什么是大数据?,大数据大数据获客

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什么是大数据?

这是一个非常好的问题,作为一名IT从业者,同时也是一名计算机专业的教育工作者,我来回答一下。

首先,要想把大数据搞清楚,首先要明白大数据本身并不是一个单一的概念,如今的大数据已经发展成了一个庞大的生态体系,涉及到的产业链也在不断完善和发展。随着大数据技术体系逐渐成熟,大数据的落地应用已经开始逐渐展开,随着诸多行业企业纷纷实现业务上云,未来大数据的应用场景会越来越多,大数据所构建起来的价值空间也有很大的潜力。

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早期在描述大数据的时候,往往从大数据本身的特点来入手,比如数据量大、速度快、数据类型多样化、价值密度低、真假难辨等等,但是对于普通人来说,即使知道了这些特点,对于大数据的概念依然是模糊的,依然不知道大数据到底用来做什么,能够与普通人产生哪些连接。

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实际上,要想了解大数据,首先要搞清楚大数据的目的,大数据的目的就是实现数据的价值化,大数据的所有操作几乎都是围绕数据价值化展开的,包括数据采集、数据整理、数据存储、数据分析和数据应用等等,这一系列环节都是围绕数据的价值增量来展开的,最终通过数据应用来完成价值体现。

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简单的说,通过大数据能够让更多的数据产生价值,通过大数据能够让数据的价值进行传递(赋能)和提升,通过大数据能够让数据逐渐成为一个重要的生产材料,通过大数据能够衡量一个企业的价值和发展潜力等等,随着工业互联网的发展,未来大数据本身所承载的价值空间会越来越大。

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我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。

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如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言,或者私信我!

大数据(big data),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。

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》 [1] 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)。

首先,要想把大数据搞清楚,首先要明白大数据本身并不是一个单一的概念,如今的大数据已经发展成了一个庞大的生态体系,涉及到的产业链也在不断完善和发展。随着大数据技术体系逐渐成熟,大数据的落地应用已经开始逐渐展开,随着诸多行业企业纷纷实现业务上云,未来大数据的应用场景会越来越多,大数据所构建起来的价值空间也有很大的潜力。

大数据是什么意思?

大数据(英语:Big data),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。

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。

大数据顾名思义就是海量的数据堆在一起,就现成了大数据,大数据分实时时间和历史数据,大数据又分it数据,ot数据,视频时间,图像数据,时空数据等多类型数据,大数据的目的就是实现更智慧,更智能。大数据不去挖掘分析就是一堆无用的数据,所以就必须各种行业应用专家去建模,去分析挖掘。因此在大数据面前,行业专家最吃香,码农一抓一大把,模型专家有几个。对于企业大数据分析挖掘可以为企业提高效率,提高品质,降低成本等等若干优点,越是规模大的企业,大数据挖掘价值越大,给你举2个例子,一个就是九江某石化公司,没有进行大数据挖掘优化前年年亏损,挖掘优化后,他的效率提高了,他的品质提供了,现在每年盈利20多个亿,在石化行业,产品分多个品质,提高几个百分点就是另外一个品质,价格差异很大,这些企业产量相当惊人,上升1个百分点都很厉害。再举个例子,滴滴优化分配问题,因为他们一段时间内产生数据量太大,没有优化前,为了解决实时性问题,用了几百万硬件堆叠,用硬件解决性能问题,优化后,一台笔记本解决,所以学好数学还是很关键的。

大数据通常是指最终的数据。举个例子:你用一个饭碗盛了一碗米饭吃完了,人家问你吃了多少?不可能告诉人家你吃了多少粒米饭或者多少口饭,你肯定的会回答我吃了一碗。这就是大数据。

什么是大数据?

“大数据”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。大数据是一个抽象的概念,对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。推荐去北京尚学堂学习,十五年了,线上学习品牌是百战程序员,在职在校的都可以提升学习,当下最新的项目实操供你学习,周期不长,学习效率很高。大数据,在于海量,单机无法快速处理,需要通过垂直扩展,即大内存高效能,水平扩展,即大磁盘大集群等来进行处理。大数据为什么重要: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、数据可视化大数据技术对这些含有意义的数据进行专业化处理,对企业而言,大数据可提高工作效率,降低企业成本,精准营销带来更多客户。对政府而言,可以利用大数进行统筹分析、提高管理效率、管理抓获犯罪分子等。对个人而言,可以利用大数据更了解自己等。如何应用大数据:大数据不仅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、电信行业等等。通俗地讲“大数据就像互联网+,可以应用在各行各业",如电信、金融、教育、医疗、军事、电子商务甚至政府决策等。