合,使得某某营销效率提升超过30%甚至上百个百分点,某某大数据与银行或农业结合,提升生产效率超过50%等,这些数据非常喜人,但却经不起推敲。一来,既然大数据工具如此高效,为何不在营销上全面普及?二来,既然变现能力这么强,为何不取代现有的语音流量,成为增收利器?种种场合表明,运营商的大数据应用更多的停留在“项目”,甚至是“汇报”的层面,就如当前互联网创业一样,只要与互联网+、农业+、电商+等主题相关,相关政府就一律开绿灯等一样,仍然过于表面。回想短信产品刚推出的时候,公司开会通报、绩效点评、系统监控等各种内部工作都得到了深度的普及,而后续推出的企信通、信息机等围绕短信产品的对外销售,也取得了辉煌多年的收入成绩,这种前后对比,更加证明了运营商应用大数据的激进。

当然,所有的设想都需经过实践方可证明其是否可行,运营商在大数据上的探索才刚刚起步,我们仍然在内部流程应用、外部可视化变现等维度有着非常多值得探索的点,笔者希望,不管怎样,抛弃浮夸,回归实在,让大数据真正成为推动运营商转型的能力,这兴许才是王道。

以上是小编为大家分享的关于大数据先内后外 运营商切勿激进自毁前程的相关内容,更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

Ⅳ 大数据时代是什么

问题一:什么是大数据时代 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友巧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的崛起答空,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好举键资的回报率。
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......>>

问题二:大数据时代:大数据是什么? 大数据是什么?是一种运营模式,是一种能力,还是一种技术,或是一种数据 *** 的统称?今天我们所说的“大数据”和过去传统意义上的“数据”的区别又在哪里?大数据的来源又有哪些?等等。当然,我不是专家学者,我无法给出一个权威的,让所有人信服的定义,以下所谈只是我根据自己的理解进行小结归纳,只求表达出我个人的理解,并不求全面权威。先从“大数据”与“数据”的区别说起吧,过去我们说的“数据”很大程度上是指“数字”,如我们所说的客户量,业务量,营业收入额,利润额等等,都是一个个数字或者是可以进行编码的简单文本,这些数据分析起来相对简单,过去传统的数据解决方案(如数据库或商业智能技术)就能轻松应对;而今天我们所说的“大数据”则不单纯指“数字”,可能还包括“文本,图片,音频,视频……”等多种格式,其涵括的内容十分丰富,如我们的博客,微博,轻博客,我们的音频视频分享,我们的通话录音,我们位置信息,我们的点评信息,我们的交易信息,互动信息等等,包罗万象。用正规的语句来概括就是,“数据”是结构化的,而“大数据”则包括了“结构化数据”“半结构化数据”和“非结构化数据”。关于“结构化”“半结构化”“非结构化”可能从字面上比较难理解,在此我试着用我的语言看能否形象点地表达出来:由于数据是结构化的,数据分析可以遵循一定现有规律的,如通过简单的线性相关,数据分析可以大致预测下个月的营业收入额;而大数据是半结构化和非结构化的,其在分析过程中遵循的规律则是未知的,它通过综合方方面面的信息进行模拟,它以分析形式评估证据,假设应答结果,并计算每种可能性的可信度,通过大数据分析我们可以准确找到下一个市场热点。 基于此,或许我们可以给“大数据”这样一个定义,“大数据”指的是收集和分析大量信息的能力,而这些信息涉及到人类生活的方方面面,目的在于从复杂的数据里找到过去不容易昭示的规律。相比“数据”,“大数据”有两个明显的特征:第一,上文已经提到,数据的属性是包括结构化、非结构化和半结构化数据;第二,数据之间频繁产生交互,大规模进行数据分析,并实时与业务结合进行数据挖掘。解决了大数据是什么,接下来还有一个问题,大数据的来源有哪些?或者这个问题这样来表达会更清晰“大数据的数据来源有哪些?”对于企业而言,大数据的数据来源主要有两部分,一部分来自于企业内部自身的信息系统中产生的运营数据,这些数据大多是标准化、结构化的。(若继续细化,企业内部信息系统又可分两类,一类是“基干类系统”,用来提高人事、财会处理、接发订单等日常业务的效率;另一类是“信息类系统”,用于支持经营战略、开展市场分析、开拓客户等。)传统的商业智能系统中所用到的数据基本上数据该部分。而另外一部分则来自于外部,包括广泛存在于社交网络、物联网、电子商务等之中的非结构化数据。这些非结构化数据由源于 Facebook、Twitter、LinkedIn 及其它来源的社交媒体数据构成,其产生往往伴随着社交网络、移动计算和传感器等新的渠道和技术的不断涌现和应用。具体包括了:如,呼叫详细记录、设备和传感器信息、GPS 和地理定位映射数据、通过管理文件传输协议传送的海量图像文件、Web 文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等等。由于来源不同,类型不同的数据透视的是同一个事物的不同的方面,以消费客户为例,消费记录信息能透视客户的消费能力,消费频率,消费兴趣点等,渠道信息能透视客户的渠道偏好,消费支付信息能透视客户的支付渠道情况,还有很多,如,客户会否在社交网站上分享消费情况,消费前后有否在搜索引擎上搜索过相关的关键词等等,这些信息(或说数据)......>>

问题三:大数据时代是什么意思?详解 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。

问题四:大数据时代,大数据概念,大数据分析是什么意思? 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,其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB(1PB=1024TB),这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实,到目前为止,人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。2、是数据类别大和类......>>

问题五:什么是大数据,大数据时代怎么理解 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。

问题六:什么是大数据时代 大数据时代
(巨量资料(IT行业术语))
编辑
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。
产生背景
编辑
进入2012年,大数据(big data)一词越来越多地被提及,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数
大数据时代来临
据,并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《 *** 》《华尔街日报》的专栏封面,进入美国白宫官网的新闻,现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中,甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。[1]
数据正在迅速膨胀并变大,它决定着企业的未来发展,虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患,但是随着时间的推移,人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。
正如《 *** 》2012年2月的一篇专栏中所称,“大数据”时代已经降临,在商业、经济及其他领域中,决策将日益基于数据和分析而作出,而并非基于经验和直觉。
哈佛大学社会学教授加里・金说:“这是一场革命,庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程,无论学术界、商界还是 *** ,所有领域都将开始这种进程。”[2]
影响
编辑
大数据
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。[3]
随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据,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。[2]
在现今的社会,大数据的应用越来越彰显他的优势,它占领的领域也越来越大,电子商务、O2O、物流配送等,各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务,创新运营模式。有了大数据这个概念,对于消费者行为的判断,产品销售量的预测,精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。[4]
“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象:互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大,以至于不能用G或T来衡量。
大数据到底有多大?一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们,一天之中,互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD;发出的邮件有2940亿封之多(相当于美国两年的纸质信件数量);发出的社区帖子达200万个(相当于《时代》杂志770年的文字量);卖出的手机为37.8万台,高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……[1]
截止到2012年,数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据公司(IDC)的研究结果表明,2008年全球产生的数据量为0.49ZB,2009年的数据量为0.8ZB,2010年增长为1.2ZB,2011年的数量更是高达1.82ZB,相当于全球每人产生200GB以上的数据。而到2012年为止,人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB,全人类历史上说过的所......>>

问题七:什么是大数据时代 大数据时代
(巨量资料(IT行业术语))
编辑
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。
中文名
大数据时代
外文名
Big data
提出者
麦肯锡
类 属
科技名词
目录
1 产生背景
2 影响
? 大数据
? 大数据的精髓
? 数据价值
? 可视化
3 特征
4 案例分析
5 产业崛起
6 提供依据
7 应对措施
产生背景
编辑
进入2012年,大数据(big data)一词越来越多地被提及,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数
大数据时代来临
据,并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《 *** 》《华尔街日报》的专栏封面,进入美国白宫官网的新闻,现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中,甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。[1]
数据正在迅速膨胀并变大,它决定着企业的未来发展,虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患,但是随着时间的推移,人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。
正如《 *** 》2012年2月的一篇专栏中所称,“大数据”时代已经降临,在商业、经济及其他领域中,决策将日益基于数据和分析而作出,而并非基于经验和直觉。
哈佛大学社会学教授加里・金说:“这是一场革命,庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程,无论学术界、商界还是 *** ,所有领域都将开始这种进程。”[2]
影响
编辑
大数据
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。[3]
随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据,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。[2]
在现今的社会,大数据的应用越来越彰显他的优势,它占领的领域也越来越大,电子商务、O2O、物流配送等,各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务,创新运营模式。有了大数据这个概念,对于消费者行为的判断,产品销售量的预测,精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。[4]
“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象:互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大,以至于不能用G或T来衡量。
大数据到底有多大?一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们,一天之中,互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD;发出的邮件有2940亿封之多(相当于美国两年的纸质信件数量);发出的社区帖子达200万个(相当于《时代》杂志770年的文字量);卖出的手机为37.8万台,高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……[1]
截止到2012年,数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据公司(IDC)的研究结果表......>>

问题八:简述什么是大数据时代 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 *** ,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。

问题九:什么是大数据时代。什么又叫做云商。? 随着分布式计算技术的成熟,大公司已经有了分析处理大数据的能力。这也让数据挖掘等数据分析技术逐渐成熟,以往只能采取抽样数据分析而现在可以分析所有的数据了。分析结果随着数据量的增加也越来越精确,范围也越来越广,而数据也随之越来越有价值这就造成几乎所有公司开始拼命搜集各类数据以提高自己的服务。
云商也叫智慧云商。信息 + 应用+ 基础设施无处不在 = 平台应用跨地域、跨终端、跨系统、跨平台。

问题十:马云说大数据时代已经开始到来,那么大数据是指什么内容呢?想深入学习这方面的知识 您好,看你选择什么行业了,我先说说大数据概念包含几个方面的内涵吧 1. 数据量大,TB,PB,乃至EB等数据量的数据需要分析处理。 2. 要求快速响应,市场变化快,要求能及时快速的响应变化,那对数据的分析也要快速,在性能上有更高要求,所以数据量显得对速度要求有些“大”。 3. 数据多样性:不同的数据源,非结构化数据越来越多,需要进行清洗,整理,筛选等操作,变为结构数据。 4. 价值密度低,由于数据采集的不及时,数据样本不全面,数据可能不连续等等,数据可能会失真,但当数据量达到一定规模,可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。 很多行业都会有大数据需求,譬如电信行业,互联网行业等等容易产生大量数据的行业,很多传统行业,譬如医药,教育,采矿,电力等等任何行业,都会有大数据需求。 随着业务的不断扩张和历史数据的不断增加,数据量的增长是持续的。 如果需要分析大数据,则可以Hadoop等开源大数据项目,或Yonghong Z-Suite等商业大数据BI工具。 随着互联网和移动的快速发展,大数据在各个领域不断增加应用。也越来越面向个人大数据应用。

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