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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)。
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)。
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大数据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。
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。换而言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。
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。换而言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。
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大数据的概念可能不同的人会有不同的理解,我自己从08年开始从事大数据相关的工作,那个时候我们是觉得自己搞的是云计算和数据仓库,而到了2011、2012年的时候,国内大数据的概念才兴起来,之后就是炒了三年的概念。
因为从事这一方向,这几年不断会有人问我什么是大数据?我一直都回答不好。在最近的几个月,我对这一概念思考的更多一些,结合看过的一些资料(如《大数据时代》、《数学之美》第二版、《硅谷之谜》、吴军的演讲材料等)和实际的经历,算是有了一些认识。与其说认识,还不如说是总结,换个角度看待这个问题,分为大数据概念和大数据思维。
我把大数据的概念总结为四个字:大、全、细、时。
大数据之大
我们先来看一组数据:
百度每天采集的用户行为数据有1.5PB以上
全国各地级市今天的苹果价格数据有2MB
1998年Google抓取的互联网页面共有47GB(压缩后)
一台风力发电机每天产生的振动数据有50GB
百度每天的行为数据1.5个PB够大吧?我们毫无怀疑这是大数据。但全国各个地级市今天的苹果价格只有2MB大小,是典型的小数据吧?但如果我们基于这个数据,做一个苹果分销的智能调度系统,这就是个牛逼的大数据应用了。Google在刚成立的时候,佩奇和布林下载了整个互联网的页面,在压缩后也就47GB大小,现在一个U盘都能装的下,但Google搜索显然是个大数据的应用。如果再来看一台风机每天的振动数据可能都有50GB,但这个数据只是针对这一台风机的,并不能从覆盖面上,起到多大的作用,这我认为不能叫大数据。
这里就是在强调大,是Big不是Large,我们强调的是抽象意义的大。
因为从事这一方向,这几年不断会有人问我什么是大数据?我一直都回答不好。在最近的几个月,我对这一概念思考的更多一些,结合看过的一些资料(如《大数据时代》、《数学之美》第二版、《硅谷之谜》、吴军的演讲材料等)和实际的经历,算是有了一些认识。与其说认识,还不如说是总结,换个角度看待这个问题,分为大数据概念和大数据思维。
我把大数据的概念总结为四个字:大、全、细、时。
大数据之大
我们先来看一组数据:
百度每天采集的用户行为数据有1.5PB以上
全国各地级市今天的苹果价格数据有2MB
1998年Google抓取的互联网页面共有47GB(压缩后)
一台风力发电机每天产生的振动数据有50GB
百度每天的行为数据1.5个PB够大吧?我们毫无怀疑这是大数据。但全国各个地级市今天的苹果价格只有2MB大小,是典型的小数据吧?但如果我们基于这个数据,做一个苹果分销的智能调度系统,这就是个牛逼的大数据应用了。Google在刚成立的时候,佩奇和布林下载了整个互联网的页面,在压缩后也就47GB大小,现在一个U盘都能装的下,但Google搜索显然是个大数据的应用。如果再来看一台风机每天的振动数据可能都有50GB,但这个数据只是针对这一台风机的,并不能从覆盖面上,起到多大的作用,这我认为不能叫大数据。
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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。
“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。
“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。
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2022-06-17
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"大数据"可以简单理解为是一个体量特别大,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。
大数据可以做什么?
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要做的主要事情。
简单的说,大数据可以做的是:
记录、描述、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。
大数据可以做什么?
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要做的主要事情。
简单的说,大数据可以做的是:
记录、描述、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。
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