如何認識大數據

Ⅰ 如何理解大數據

1、我理解的大數據就是：數據量大(Volume)、數據種類多樣(Variety)、 要求實時性強(Velocity) 。對它關注也是因為它蘊藏的商業價值大(Value)。也是大數據的4V特性。符合這些特性的，叫大數據。
2、對它關注一個原因就它的大價值，比方ebay,建立的大數據分析平台可以准確分析用戶的購物行為。通過對顧客的行為進行跟蹤、對搜索關鍵字廣告的投入產出進行衡量，優化後eBay 產品銷售的廣告費降低了99%，頂級賣家占總銷售額的百分比卻上升至32%。就大數據價值這一塊，例子很多，詳情可以再自己查查。
再一個對它關注的原因就是因為這么大量和復雜的數據確實不好管理，這樣就有了處理大數據的一些技術，比如Hadoop。Hadoop是個開源的，像網路做搜索，就用Hadoop管理數據。淘寶在2011年11月11日，搞得優惠活動，你想想在零點的時候，淘寶點擊有多高，每一筆買賣算一個數據請求，那怎麼保證網站的正常運轉啊？這些就是一些技術方面的關注了。
3、它的作用更多，拿球賽說，我們現在可以通過比賽錄像找出對手缺點了。有個大數據應用是視頻教練工具，用這個工具，球員可以比較和對比同一投球手的不同投球，或是幾天或幾周的投球情況的時間序列數據。
4、解決的問題。你問的大數據解決什麼問題，應該是處理大數據的技術解決什麼問題。通過我上面說的，你大概也能知道一點了，管理大規模的復雜數據需要用到大數據的技術，通過大數據的技術把這些大數據管理分析好了，可以使企業領導對各方面有更明確的認識，做出更好的決策。
總結下：大數據更多的體現數據的價值。各行業的數據都越來越多，在大數據情況下，如何保障業務的順暢，有效的管理分析數據，能讓領導層做出最有利的決策。這是關注大數據的原因。也是大數據技術要解決的問題。
這些都是我自己寫的我個人的理解，供你參考。再有不明白的可以網路，或者加追問咱們共同探討。嘿嘿。

Ⅱ 大數據究竟是什麼

大數據究竟是什麼？怎樣認識並讀懂大數據(1)
大數據究竟是什麼？怎樣認識並讀懂大數據？身邊很多IT人對於這些熱門的新技術、新趨勢往往趨之若鶩卻又很難說的透徹，如果你問他大數據和你有什麼關系？估計很少能說出一二三來。究其原因，一是因為大家對新技術有著相同的原始渴求，至少知其然在聊天時不會顯得很「土鱉」；二是在工作和生活環境中真正能參與實踐大數據的案例實在太少了，所以大家沒有必要花時間去知其所以然。

如果你說大數據就是數據大，或者侃侃而談4個V，也許很有深度的談到BI或預測的價值，又或者拿Google和Amazon舉例，技術流可能會聊起Hadoop和Cloud Computing，不管對錯，只是無法勾勒對大數據的整體認識，不說是片面，但至少有些管窺蠡測、隔衣瘙癢了。……也許，「解構」是最好的方法。

怎樣結構大數據？

首先，我認為大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特徵而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以雲計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，通過各行各業的不斷創新，大數據會逐步為人類創造更多的價值。

其次，想要系統的認知大數據，必須要全面而細致的分解它，我著手從三個層面來展開：

第一層面是理論，理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。我會從大數據的特徵定義理解行業對大數據的整體描繪和定性；從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在；從對大數據的現在和未來去洞悉大數據的發展趨勢；從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。

第二層面是技術，技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。我將分別從雲計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從採集、處理、存儲到形成結果的整個過程。

第三層面是實踐，實踐是大數據的最終價值體現。我將分別從互聯網的大數據，政府的大數據，企業的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。

大數據相關的理論

最早提出大數據時代到來的是麥肯錫：「數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。」

業界（IBM 最早定義）將大數據的特徵歸納為4個「V」（量Volume，多樣Variety，價值Value，速Velocity），或者說特點有四個層面：第一，數據體量巨大。大數據的起始計量單位至少是P（1000個T）、E（100萬個T）或Z（10億個T）；第二，數據類型繁多。比如，網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息等等。第三，價值密度低，商業價值高。第四，處理速度快。最後這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。

其實這些V並不能真正說清楚大數據的所有特徵，下面這張圖對大數據的一些相關特性做出了有效的說明。

古語雲：三分技術，七分數據，得數據者得天下。先不論誰說的，但是這句話的正確性已經不用去論證了。維克托·邁爾-舍恩伯格在《大數據時代》一書中舉了百般例證，都是為了說明一個道理：在大數據時代已經到來的時候要用大數據思維去發掘大數據的潛在價值。書中，作者提及最多的是Google如何利用人們的搜索記錄挖掘數據二次利用價值，比如預測某地流感爆發的趨勢；Amazon如何利用用戶的購買和瀏覽歷史數據進行有針對性的書籍購買推薦，以此有效提升銷售量；Farecast如何利用過去十年所有的航線機票價格打折數據，來預測用戶購買機票的時機是否合適。

那麼，什麼是大數據思維？維克托·邁爾-舍恩伯格認為，1-需要全部數據樣本而不是抽樣；2-關注效率而不是精確度；3-關注相關性而不是因果關系。

阿里巴巴的王堅對於大數據也有一些獨特的見解，比如，

「今天的數據不是大，真正有意思的是數據變得在線了，這個恰恰是互聯網的特點。」

「非互聯網時期的產品，功能一定是它的價值，今天互聯網的產品，數據一定是它的價值。」

「你千萬不要想著拿數據去改進一個業務，這不是大數據。你一定是去做了一件以前做不了的事情。」

特別是最後一點，我是非常認同的，大數據的真正價值在於創造，在於填補無數個還未實現過的空白。

有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。

價值探討

大數據是什麼？投資者眼裡是金光閃閃的兩個字：資產。比如，Facebook上市時，評估機構評定的有效資產中大部分都是其社交網站上的數據。

如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」
。

Target 超市以20多種懷孕期間孕婦可能會購買的商品為基礎，將所有用戶的購買記錄作為數據來源，通過構建模型分析購買者的行為相關性，能准確的推斷出孕婦的具體臨盆時間，這樣Target的銷售部門就可以有針對的在每個懷孕顧客的不同階段寄送相應的產品優惠卷。

Target的例子是一個很典型的案例，這樣印證了維克托·邁爾-舍恩伯格提過的一個很有指導意義的觀點：通過找出一個關聯物並監控它，就可以預測未來。Target通過監測購買者購買商品的時間和品種來准確預測顧客的孕期，這就是對數據的二次利用的典型案例。如果，我們通過採集駕駛員手機的GPS數據，就可以分析出當前哪些道路正在堵車，並可以及時發佈道路交通提醒；通過採集汽車的GPS位置數據，就可以分析城市的哪些區域停車較多，這也代表該區域有著較為活躍的人群，這些分析數據適合賣給廣告投放商。

Ⅲ 大數據是指什麼如何解釋

關於大數據，給出的定義是：
一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。

簡單理解為：

"大數據"是一個體量特別大，數據類別特別大的數據集，並且這樣的數據集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。

大數據的核心作用是數據價值化，簡單說就是大數據讓數據產生各種「價值」，這個數據價值化的過程就是大數據要做的主要事情。

Ⅳ 怎樣理解大數據技術

一、數據倉庫不需要大數據

數據倉庫是一種架構，而大數據純粹是一種技術。因此，人們不能在技術上取代其他人。像大數據這樣的技術可以存儲和管理大量數據，以合理的低成本將它們用於不同的大數據解決方案。

二、大數據技術將消除數據集成的必要性

大數據技術使用“讀取模式”方法來處理信息。這使組織可以使用多個數據模型來讀取相同的源。人們普遍認為，它可以靈活地允許終用戶確定如何按需解釋數據資產。此外，假設大數據提供針對各個用戶定製的數據訪問。

三、大數據總是質量數據

大數據並不一定意味著它包含干凈和高質量的數據。相反，在大多數情況下，大數據包括數據質量錯誤。此外，為了從收集的大數據中利用更好和正確的見解，有必要對它們進行清理。因此，錯誤的假設是不需要數據清理，收集或分析大數據。

四、大數據只用於分析

您將從各種來源獲得至少12種不同的大數據定義。在某個地方，它被定義為5V，在某個地方作為海量數據集，在某個地方它與分析相交。因此，每個人都有不同的方法來定義。

Ⅳ 大數據時代 如何理解「大數據」

大數據時代 如何理解「大數據」

最早提出「大數據」概念的學科是「天文學」和「基因學」，這兩個學科從誕生之日起就依賴於「基於海量數據的分析」方法。

大數據可以說是「計算機」和「互聯網」結合的產物，計算機實現了數據的「數字化」;互聯網實現了數據的「網路化」;兩者結合才賦予了「大數據」生命力!

隨著互聯網如同空氣、水、電一樣無處不在地滲透入我們的工作和生活，加上移動互聯網、物聯網、可穿戴聯網設備的普及，新的「數據」正在以指數級別的加速度產生。據說目前世界上90%的「數據」是互聯網出現以後迅速產生的。

不過，拋開數據的海量化生產和存儲這種表面現象，我們更加要關注的是由數據量變帶來的質變，這種「質變」表現在以下3個方面：

1)數據思維

大數據時代帶給我們的是一種全新的「思維方式」，思維方式的改變在下一代成為社會生產中流砥柱的時候就會帶來產業的顛覆性變革!

- 分析全面的數據而非隨機抽樣;

- 重視數據的復雜性，弱化精確性;

- 關注數據的相關性，而非因果關系。

歷來的商業變革都是由「思維方式的轉變」開始的，舊的經濟體制和傳統的商業理念面臨新的商業思維邏輯的時候，如果大腦不能與時俱進，吸收並轉變為順應潮流的新思維，通過新思維重新組織企業組織的戰略、結構、文化和各種策略，那麼貌似強大的體魄反而變成了企業前進的累贅。這種新思維顛覆巨頭的案例最先發生在信息技術的傳統領域，然後滲透到傳統的商業領域：黑莓(Blackberry)、摩托羅拉、諾基亞、柯達、雅虎。。。案例比比皆是!

當然，這些企業的沒落並不是因為沒有「數據思維」，但他們都是被「新互聯網思維」淘汰的昔日巨人。「數據思維」是最新的思想，其影響力還沒有發展到導致巨頭轟然倒塌。但是，如果不給予足夠的重視，下一波沒落王國的名單中，可能就會有你!

2)數據資產

大數據時代，我們需要更加全面的數據來提高分析(預測)的准確度，因此我們就需要更多廉價、便捷、自動的數據生產工具。除了我們在互聯網虛擬世界使用瀏覽器、軟體有意或者無意留下的各種「個人信息數據」之外，我們正在用手機、智能手錶、智能手環、智能項鏈等各種可穿戴數碼產品生產數據;我們家裡的路由器、電視機、空調、冰箱、飲水機、吸塵器、智能玩具等也開始越來越智能並且具備了聯網功能，這些家用電器在更好地服務我們的同時，也在生產大量的數據;甚至我們出去逛街，商戶的路由器，運營商的WLAN和3G，無處不在的攝像頭電子眼，百貨大樓的自助屏幕，銀行的ATM，加油站以及遍布各個便利店的刷卡機都在收集和生產數據。

在互聯網領域，我們喜歡說「入口」這個詞，「入口」對應的直接意義是「流量」，而流量在互聯網領域就意味著「金錢」，這種流量變現可能是廣告，可能是游戲，也可能是電商。在大數據時代，「入口」這個詞還有更深刻的意義，那就是「數據生產的源頭」，用戶通過某個APP或者硬體產品滿足某種需求的同事，也會留下一系列相關的「數據」，這些數據的合理使用可以讓擁有這部分數據的企業獲得更大的商業利益!所以，在「大數據」時代，意識到「數據也是資產」的公司都已經開始在各個「數據生產的源頭」進行布局，可能是一個解決剛興需求的WEB網站，也可能是一個單純的工具APP，還可能是一個可穿戴的數碼產品!

3)數據變現

有了「數據資產」，就要通過「分析」來挖掘「資產」的價值，然後「變現」為用戶價值、股東價值甚至社會價值。

大數據分析的核心目的就是「預測」，在海量數據的基礎上，通過「機器學習」相關的各種技術和數學建模來預測事情發生的可能性並採取相應措施。預測股價、預測機票價格、預測流感等等。

「預測事情發生的可能性」繼續往下延伸，就可以通過適當的「干預」，來引導事情向著期望的方向發展。比如亞馬遜和所有的電商一樣，都會基於對用戶的喜好及消費能力分析來推薦「商品」，引導用戶提高消費金額;Google等互聯網巨頭也會通過各種技術手段來試圖向不同的用戶展現不同的廣告，並稱之為「精準營銷」，由此來提高點擊率(公司收入);網游公司也會在運營工程中通過玩家行為數據的分析來及時調整游戲關卡及計費點等設計。

最後，如果你看了這段文字還不能更好地理解「大數據」時代的「預測未來」能力，那麼我推薦你看看熱播美劇《疑犯追蹤》!

以上是小編為大家分享的關於大數據時代 如何理解「大數據」的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

Ⅵ 如何理解大數據物聯網未來的發展目標是什麼

摘要 雲計算、大數據和物聯網代表了IT領域最新的技術發展趨勢，三者既有區別又有聯系。雲計算最初主要包括了兩類含義：一類是以谷歌的GFS和MapRece為代表的大規模分布式並行計算技術;另一類是以亞馬遜的虛擬機和對象存儲為代表的「按需租用」的商業模式。

Ⅶ 如何理解大數據概念

大數據的採集。科學技術及互聯網的發展，推動著大數據時代的來臨，各行各業每天都在產生數量巨大的數據碎片，數據計量單位已從從Byte、KB、MB、
GB、TB發展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB來衡量。大數據時代數據的採集也不再是技術問題，只是面對如此眾多的數據，我們怎樣才能找到
其內在規律。

Ⅷ 如何理解大數據

大數據是現在各行各業都會提到的詞彙，那麼這個大數據到底是什麼意思，該如何理解呢？其實大數據字面意思就是有很多的數據集合，在不同的行業，這個數據是不同的。每一個行業通過對應的大數據可以快速的處理需求，給用戶反饋所需要的信息。同時大數據的積累也是一個漫長的過程，需要行業公司不斷的做積淀。

很多人一看到大數據就理解為很多數據的集合，其實這本身是沒有錯誤的。只不過這個數據集合是分行業的。比如電商行業的大數據可能是很多的訂單信息，用戶信息。快消品行業的大數據可能是眾多的產品以及經銷商數據。而房地產行業的大數據可能就是眾多買房者以及房價信息的數據。不同的行業對於數據的需求是不一樣的，所以對應的大數據也是不一樣的。

針對大數據你還有什麼知道的呢？歡迎大家留言評論！