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    对大数据的理解和认识(对大数据的理解和认识论文)

    发布时间:2023-04-08 12:40:43     稿源: 创意岭    阅读: 61        

    大家好!今天让小编来大家介绍下关于对大数据的理解和认识的问题,以下是小编对此问题的归纳整理,让我们一起来看看吧。

    创意岭作为行业内优秀的企业,服务客户遍布全球各地,相关业务请拨打电话:175-8598-2043,或添加微信:1454722008

    文章目录列表:

    对大数据的理解和认识(对大数据的理解和认识论文)

    一、什么是大数据,大数据的的基本特征是什么

    什么是大数据,大数据的的基本特征是什么

    大数据(big data),是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 *** 。 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

    什么是大数据,大数据的特征和结构有那些

    大数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据 *** 。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。

    一是数据体量巨大(Volume)。截至目前,人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB(1PB=210TB),而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。当前,典型个人计算机硬盘的容量为TB量级,而一些大企业的数据量已经接近EB量级。

    二是数据类型繁多(Variety)。这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据,非结构化数据越来越多,包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等,这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。

    三是价值密度低(Value)。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例,一部1小时的视频,在连续不间断的监控中,有用数据可能仅有一二秒。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。

    四是处理速度快(Velocity)。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。

    基于大数据的社群营销特征是什么?

    社群营销,是基于圈子、人脉概念而产生的营销模式。通过将有共同兴趣爱好的人聚集在一起,将一个兴趣圈打造成为消费家园。

    可以通过大数据预测进行组建社群为企业做宣传搞活动,让社群形成一个宣传途径或者一个小的发布平台,不过性质的社群,依赖于群主对群的组织和维护能力。

    什么是大数据 大数据是什么

    作为一名工作两年多的大数据系统研发师,之前在北京老男孩教育学习了四个多月的大数据,总结我学习和工作两年来对大数据的理解,从具体的应用上,也大概可以分为三类。一是决策支持类的二是风险预警类的第三种是实时优化类的从三个维度,我个人对大数据在各行业应用的可能性做了一个定位,但这个定位还是非常定性和粗略的,具体可能还需要对行业有更多的大数据应用的探讨和探索。我也是看书学的,但是效果很慢。

    揭秘大数据的产生,什么是大数据

    “大数据”是指以多元形式,许多来源搜集而来的庞大数据组,往往具有实时性。

    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。

    大数据的5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity(真实性)。

    第一,Volume(大量),数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别。

    第二,Variety(多样),数据类型繁多,如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息,等等。

    第三,Value(价值密度),价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。

    第四,Velocity(高速),处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器,无一不是数据来源或者承载的方式。

    所以通俗来说,大数据就是通过各种不同渠道收集到的大量数据,堆积起来帮助做决策分析的数据组

    什么是大数据技术?大数据的概念

    那么什么是大数据呢技术?大数据的概念是什么呢?本文就为大家详细解读大数据的构成、模型和未来大数据发展方向: 大数据概念: 随着每天互联网上海量数据的产生,数据分析尤其显得重要。所谓大数据技术,就是从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。 大数据产生的原因: 大数据时代的来临是由数据丰富度决定的。首先是社交网络兴起,互联网上每天大量非结构化数据的出现。另外,物联网的数据量更大,加上移动互联网能更准确、更快地收集用户信息,比如位置、生活信息等数据。从这些数据每天增加的数量来说,目前已进入大数据时代。 大数据书籍推荐: 一、《大数据-正在到来的数据革命.以及它如何改变 *** .商业与我们的生活》 大数据浪潮,汹涌来袭,与互联网的发明一样,这绝不仅仅是信息技术领域的革命,更是在全球范围启动透明 *** 、加速企业创新、引领社会变革的利器。 二、《大数据——大价值、大机遇、大变革(全彩)》 从实证的角度探讨了大数据对社会和商业智能的影响,能否对大数据进行处理、分析与整合将成为提升企业核心竞争力的关键,什么是大数据技术?既是一场大机遇,也将引发一场大变革!

    什么是大数据?什么叫大数据?

    要提一下魔据的数据不错的

    大数据概念:什么是大数据?

    大数据(big data),或称海量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具,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。

    4V特征:Volume(大量)、Velocity(实时)、Variety(多样)、Value(价值)。

    大数据已经成为各类大会的重要议题,管理人士们都不愿错过这一新兴趋势。毫无疑问,当未来企业尝试分析现有海量信息以推动业务价值增值时,必定会采用大数据技术。

    什么是大数据,大数据的核心价值是什么?

    大数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据 *** 。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。

    • 数据体量巨大(Volume)。截至目前,人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB,而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。

    • 数据类型繁多(Variety)。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据,非结构化数据越来越多,包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等,这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。

    • 价值密度低(Value)。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。

    • 处理速度快(Velocity)。大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告,预计到2020年,全球数据使用量将达到35.2ZB。

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    社交网络,让我们越来越多地从数据中观察到人类社会的复杂行为模式。社交网络,为大数据提供了信息汇集、分析的第一手资料。从庞杂的数据背后挖掘、分析用户的行为习惯和喜好,找出更符合用户“口味”的产品和服务,并结合用户需求有针对性地调整和优化自身,就是大数据的价值。

    所以,建立在上述的概念上我们可以看到大数据的产业变化:

    1 大数据飞轮效应所带来的产业融合和新产业驱动

    2 信息获取方式的完全变化带来的新式信息聚合

    3 信息推送方式的完全变化带来的新式信息推广

    4 精准营销

    5 第三方支付 —— 小微信贷,线上众筹为代表的互联网金融带来的全面互联网金融改革

    6 产业垂直整合趋势以及随之带来的产业生态重构

    7 企业改革以及企业内部价值链重塑,扩大的产业外部边界

    8  *** 及各级机构开放,透明化,以及随之带来的集中管控和内部机制调整

    9 数据创新带来的新服务

    二、什么是“大数据”的真正含义

    如果你说大数据就是数据大,或者侃侃而谈4个V,也许很有深度的谈到BI或预测的价值,又或者拿Google和Amazon举例,技术流可能会聊起Hadoop和Cloud puting,不管对错,只是无法勾勒对大数据的整体认识,不说是片面,但至少有些管窥蠡测、隔衣瘙痒了。

    也许,“解构”是最好的方法。

    怎样结构大数据?

    首先,大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已,没有必要神话它或对它保持敬畏之心,在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下,这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了,通过各行各业的不断创新,大数据会逐步为人类创造更多的价值。

    其次,想要系统的认知大数据,必须要全面而细致的分解它,我们着手从三个层面来展开:

    第一层面是理论,理论是认知的必经途径,也是被广泛认同和传播的基线。

    我会从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性;从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在;从对大数据的现在和未来去洞悉大数据的发展趋势;从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。

    第二层面是技术,技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。

    我将分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。

    第三层面是实践,实践是大数据的最终价值体现。

    我将分别从互联网的大数据, *** 的大数据,企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。

    和大数据相关的理论?

    1、 特征定义

    最早提出大数据时代到来的是麦肯锡:“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。”

    业界(IBM 最早定义)将大数据的特征归纳为4个“V”(量Volume,多样Variety,价值Value,速Velocity),或者说特点有四个层面:第一,数据体量巨大。

    大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T);第二,数据类型繁多。

    比如,网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。

    第三,价值密度低,商业价值高。

    第四,处理速度快。

    最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。

    古语云:三分技术,七分数据,得数据者得天下。

    先不论谁说的,但是这句话的正确性已经不用去论证了。

    维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中举了百般例证,都是为了说明一个道理:在大数据时代已经到来的时候要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。

    书中,作者提及最多的是Google如何利用人们的搜索记录挖掘数据二次利用价值,比如预测某地流感爆发的趋势;Amazon如何利用用户的购买和浏览历史数据进行有针对性的书籍购买推荐,以此有效提升销售量;Farecast如何利用过去十年所有的航线机票价格打折数据,来预测用户购买机票的时机是否合适。

    那么,什么是大数据思维?维克托·迈尔-舍恩伯格认为,1-需要全部数据样本而不是抽样;2-关注效率而不是精确度;3-关注相关性而不是因果关系。

    阿里巴巴的王坚对于大数据也有一些独特的见解,比如,

    “今天的数据不是大,真正有意思的是数据变得在线了,这个恰恰是互联网的特点。”

    “非互联网时期的产品,功能一定是它的价值,今天互联网的产品,数据一定是它的价值。”

    “你千万不要想着拿数据去改进一个业务,这不是大数据。

    你一定是去做了一件以前做不了的事情。”

    特别是最后一点,我是非常认同的,大数据的真正价值在于创造,在于填补无数个还未实现过的空白。

    三、大数据的内容和基本含义?

    “大数据”是近年来IT行业的热词,大数据在各个行业的应用逐渐变得广泛起bai来,如2014年的两会,我们听得最多的也是大数据分析,那么,什么是大数据呢,什么是大数据概念呢,大数据概念怎么理解呢,一起来看看吧。

    1、大数据的定义。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、大数据的采集。科学技术及互联网的发展,推动着大数据时代的来临,各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片,数据计量单位已从从Byte、KB、MB、GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB来衡量。大数据时代数据的采集也不再是技术问题,只是面对如此众多的数据,我们怎样才能找到其内在规律。

    3、大数据的特点。数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据,但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的,我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。

    4、大数据的挖掘和处理。大数据必然无法用人脑来推算、估测,或者用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构,依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术,因此,大数据的挖掘和处理必须用到云技术。

    5、大数据的应用。大数据可应用于各行各业,将人们收集到的庞大数据进行分析整理,实现资讯的有效利用。举个本专业的例子,比如在奶牛基因层面寻找与产奶量相关的主效基因,我们可以首先对奶牛全基因组进行扫描,尽管我们获得了所有表型信息和基因信息,但是由于数据量庞大,这就需要采用大数据技术,进行分析比对,挖掘主效基因。例子还有很多。

    6、大数据的意义和前景。总的来说,大数据是对大量、动态、能持续的数据,通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘,从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前,面对庞大的数据,我们可能会一叶障目、可见一斑,因此不能了解到事物的真正本质,从而在科学工作中得到错误的推断,而大数据时代的来临,一切真相将会展现在我么面前。

    四、对数据的认识

    目前阶段大数据技术及体系已经逐渐趋于成熟,不再是以概念贯穿的模式,大数据越来越多的被使用,伴随互联网化的发展更多的企业信息化已经由IT时代转变为DT时代,以数据为核心,用数据进行决策,基于数据驱动企业的创新与发展,相信在将来大数据也会有更广泛的应用空间,对于大数据的理解主要分为以下几个层面。1.数据来源:对于大数据时代而言更多强调基于业务数据的沉淀,在一定规模的数据上进行进一步的分析、处理、转换,更大的挖掘数据本身的价值,发挥数据的意义,当然就企业自身沉淀发展的数据而言很难达到“大”的定义,“大数据”目前更多依然是政府、行业、产业互联等形式获取数据,通过企业内部数据与行业数据的标杆对比实现适合企业自身的发展定位,促进企业自身的发展及业务模式的创新。2.数据价值:通过产业数据、行业数据的获取、汇聚、处理、分析、归纳,通过一系列技术实现海量数据的快速计算、呈现,将结构化、半结构化的数据进行有效存储,对大量、动态、能持续的数据,通过运用新技术、新模型、新工具进行处理,从而获得具有洞察力和新的价值。更为科学、直观、准确的发挥数据价值,实现以数据为中心的大运营、大整合、大管控的模式支撑。3.应用方式:目前就大环境而言,大数据更多应用于产业互联、行业分析、政务服务等环节,同时也在不同层面的进入人民的生活中,比如根据个人的兴趣爱好为其推送相关的文档链接,物品模式等。大数据拥有广泛的应用空间,结合大数据的应用进一步为企业、政府、人民生活提供更有针对性、有特色的服务。以数据为支撑作为企业战略的决策的支撑,提高数据汇总的及时性,从而进一步的提升企业的核心竞争力。

    以上就是小编对于对大数据的理解和认识问题和相关问题的解答了,如有疑问,可拨打网站上的电话,或添加微信。


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