大数据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。通过大量的统计了解大家的喜好,想要的东西,从而得到他们想要的,比如精准营销,征信分析,消费分析等等
大数据技术主要包括以下作用:
第一,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。
第二,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。
第三,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”。
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。
大数据这个词相信大家已经很熟悉了,每天接触手机都会接触到,但是我们感觉不到,
可是大数据究竟是什么东西呢?是用来做什么的?目前有哪些应用呢?
大数据的概念?
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。是麦肯锡公司最早提出的大数据的定义。
麦肯锡全球研究所后来给出的定义:
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
给出了的定义是这样的:
“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。
百度百科给出的定义是:
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,
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
间内达到摘取
,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,
可以简单理解为:
“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,大数据就会对数据进行深入分析和挖掘。
大数据基本要具备以下三点:
1.
有海量数据
2.
有对海量数据进行挖掘的需求
3.
有对海量数据进行挖掘的技术和工具(如
hadoop
,
spark
)
大数据是一个抽象的概念,
度当前无论是企业还是政府,
高校等单位面临的数据无法存
储,无法计算的状态,大数据,在于海量,单击无法快速处理,需要通过垂直扩展,水平扩
展
即大数据的大内存高效能和大磁盘大集群等进行处理。
大数据可以做什么?
大数据里面的内容,分为
3
种类型:
1.
结构化的数据:既有固定格式和有限长度的数据。
2.
非结构化的数据:
现在非结构化的数据越来越多,
就是不定长,
无固定格式的数据,
如:视频,语音,网页,等。
3.
半结构化数据:是一些
XML
或者
HTML
的格式的数据。
获取大数据后,用这些数据做:数据采集,数据存储,数据清洗,数据分析,数据可视
化。
大数据的核心作用是数据价值化,简单的说就是大数据让数据产生各种“价值”
,这个
数据价值化的过程就是大数据主要做主的事情,
说简单点。大数据可以做的是。记录一切,描述一切,预测一切,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。
大数据的主要应用场景?
大数据的应用对象可以简单的分给人类提供辅助服务,
以及智能体提供决策服务。
大数
据包括企业内部应用系统的数据分析,还包括与行业,产业的深度融合,具体场景包括:互
联网行业,政府行业,金融行业,传统企业中的地产,医疗,能源,制造,典型行业等等,
在很多人的眼里大数据可能是一个很模糊的概念,但是,在日常生活中大数据有离我们很近,我们无时无刻不再享受着大数据所给我们带来的便利,个性化,人性化。全面的了解大数据我们应该从四个方面简单了解。定义,结构特点,我们身边有哪些大数据,大数据带来了什么,这四个方面了解。
那么“大数据”到底是什么呢?
在麦肯锡全球研究所给出的定义中指出:大数据即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。简单而言大数据是数据多到爆表。大数据的单位一般以PB衡量。那么PB是多大呢?1GB=1024MB ,1PB=1024GB才足以称为大数据。
如图:
衡量单位一览表
其次,大数据具有什么样的特点和结构呢?
大数据从整体上看分为四个特点,
第一,大量。
衡量单位PB级别,存储内容多。
第二,高速。
大数据需要在获取速度和分析速度上要及时迅速。保证在短时间内更多的人接收到信息。
第二,多样。
数据的来源是各种渠道上获取的,有文本数据,图片数据,视频数据等。因此数据是多种多样的。
第三,价值。
大数据不仅仅拥有本身的信息价值,还拥有商业价值。大数据在结构上还分为:结构化,半结构化,非结构化。结构化简单来讲是数据库,是由二维表来逻辑表达和实现的数据。非结构化即数据结构不规则或不完整,没有预定义的数据模型。由人类产生的数据大部分是非结构化数据。
什么是大数据?
列举三个常用的大数据定义:
(1)具有较强决策、洞察和流程优化能力的海量、高增长、多样化的信息资产需要新的处理模式。
——Gartner
(2)海量数据量、快速数据流和动态数据速度、多样的数据类型和巨大的数据价值。
—— IDC
(3)或者是海量数据、海量数据、大数据,是指所涉及的数据太大,无法在合理的时间内被截取、管理、处理、整理成人类可以解读的信息。
—— Wiki
大数据的其他定义也差不多,可以用几个关键词来定义大数据。
首先是“大尺度”,可以从两个维度来衡量,一是从时间序列中积累大量数据,二是对数据进行深度提炼。
其次,“多样化”可以是不同的数据格式,比如文字、图片、视频等。,可以是不同的数据类别,如人口数据、经济数据等。,也可以有不同的数据源,如互联网和传感器等。
第三,“动态”。数据是不断变化的,它可以随着时间迅速增加大量的数据,也可以是在空间不断移动变化的数据。
这三个关键词定义了大数据的形象。
但是,需要一个关键能力,就是“处理速度快”。如果有这样的大规模、多样化、动态的数据,但是需要很长时间的处理和分析,那就不叫大数据。从另一个角度来说,要实现这些数据的快速处理,肯定没有办法手工实现,所以需要借助机器来实现。