什么是大数据?大数据到底是什么?

大数据是什么意思?下面我们会详细介绍。

大数据-百度百科

  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MapReduce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。

大数据-维基百科

  大数据(英语:Big data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[3][4]。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,将各个小型数据集合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。

  截至2012年,技术上可在合理时间内分析处理的数据集大小单位为艾字节(exabytes)。在许多领域,由于数据集过度庞大,科学家经常在分析处理上遭遇限制和阻碍;这些领域包括气象学、基因组学[9]、神经网络体学、复杂的物理模拟,以及生物和环境研究。这样的限制也对网络搜索、金融与经济信息学造成影响。数据集大小增长的部分原因来自于信息持续从各种来源被广泛收集,这些来源包括搭载感测设备的移动设备、高空感测科技(遥感)、软件记录、相机、麦克风、无线射频辨识(RFID)和无线感测网络。自1980年代起,现代科技可存储数据的容量每40个月即增加一倍;截至2012年,全世界每天产生2.5艾字节(2.5×1018)的数据。

  大数据几乎无法使用大多数的数据库管理系统处理,而必须使用“在数十、数百甚至数千台服务器上同时平行运行的软件”。大数据的定义取决于持有数据组的机构之能力,以及其平常用来处理分析数据的软件之能力。“对某些组织来说,第一次面对数百GB的数据集可能让他们需要重新思考数据管理的选项。对于其他组织来说,数据集可能需要达到数十或数百兆字节才会对他们造成困扰。”

  随着大数据被越来越多的提及,有些人惊呼大数据时代已经到来了,2012年《纽约时报》的一篇专栏中写到,“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。但是并不是所有人都对big data感兴趣,有些人甚至认为这是商学院或咨询公司用来哗众取宠的buzzword,看起来很新颖,但只是把传统重新包装,之前在学术研究或者政策决策中也有海量数据的支撑,大数据并不是一件新兴事物。

  大数据时代的来临带来无数的机遇,但是与此同时个人或机构的隐私权也极有可能受到冲击,大数据包含了各种个人信息数据,现有的隐私保护法律或政策无力解决这些新出现的问题。有人提出,大数据时代,个人是否拥有“被遗忘权”,被遗忘权即是否有权利要求数据商不保留自己的某些信息,大数据时代信息为某些互联网巨头所控制,但是数据商收集任何数据未必都获得用户的许可,其对数据的控制权不具有合法性。2014年5月13日欧盟法院就“被遗忘权”(right to be forgotten)一案作出裁定,判决Google应根据用户请求删除不完整的、无关紧要的、不相关的数据以保证数据不出现在搜索结果中。这说明在大数据时代,加强对用户个人权利的尊重才是时势所趋的潮流。

大数据的应用

大数据使用在日子中能够协助咱们获取到有用的价值。

  随着大数据的使用越来越广泛,使用的职业也越来越低,咱们每日都能够看到大数据的一些新颖的使用,然后协助人们从中获取到真正有用的价值。许多组织或者个人都会遭到大数据的分析影响,可是大数据是怎样协助人们挖掘出有价值的信息呢?下面就让咱们一起来看看九个价值极度高的大数据的使用,这些都是大数据在分析使用上的要害范畴:

1.了解客户、满意客户服务需求

  大数据的使用现在在这范畴是最广为人知的。重点是怎样使用大数据更好的了解客户以及他们的喜爱和行为。企业极度喜爱搜集交际方面的数据、浏览器的日志、分析出文本和传感器的数据,为了愈加全面的了解客户。在通常情况下,创建出数据模型进行猜测。好比美国的闻名零售商Target便是经过大数据的分析,取得有价值的信息,精准得猜测到客户在什么时刻想要小孩。别的,经过大数据的使用,电信公司能够更好猜测出丢失的客户,沃尔玛则愈加精准的猜测哪个产品会大卖,轿车保险职业会了解客户的需求和驾驶水平,政府也能了解到选民的偏好。

2.业务流程优化

  大数据也更多的协助业务流程的优化。能够经过使用交际媒体数据、网络查找以及天气预告挖掘出有价值的数据,其中大数据的使用最广泛的便是供应链以及配送道路的优化。在这2个方面,地理定位和无线电频率的识别追踪货物和送货车,使用实时交通道路数据制定愈加优化的道路。人力资源业务也经过大数据的分析来进行改良,这其中就包含了人才招聘的优化。

3.大数据正在改善咱们的日子

  大数据不但单只是使用于企业和政府,同样也适用咱们日子当中的每个人。咱们能够使用穿戴的装备(如智能手表或者智能手环)生成最新的数据,这让咱们能够凭据咱们热量的耗费以及睡眠模式来进行追踪。而且还使用使用大数据分析来寻找归于咱们的爱情,大多数时刻交友网站便是大数据使用工具来协助需求的人匹配合适的目标。

4.进步医疗和研制

  大数据分析使用的核算能力能够让咱们能够在几分钟内就能够解码整个DNA。而且让咱们能够制定出最新的医治计划。一起能够更好的去了解和猜测疾病。就好像人们戴上智能手表等能够构成的数据一样,大数据同样能够协助患者对于病况进行更好的医治。大数据技能现在已经在医院使用监督早产婴儿和患病婴儿的情况,经过记录和分析婴儿的心跳,医师针对婴儿的身体可能会呈现不适症状做出猜测。这样能够协助医师更好的救助婴儿。

更多行业相关资讯请搜索圈T社区 跟有行业相关免费教学视频哦!

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 215,874评论 6 498
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 92,102评论 3 391
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 161,676评论 0 351
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 57,911评论 1 290
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 66,937评论 6 388
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,935评论 1 295
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,860评论 3 416
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,660评论 0 271
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,113评论 1 308
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,363评论 2 331
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,506评论 1 346
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,238评论 5 341
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,861评论 3 325
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,486评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,674评论 1 268
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,513评论 2 368
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,426评论 2 352

推荐阅读更多精彩内容