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数据是什么?里说:数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号,是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。大家会发现:数据具有抽象的、可识别的这两个最基本的特征。那么大数据呢?首先想象一下:旧石器时代的原始人类。对于他们,山洞的一副壁画就足以记录他们现存的知识库,那壁画就是那个时期的大数据;接着来到前朝历史,记录的数据多了,竹签慢慢发展到纸张,成为承载数据的媒介,一堆纸,一房间的书券成为了大数据;再看当今这个社会,数据已经巨量到我们要用庞大的计算机群去存储。所以说大数据其本身是一个相对的、抽象的的概念。为了描述这层抽象,学者们做了一个5个v的诠释,这5个v分别是:Volume数据量大,Variety种类和来源多样化,Value数据价值密度较低,Velocity数据增长速度快,Veracity数据的准确性和可信赖度,前三个v是基础,后面两个是逐渐延伸扩展出来的。对于这5个v已经有很多文章去详细解释了,有兴趣的话,大家可以自行搜索。为了更容易去理解什么是大数据,我这里想引用一下这个暑期档关于高考题材的电视剧《小欢喜》中的一个片段,黄磊正在苦口婆心的和海清解释小凡-他们的儿子被老师蹲班原因。黄磊:”如果说参加高考的话,你就是一稳定的分母,考上了,你就是分子,这个升学率就上去了,如果没考上,你就是一坏分子,那你还不就蹲班呢“,海清:”这还没正式开学呢,学校怎么知道一凡就当不了这分子呢“,黄磊:”大数据呀,他根据你高一高二历次考试的这些东西,他就判断一下,你到底是一个什么级别的,如果你是一个好分子,肯定让你考,但如果你是个坏分子的话,分母都不让你当。剧中,黄磊一针见血的谈到了大数据意味着什么,代表着现如今大部分观众已经普遍能够开始接受这个词。其实纵观当今的社会,大数据已然无处不在。这里随便举些家喻户晓的应用场景:豆瓣的电影评分,大众点评的美食推荐,抖音视频的自动推送,淘宝的广告推送,世界杯各个国家的赔率计算。大数据影响着我们的决策,影响着生活的所见所闻。有研究指出,随着数字化社会的推进,人类平均每天生成2.2EB的数据,全球数据总量中有90%是过去24个月创建的,这充分说明海量的数据在当下已经不可避免地成为个人和企业的一项重要资产。如何利用好这些数据,并且深度发掘其中潜在的价值,是很多企业提高核心竞争力的一项重要手段,在一些数据驱动型的企业中甚至起到了决定性的作用。微策略为什么会被众多世界500强企业所青睐呢?它的其中一个优势在于它支持连接到一百多个企业数据库和其他信息资产,而且每个季度都在不停的引入新的数据源并提供不间断对数据源新版本的支持。包括传统的数据库MSSQLServer,Oracle,DB2,Teradata和大数据源,Spark,Impala,Hive等等。当数据源的推陈出新可能带来用户选择性的困扰,微策略提供各项功能性能指标的白皮书从纵向、横向剖析各个数据源与微策略集成的优势劣势,以提供给广大企业和用户参考。数据像空气一样围绕着我们的生活。我们可以预见,未来不仅是企业决策要由数据驱动,数据分析师、数据科学家将成为最热门的新兴需求职位之一。
齐新萍2019-12-22 00:54:07
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大数据有4个特点,为别为:Volume、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。官方电话官方网站向TA提问。
齐晋华2019-12-22 01:54:05
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大数据是大量、高速、多变的信息,它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最佳化处理。大数据为企业获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。借助大数据及相关技术,我们可针对不同行为特征的客户进行针对性营销,甚至能从“将一个产品推荐给一些合适的客户”到“将一些合适的产品推荐给一个客户”,得以更聚焦客户,进行个性化精准营销。大数据时代下的精准营销是指通过大数据获取对象的喜好,行为偏好,对不同对象进行不同营销。大数据精准营销的核心可以概括为几大关键词:用户、需求、识别、体验。亿美软通推出数据云服务,延续亿美的客户服务、客户营销、客户管理的公司经营理念,通过庞大的消费数据资源,为客户提供数据验证,精准营销等数据级服务。简单说就是为企业提供数据验证和数据筛选业务。
贺龙豹2019-12-22 00:37:22
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大数据的意义在处于一个大数据时代,大数据无疑是近期最时髦的词汇了。不管是云计算、社交网络,还是物联网、移动互联网和智慧城市,都要与大数据扯上关系。大数据已经成为有特别含义的专用词汇,不在单指数据体量大。随着云计算、移动互联网和物联网等新一代信息技术的创新和应用普及,21世纪人类将飞速进入大数据时代。大数据开启了一次重大的时代转型大数据正在改变我们的生活,工作甚至是我们的思维;越来越多的行业对大数据应用持比较乐观的态度,越来越多的用户在初步尝试或者在考虑怎么样使用类似大数据解决方案,来提升自己的业务水平,这仅仅是一个开始,大数据对于我们的生活,以及与世界交流方式都提出了挑战,随着数据化的逐步推进,大数据将成为成本领先,差异化,集中化三大传统企业竞争战略之后,企业可以选择的第四种战略;最惊人的是,社会需要放弃他对因果关系的渴求,而只关注相关关系,就是只知其然,不用知其所以然,这就推翻了自古以来的惯例,使我们做决定和理解现实的最基本方式也将受到挑战,改变了我们决策的分析过程,对传统决策产生了极其重大的影响。大数据对企业的影响和意义到底体现在:1,帮助企业了解客户。2,帮助企业锁定资源。3,帮助企业规划生产。4,帮助企业开展服务。大数据平台的出现将引发数据中心的大规模分化,基础设施专家必须应对层出不穷的新挑战。例如,数据中心需要管理大规模的大数据平台,即基础设施中新增的数百个或数千个集群服务器。他们还要管理不同节点的服务配置与协调,并实现大数据管理套件与传统管理套件的集成。简单的说,大数据就是将海量碎片化的信息数据能够及时地进行筛选、分析,并最终归纳、整理出企业需要的资讯。禧经信息企业管理者通过大数据的分析,能够快速地发现消费者的需求变化和市场发展趋势,从而帮助企业及时做出正确的决策,从而使企业在市场上拥有更强的竞争力和不断创新的能力。对于拥有巨大价值和能量的大数据,企业如何面对信息时代的冲击和进行管理转型成为必须做出的选择。大数据的优势:可以为企业带来显著且明确的收益,但大数据也将同时增加数据中心面临的挑战。IT基础设施团队必须妥善处理大数据的三个特性,即数量。
车建候2019-12-22 00:19:47
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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,从政府到艺术,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合,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、数据集合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CRMsystems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/sensordata:包括呼叫记录CallDetailRecords,智能仪表,工业设备传感器,设备日志通常是Digitalexhaust,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;资料表明,其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB1PB=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、是数据类别大和类型多样数据类别variety大,数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富,已冲破了以前所限定的结构化数据范畴,囊括了半结构化和非结构化数据。现在的数据类型不仅是文本形式,更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据,个性化数据占绝对多数。3、是处理速度快在数据量非常庞大的情况下,也能够做到数据的实时处理。数据处理遵循“1秒定律”,可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。4、是价值真实性高和密度低数据真实性Veracity高,随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣,传统数据源的局限被打破,企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。以视频为例,一小时的视频,在不间断的监控过程中,可能有用的数据仅仅只有一两秒。 四:大数据的作用1、对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态,这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化,将结果反馈到上述应用中,将创造出巨大的经济和社会价值。大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量,需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境RamayyaKrishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长。2、大数据是信息产业持续高速增长的新引擎面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域,大数据将对芯片、存储产业产生重要影响,还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域,大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。3、大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素各行各业的决策正在从“业务驱动”转变“数据驱动”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对;可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持;可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务;在医疗领域,可提高诊断准确性和药物有效性;在公共事业领域,大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。4、大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变例如,抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代,可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据,进行挖掘分析,揭示出规律性的东西,提出研究结论和对策。 五:大数据的商业价值1、对顾客群体细分“大数据”可以对顾客群体细分,然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。云存储的海量数据和“大数据”的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。2、模拟实境运用“大数据”模拟实境,发掘新的需求和提高投入的回报率。现在越来越多的产品中都装有传感器,汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交网络也在产生着海量的数据。云计算和“大数据”分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下,实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。交易过程、产品使用和人类行为都可以数据化。大数据”技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘,从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量比如不同地区不同促销方案的情况下何种方案投入回报最高。3、提高投入回报率提高“大数据”成果在各相关部门的分享程度,提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。大数据”能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把”大数据”成果和“大数据”能力比较薄弱的部门分享,帮助他们利用“大数据”创造商业价值。4、数据存储空间出租企业和个人有着海量信息存储的需求,只有将数据妥善存储,才有可能进一步挖掘其潜在价值。具体而言,这块业务模式又可以细分为针对个人文件存储和针对企业用户两大类。主要是通过易于使用的API,用户可以方便地将各种数据对象放在云端,然后再像使用水、电一样按用量收费。目前已有多个公司推出相应服务,如北京开运联合、网易、诺基亚等。运营商也推出了相应的服务,如中国移动的彩云业务。5、管理客户关系客户管理应用的目的是根据客户的属性包括自然属性和行为属性,从不同角度深层次分析客户、了解客户,以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失率、提高客户消费等。对中小客户来说,专门的CRM显然大而贵。不少中小商家将飞信作为初级CRM来使用。比如把老客户加到飞信群里,在群朋友圈里发布新产品预告、特价销售通知,完成售前售后服务等。6、个性化精准推荐在运营商内部,根据用户喜好推荐各类业务或应用是常见的,比如应用商店软件推荐、IPTV视频节目推荐等,而通过关联算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析算法后,可以将之延伸到商用化服务,利用数据挖掘技术帮助客户进行精准营销,今后盈利可以来自于客户增值部分的分成。以日常的“垃圾短信”为例,信息并不都是“垃圾”,因为收到的人并不需要而被视为垃圾。通过用户行为数据进行分析后,可以给需要的人发送需要的信息,这样“垃圾短信”就成了有价值的信息。在日本的麦当劳,用户在手机上下载优惠券,再去餐厅用运营商DoCoMo的手机钱包优惠支付。运营商和麦当劳搜集相关消费信息,例如经常买什么汉堡,去哪个店消费,消费频次多少,然后精准推送优惠券给用户。7、数据搜索数据搜索是一个并不新鲜的应用,随着“大数据”时代的到来,实时性、全范围搜索的需求也就变得越来越强烈。我们需要能搜索各种社交网络、用户行为等数据。其商业应用价值是将实时的数据处理与分析和广告联系起来,即实时广告业务和应用内移动广告的社交服务。运营商掌握的用户网上行为信息,使得所获取的数据“具备更全面维度”,更具商业价值。典型应用如中国移动的“盘古搜索”。 六:大数据对经济社会的重要影响1、能够推动实现巨大经济效益比如对中国零售业净利润增长的贡献,降低制造业产品开发、组装成本等。预计2019年全球大数据直接和间接拉动信息技术支出将达1200亿美元。2、能够推动增强社会管理水平大数据在公共服务领域的应用,可有效推动相关工作开展,提高相关部门的决策水平、服务效率和社会管理水平,产生巨大社会价值。欧洲多个城市通过分析实时采集的交通流量数据,指导驾车出行者选择最佳路径,从而改善城市交通状况。3、如果没有高性能的分析工具,大数据的价值就得不到释放对大数据应用必须保持清醒认识,既不能迷信其分析结果,也不能因为其不完全准确而否定其重要作用。1由于各种原因,所分析处理的数据对象中不可避免地会包括各种错误数据、无用数据,加之作为大数据技术核心的数据分析、人工智能等技术尚未完全成熟,所以对计算机完成的大数据分析处理的结果,无法要求其完全准确。例如,谷歌通过分析亿万用户搜索内容能够比专业机构更快地预测流感暴发,但由于微博上无用信息的干扰,这种预测也曾多次出现不准确的情况。2必须清楚定位的是,大数据作用与价值的重点在于能够引导和启发大数据应用者的创新思维,辅助决策。简单而言,若是处理一个问题,通常人能够想到一种方法,而大数据能够提供十种参考方法,哪怕其中只有三种可行,也将解决问题的思路拓展了三倍。所以,客观认识和发挥大数据的作用,不夸大、不缩小,是准确认知和应用大数据的前提。 七:最后北京开运联合给您总结一下不管大数据的核心价值是不是预测,但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。1、从大数据的价值链条来分析,存在三种模式:1手握大数据,但是没有利用好;比较典型的是金融机构,电信行业,政府机构等。2没有数据,但是知道如何帮助有数据的人利用它;比较典型的是IT咨询和服务企业,比如,埃森哲,IBM,Oracle等。3既有数据,又有大数据思维;比较典型的是Google,Amazon,Mastercard等。2、未来在大数据领域最具有价值的是两种事物:1拥有大数据思维的人,这种人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益;2还未有被大数据触及过的业务领域。这些是还未被挖掘的油井,金矿,是所谓的蓝海。大数据是信息技术与专业技术、信息技术产业与各行业领域紧密融合的典型领域,有着旺盛的应用需求、广阔的应用前景。为把握这一新兴领域带来的新机遇,需要不断跟踪研究大数据,不断提升对大数据的认知和理解,坚持技术创新与应用创新的协同共进,加快经济社会各领域的大数据开发与利用,推动国家、行业、企业对于数据的应用需求和应用水平进入新的阶段。
黄皖毅2019-12-22 00:07:30