有哪些個大數據

Ⅰ 你需要知道的7個大數據定義

你需要知道的7個大數據定義

大數據究竟是什麼？很多人可能仍然有些混淆，本文讓我們來看看大數據的一些主要的定義。首先要注意的是，行業內的所有人都普遍認同，大數據不只是更多的數據。

(1)最初的大數據

大數據的特徵可以用很多詞來描述。2001年Doug Laney最先提出「3V」模型， 包括數量 （Volume）、速度（Velocity）和種類（Variety）。在那以後，業界很多人把3V擴展到了11V，還包括有效性、真實性、價值和可見性等。

(2)大數據：技術

為什麼12年前的老術語突然被放在聚光燈下？這不僅是因為我們現在擁有比十年前更多的數量、速度和種類。而是因為大數據受到新技術的推動，特別是快速發展的開源技術，例如Hadoop和其他存儲和處理數據的NoSQL方式。

這些新技術的用戶需要一個術語來將它們區別於以前的技術，於是大數據成了他們的最佳選擇。如果你去參加大數據會議，你肯定會發現，涉及關系型資料庫的會議會很少，無論他們鼓吹多少個V。

(3)大數據與數據的區別

大數據技術的問題是，大數據有些含糊不清，以至於行業中的每個供應商都可以跳進來聲稱自己的技術是大數據技術。以下是兩種很好的方法來幫助企業理解現在的大數據與過去單純的大數據的區別。

交易、交互和觀察：這是由Hortonworks公司負責企業戰略的副總裁Shaun Connolly提出的。交易是我們過去收集、存儲和分析的主要數據。交互是人們點擊網頁等操作得到的數據。觀察是自動收集的數據。

過程介導數據、人類產生的信息以及機器生成的數據。

(4)大數據：信號

SAP公司的Steve Lucas認為，應該根據意圖和時機來劃分這個世界，而不是根據數據的類型。「舊世界」主要是關於交易，當這些交易被記錄時，我們已經無法對它們採取任何行動：企業都在不斷管理「失效的數據」。而在「新世界」，企業可以使用新的「信號」數據來預測將會發生什麼，並進行干預來改善情況。

相關的案例有，追蹤社交媒體上人們對品牌的態度，以及預測性維護（用復雜的演算法幫助你決定何時需要更換零部件）。

(5)大數據：機會

這是來自451 Research的Matt Aslett，他將大數據定位為「之前因為技術限制而被忽略的數據」。（雖然在技術上，Matt使用了「暗數據」，而不是大數據，但已經非常接近）。這是筆者最喜歡的定義，因為它符合大部分文章和討論中的說法。

(6)大數據：隱喻

Rick Smolan在其書中寫道，大數據是「幫助這個星球生成神經系統的過程，其中我們人類只是另一種類型的感測器」。很深奧吧？

(7)大數據：新瓶裝舊酒

很多項目基本上是使用以前的技術，這些過去被稱為BI或者分析的技術突然跳入大數據的行列中。

底線：盡管大家對大數據的定義有很多爭議，但所有人都同意這個事實：大數據是一個大事件，在未來幾年將帶來巨大的機遇。

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Ⅱ 國內有哪些大數據公司

國內大數據主力陣營：

1、阿里巴巴

阿里巴巴擁有交易數據和信用數據,更多是在搭建數據的流通、收集和分享的底層架構。

大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。

對於「大數據」（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

麥肯錫全球研究所給出的定義是：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。

Ⅲ 大數據分析數據的類型有哪些

1.交易數據(TRANSACTION DATA)

大數據平台能夠獲取時間跨度更大、更海量的結構化買賣數據，這樣就能夠對更廣泛的買賣數據類型進行剖析，不僅僅包含POS或電子商務購物數據，還包含行為買賣數據，例如Web伺服器記錄的互聯網點擊流數據日誌。

2.人為數據(HUMAN-GENERATED DATA)

非結構數據廣泛存在於電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻，以及經過博客、維基，尤其是交際媒體產生的數據流。這些數據為運用文本剖析功用進行剖析供給了豐富的數據源泉。

3.移動數據(MOBILE DATA)

能夠上網的智能手機和平板越來越遍及。這些移動設備上的App都能夠追蹤和交流很多事情，從App內的買賣數據(如搜索產品的記錄事情)到個人信息材料或狀況陳述事情(如地址改變即陳述一個新的地理編碼)。

4.機器和感測器數據(MACHINE AND SENSOR DATA)

這包含功用設備創建或生成的數據，例如智能電表、智能溫度控制器、工廠機器和連接互聯網的家用電器。這些設備能夠配置為與互聯網路中的其他節點通信，還能夠自意向中央伺服器傳輸數據，這樣就能夠對數據進行剖析。

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Ⅳ 10個熱門大數據發展趨勢

10個熱門大數據發展趨勢

在你進入大數據的世界時，需要了解很多不同類型的資料庫和數據管理技術。下面列出了10個大數據發展趨勢：

1. Hadoop正在成為分布式大數據管理的基礎架構。Hadoop是一個分布式文件系統，與MapRece結合使用來處理和分析大數據。Hadoop將會和數據倉庫技術緊密集成，以更有效地集成結構化數據和非結構化數據。

2. 大數據技術使得從感測器提取數據並影響商業產出成為可能。越來越多的商業公司在其設備上配置高精度的感測器，大數據技術的發展使得分析所有這些數據成為可能，並且發現問題可以及時通知用戶並解決。

3. 大數據技術可以幫助初創公司實時響應以增加公司營收。很多公司例如零售業，使用實時流數據分析來跟蹤客戶行為，並提高營收。

4. 大數據可以與歷史數據倉庫集成來改變計劃。大數據技術可以幫助公司更好的理解關於其商業的大量數據。這些關於其商業的當前狀態與歷史數據相結合，為公司的商業改變提供一個全面的視角。

5. 大數據通過預測分析可以改變疾病的管理方式。越來越多的醫療從業者正在尋找大數據解決方案，該方案將症狀及其測試數據和資料庫中的成千上萬條其他病例進行對比來獲取對疾病的了解。這就使得醫療從業者可以更快地進行預測進而拯救生命。

6. 雲計算將改變未來的數據管理方式。雲計算作為支持大數據的一個工具價值巨大。為數據而優化的雲服務意味著越來越多的服務和交付模型將使得大數據對所有公司都有價值。

7. 數據的安全和管理將決定使用大數據的商業的成敗。大數據帶來巨大好處的同時，也有潛在風險。公司將發現如果不進行妥善的數據管理，有可能在大數據分析的過程中泄露隱私信息。公司需要在數據分析需求和數據安全、數據管理的最佳實踐之間尋求平衡。

8. 數據的真實性將成為大數據最重要的問題。很多公司有能力進行大數據分析並獲得商業預測結果，數據的真實性對結果有重大影響。因此，數據的真實性對公司決策來說將成為優先順序最高的問題。

9. 大數據經過了實驗階段，更多的產品將會被開發出來。過去幾年出現的很多大數據項目都經過了實驗階段。公司在使用新工具和技術上都很謹慎。現在大數據將成為主流，許多大數據產品將會流入市場。

10. 使用案例和新的大數據應用方法將會迅速增長。早期大數據成功應用的行業，如製造業、零售業和醫療行業，將會帶領更多的行業通過大數據分析進行改進。

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Ⅳ 大數據有哪些來源

大數據分析的數據來源有很多種，包括公司或者機構的內部來源和外部來源。分為以下幾類：
1)交易數據。包括POS機數據、信用卡刷卡數據、電子商務數據、互聯網點擊數據、「企業資源規劃」(ERP)系統數據、銷售系統數據、客戶關系管理(CRM)系統數據、公司的生產數據、庫存數據、訂單數據、供應鏈數據等。
2)移動通信數據。能夠上網的智能手機等移動設備越來越普遍。移動通信設備記錄的數據量和數據的立體完整度，常常優於各家互聯網公司掌握的數據。移動設備上的軟體能夠追蹤和溝通無數事件，從運用軟體儲存的交易數據(如搜索產品的記錄事件)到個人信息資料或狀態報告事件(如地點變更即報告一個新的地理編碼)等。
3)人為數據。人為數據包括電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻，以及通過微信、博客、推特、維基、臉書、Linkedin等社交媒體產生的數據流。這些數據大多數為非結構性數據，需要用文本分析功能進行分析。
4)機器和感測器數據。來自感應器、量表和其他設施的數據、定位/GPS系統數據等。這包括功能設備會創建或生成的數據，例如智能溫度控制器、智能電表、工廠機器和連接互聯網的家用電器的數據。來自新興的物聯網(Io T)的數據是機器和感測器所產生的數據的例子之一。來自物聯網的數據可以用於構建分析模型，連續監測預測性行為(如當感測器值表示有問題時進行識別)，提供規定的指令(如警示技術人員在真正出問題之前檢查設備)等。
5)互聯網上的「開放數據」來源，如政府機構，非營利組織和企業免費提供的數據。

Ⅵ 大數據技術包括哪些

大數據技術包括數據收集、數據存取、基礎架構、數據處理、統計分析、數據挖掘、模型預測、結果呈現。

1、數據收集：在大數據的生命周期中，數據採集處於第一個環節。根據MapRece產生數據的應用系統分類，大數據的採集主要有4種來源：管理信息系統、Web信息系統、物理信息系統、科學實驗系統。

2、數據存取：大數據的存去採用不同的技術路線，大致可以分為3類。第1類主要面對的是大規模的結構化數據。第2類主要面對的是半結構化和非結構化數據。第3類面對的是結構化和非結構化混合的大數據，

3、基礎架構：雲存儲、分布式文件存儲等。

4、數據處理：對於採集到的不同的數據集，可能存在不同的結構和模式，如文件、XML 樹、關系表等，表現為數據的異構性。對多個異構的數據集，需要做進一步集成處理或整合處理，將來自不同數據集的數據收集、整理、清洗、轉換後，生成到一個新的數據集，為後續查詢和分析處理提供統一的數據視圖。

5、統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析(最優尺度分析)、bootstrap技術等等。

6、數據挖掘：目前，還需要改進已有數據挖掘和機器學習技術；開發數據網路挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術；突破基於對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術；突破用戶興趣分析、網路行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。

7、模型預測：預測模型、機器學習、建模模擬。

8、結果呈現：雲計算、標簽雲、關系圖等。

Ⅶ 大數據技術平台有哪些

Java：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據。基礎

Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。

好說完基礎了，再說說還需要學習哪些大數據技術，可以按我寫的順序學下去。

Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。

Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。

Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的？排隊買票你知道不？數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰溜溜的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接收方(比如Kafka)的。

Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。

Ⅷ 常見大數據應用有哪些

大數據早已成為流行詞，但究竟何為大數據，卻不是人人都能說清楚的。簡而言之，大數據就是需要利用專業的處理工具進行分析，從而有利於做出更科學，更合理決策的信息資產。大數據的應用已深深嵌入到我們的日常生活中，影響著我們生活的方方面面，本文將列舉幾個方面，一起管中窺豹，讓人們對大數據有更直觀的認識。

一、購物營銷

當我們打開淘寶，京東等購物APP時，總是會發現，這些APP比我們自己還懂自己，能夠未卜先知地知道我們最近需要什麼。

籃球迷在湖人贏了比賽的時候打開淘寶，會發現詹姆斯的球衣就在首頁;

一個懷孕的媽媽，打開京東，發現進口的奶粉已經在召喚她購買;

一個經常聽神曲的大媽，廣場舞音響的推薦總在眼前。

這就是商家通過手機瀏覽的數據分析，知道我們近期的需求，之後精準地向我們進行推銷。

如今人們網路購物的行為越來越頻繁，網路購物的體驗也越來越好。而影響網路購物體驗的一個最重要的方面就是物流的速度。

雙11十多年前就火爆中國，但人們記憶猶新的就是雙11買的物品很長時間才能拿到，少則一周，多則半個月，嚴重影響購物者的體驗。而如今雙十一的成交量增加了上百倍，但送貨的速度卻提升了不少。很多物品能保證晚上下單，第二天就送達，即使購買的是新疆的葡萄乾，也能在24小時到貨。

速度提升的背後，離不開大數據的賦能。物流倉儲與購物平台合作，通過分析用戶的瀏覽數據，購物車，下定金情況，預知某一地區的購買量，進行提前備貨。當用戶付款之後，貨物是從離用戶100公里內的倉儲中心發貨，而不是千里之外的新疆發貨。

通過大數據中心的調控，物流分揀系統能最科學合理的進行裝車。在智慧系統的指引下，快遞員也能按照最優的線路進行高效的配送。

二、交通出行

如今網路地圖、高德地圖已經成了我們出行必不可少的工具。沒了地圖，很多時候我們將寸步難行。有了地圖，即使在九曲回腸的復雜道路中，也可以順利的抵達我們想去的一個網紅美食店。

手機地圖能夠做到精準的導航和實時的路況預測得益於大數據的分析。

一是地圖公司有自己數據採集車，前期採集了海量的數據存儲在資料庫中。

二是每一個使用地圖的用戶，都共享了自己的位置，貢獻了自己的數據。通過對同一時間段同一路段用戶的使用情況進行分享，地圖很容易就能得知哪裡堵車，哪裡暢通，提前告知使用者。

三、政務處理

大數據在助力政府的政務處理方面同樣發揮著重要的作用。近年來精準扶貧是各級政府的首要工程，扶貧如何做到精準，考驗著政府的執政能力。

精準扶貧首先要做到的就是精準，貧困戶是不是真正的貧困戶，這在過往是一件很難解決的難題。上級政府只有依靠下級政府的統計上報進行撥款，於是關系戶成了貧困戶，真正貧困的人卻難以得到實質性的幫助。

現如今有了大數據的加持，政府通過建檔立卡，通過網路數據分析，對每一個貧困戶進行核實。家裡老人的就醫記錄，子女的工資水平，養殖等副業的收入等等都將進行評估，以確保精準扶貧落實到位。

電信詐騙無孔不入，但當電信詐騙遇上大數據，詐騙分子也將插翅難逃。如今利用大數據分析，詐騙簡訊，詐騙網站很容易被識別攔截。通過分析詐騙分子的「偽基站」地址，登錄網址等信息也能很快鎖定詐騙分子的藏身之處。

四、信用體系

俗話說民無信不立，國無信不強。可見信用對於個人，對於國家都有非常重要的意義。但如何識別一個人是否有信用，卻不是一件容易的事。

在熟人社會里，我們可以通過一個人過往的表現，言行來判斷他的信用。但在陌生人社會里，想要判定一個人是否有信用就很難了。這也影響了整個社會的運行，例如信用系統不完善，個人去銀行貸款很難，網路購物也難以發展。

但如今有了大數據，這些難題都迎刃而解了。例如支付寶的芝麻積分，就是通過分析用戶的學歷、存款、購物行為、交友特徵、履約歷史等等數據來賦予用戶對應的分數，表示用戶的信用等級，同時將特定的特權開放給對應等級的用戶。

現在支付寶、微信等信用數據都已並入央行主導的國民信用體系裡，成為國家隊。中國也正式建立了自己的信用體系，真正實現了有信用走遍天下都不怕，無信用則寸步難行。

20世紀最重要的資源是石油，誰掌握了石油，誰就統治了世界。21世紀最重要的資產則是數據，誰能在數據這座金礦中挖出黃金，誰就能掌握話語權，造福社會，創造財富。