什么是大数据呢？
大数据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。通过大量的统计了解大家的喜好，想要的东西，从而得到他们想要的，比如精准营销，征信分析，消费分析等等
壹寰（深圳）科技文化有限公司
2021-03-27 广告
首先我给大家讲解下“大数据”这个词的含义和诞生
最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，大数据在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。大数据作为云计算、互联网之后又IT行业又一大颠覆性的技术革命。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营信息、互联网世界中的商品物流信息，互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等，其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。如何盘活这些数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。
大数据的意义
随着云时代的来临，大数据（Bigdata）也吸引了越来越多的关注。著云台的分析师团队认为，大数据（Bigdata）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。
大数据到底有多大？一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多（相当于美国两年的纸质信件数量）；发出的社区帖子达200万个（相当于《时代》杂志770年的文字量）；卖出的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……
截止到2012年，数据量已经从TB（1024GB=1TB）级别跃升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据公司（IDC）的研究结果表明，2008年全球产生的数据量为0.49ZB，2009年的数据量为0.8ZB，2010年增长为1.2ZB，2011年的数量更是高达1.82ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。而到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。
大数据的数据价值
一分钟内，微博推特上新发的数据量超过10万；社交网络“脸谱”的浏览量超过600万……
这些庞大数字，意味着什么？
它意味着，一种全新的致富手段也许就摆在面前，它的价值堪比石油和黄金。
事实上，当你仍然在把微博等社交平台当作抒情或者发议论的工具时，华尔街的敛财高手们却正在挖掘这些互联网的“数据财富”，先人一步用其预判市场走势，而且取得了不俗的收益。
大数据数据转化率
个案一
做家具生产的厂家，通过大数据分析推广，微信，自媒体，实体店铺的数据统计，实现产品分类，那类产品比较好，那类产品不好，还通过大数据发掘出来上季度销售额比例占70%的新客户。通过大数据的使用，是上季度的销售额超过上半年的总额度。使工厂在逆境中实现盈利
四大特征
数据量大（Volume）
第一个特征是数据量大。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）。
类型繁多（Variety）
第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
价值密度低（Value）
第三个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。
速度快时效高（Velocity）
第四个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。
既有的技术架构和路线，已经无法高效处理如此海量的数据，而对于相关组织来说，如果投入巨大采集的信息无法通过及时处理反馈有效信息，那将是得不偿失的。可以说，大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。
欢迎各个行业大佬一起来讨论大数据的使用方法和建议，大数据可以改变传统行业和互联网的未来，节省更多的时间和成本，提高公司的转化率，同样的销量和数据，大数据可以让利润高于同行业。
这两年大数据发展越来越好，身处互联网的环境中，突然发现，周围的人经常谈的话题变了，很多人都在谈论大数据、人工智能、智慧城市，大数据中心等大数据相关的内容，看来大数据是真的火起来了，但是大数据到底是什么？很多人其实并不清楚，今天我们为大家分享下，到底什么是大数据？
下面我们一起来看看大数据的概念
分享之前我还是要推荐下我自己创建的大数据技术分享群523281423，这是全国最大的大数据学习交流的地方，不管你是小白还是大牛，小编都挺欢迎，今天的资料已经上传到群里，不定期分享干货，包括我整理的一份适合2017年学习的hadoop大数据以及可视化的资料和零基础入门教程，欢迎初学和进阶中的小伙伴。
马云爸爸说“我们已从IT时代进入了DT时代，未来我们的汽车、电灯泡、电视机、电冰箱等将全部装上操作系统，并进行数据集成，数据将会让机器更“聪明”。DT时代，数据将成为主要的能源，离开了数据，任何组织的创新都基本上是空壳。”
大数据是眼下非常时髦的热词，同时也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。随着大数据在国内的发展，大数据相关人才却出现了供不应求的状况，大数据高级研发工程师、大数据分析师更是被媒体称为“未来最具发展潜力的职业之一”。
所谓的大数据营销：第一个叫做数据的收集那么所谓的数据的收集呢，第一个，手动的模式；第二个，自动的模式；我们现在只说一些手动的模式，未来会给大家分享些自动模式，那么手动模式呢，我们先来讲到的第一个就是微信。那么除了这样的方式方法呢，各位一定要知道的，它们为什么来到这样的一个平台来进行学习，其实很简单，你的平台当中，如果给别人体现了一定的价值，找到了别人更爱学习的东西，有了平台的方向，其实呢就可以进行到你自己数据的收集。也就是说，如果同学老师呢，让他们都加我的情况下，可能我瞬间的数据就爆棚了，各位一定要了解的是弄。把这样的东西呢，变换成你自己的思维。给别人讲出去就可以变换成你自己的数据收集了那么除此之外，除了我们这个平台当中的潜在人员现在就必须要推荐的就是自媒体，我们各位相信之前也听了自媒体文章或者视频如何上热门了吧，去吧，那这样自媒体的商入门也可以帮助你。增加一定的数据收集量，可是自媒体上热门你发的什么东西也一定很主要一定是要你自己呢。一定是让你自己更专业的让别人更好奇的才可以收集更大的数据。那么我们收集过数据以后进行的就是数据的清洗，在这个数据清洗上药跟各位讲的比较详细。第一个我们所有的数据来到你手里的时候都分成两种第一个。叫做有效数据第二个呢，叫做垃圾数据，你必须把有效数据。筛选出来垃圾数据呢，先放到一边。那么如何筛选有效数据是通过几次的能筛选，最起码是三次的筛选。
微信刚刚在腾讯全球合作伙伴大会上发布了《2017微信数据报告》，这一年又是被微信统治的一年，用亿作单位的数据报告生动形象了解释了什么是“大数据”时代！
用户约9亿人
消息日发送次数380亿次
语音消息日发送次数61亿次
日成功通话次数约2亿次
微信运动日活跃人数约1亿人
朋友圈日发表视频数0.68亿次
公众号月活跃粉丝数约8亿人
9月月活跃老年用户0.5亿
（数据来源微信官方号WeChat Moments）
这不是在吹牛，这是明摆着的数据，真正的“大数据”。从QQ到QQ空间，从微信到微信公众号，腾讯产品已全面占领了我们的学习、工作、生活...几乎没有人可以极其肯定地离开微信等腾讯产品，因为这意味着与世隔绝。
2017年初，腾讯推出了寄身于微信的新的产品——小程序。即用即走，无需下载安装，真正实现了手机运行无压力，便捷生活无忧虑的用户期望。
波士顿咨询公司（Boston Consulting Group）最近的一项调查显示，公司拥有的大数据能力与他们渴望在三年内拥有的大数据能力之间存在着巨大的差距。其中一项能力——优先级能力——的不足影响尤甚，因为它是成功的根本。
此外，另外一个明显的现象是，企业选择大数据方案时非常地“随性”。有时候会选择脱离实际的方案，而不是具有成长性的方案——那种可以让企业随着时间的推移集成到更先进、更有价值的能力的方案。
Snap昨天发布了第三季度财报。由于用户增速、营收和亏损额度均不及分析师预期，Snap股价在盘后交易中一度大跌20%以上。不过，在Snap公布腾讯增持其股份的消息后，该公司股价实现反弹。
风险投资基金巨头安德森·霍洛维茨基金的合伙人陈宝珠表示，腾讯已经投资了大大小小的各类通讯应用公司，包括早前入股的Snapchat。除此之外，陈宝珠还补充表示，腾讯公司非常擅长投资那些它能从中学到“新玩法”的公司。
随性的选择有时候还会导致企业以彼此分散、不相关联的方式工作。业务部门通常不知道、也没有能力利用其他业务部门开发的数据资源、人才或洞见。
不过，企业可以改变策略。从随性选择转变为聚焦重点，一边追求大数据带来的价值，一边以协调的方式发展自己的大数据能力。通过“加速器”和“测试－学习”的方法，企业可以快速查看结果，获得经验并将经验教训应用到工作中去。
如果您觉得“加速器”和“测试－学习”这两个概念比较陌生，这是正常的——我们即将从0开始，一步一步地展开说明如何利用这些工具，形成您的大数据视野。
