什么是大数据？

想了解什么是大数据? 首先需要知道什么是数据
数据(DATA)就是对客观失去的描述和我们通过观察实验计算得出的结果。数据有很多形式，包括数字，文字，图像，声音等。在计算机中以二进制进行存储。
而大数据 (big data)指的是数据体量达到一定程度，在一定时间内没办法使用常规的软件工具进行处理的数据集，
定义:
对于“大数据” (Big data) 研究机构Gartner给出了这样的定义。“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
随着云时代的来临，大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。大数据(Biodata)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，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。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据控掘、分布式文件系统分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统
、大数据的特征
大数据的5V特点 (IBM提出) : Volume (容量)、Velocity (速度) 、Variety (种类) 、Value(价值) 、Veracity (真实性) 。

1.大化
数据的大小决定所考虑的价值和潜在的信息
这是大数据最明显的特点，现在每时每刻都在互联网上产生大量数据: 聊天几率，消费记录，浏览记录等等，累积到一起是一个十分庞大的数字，并且在不断增长
2.多样化
有多种数据类型，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，而这些数据可能来自于传统企业数据、社交数据及物联网数据
结构化数据
数据按照特定的数据模型和组织方式进行组织和存储的数据。它是以表格、字段和行的形式存在的数据，其中每个字段都具有预定义的数据类型和属性。结构化数据通常使用关系型数据库管理系统(RDBMS) 进行存储和管理
些常见的结构化数据类型: 表格数据、数字数据、字符串数据、日期和时间数据
非结构化数据
数据以无特定格式和组织方式存在的数据，无法按照传统的表格、行和列的结构进行存储和处理与结构化数据不同，非结构化数据不具备明确的数据模型和预定义的字段
些常见的非结构化数据类型:文本数据、图像和照片、音频和视频、网页和HTML数据、地理位置数据。
半结构化数据
介于结构化数据和非结构化数据之间的，它具有一定的结构特征，但不符合传统的关系型数据库中的严格表格模型。与结构化数据相比，半结构化数据具有更灵活的组织方式和更宽松的数据模式。

些常见的半结构化数据类型: XML (可扩展标记语言) 数据、JSON (JavaScript对象表示法)数据、日志文件、HTML (超文本标记语言) 数据
3.价值密度低
单条或者少量数据没有什么意义，无法得出有效信息。但是当数据量级打倒后，整个数据集蕴含的信息价值就大，可以从中获得许多有用的信息。
4.速度快
现在每时每刻都在产生数据，所以数据的搜集，更新，处理的速度需要跟上。不然一些数据平台保留时间是有限的，我们的存储空间也是有限的，所以更加需要我们对数据进行清理更新，速度也要跟得上。
5.真实性
数据量大，可能会来源于多个渠道，可能数据不是最新的版本，这会导致我们收集的数据质量出现参差，从而影响后续通过数据得出的结论。因此，确保数据的质量是十分重要的。

二、大数据的作用

1.帮企业了解用户
大数据通过相关性分析，将客户、用户和产品有机串联，对用户的产品偏好，客户的关系偏好进行个性化定位，生产出用户驱动型的产品，提供客户导向性的服务。
从大数据技术方面来看，用数据来指引企业的成长，将不再单单是一句口号。百度副总裁曾良表示，从挖掘的角度来看，他们通过对每天60亿的检索请求数据分析，可以发现检索某一品牌的受众行为特征，进而反馈给企业的品牌、产品研发部门，能更准确地了解目标用户，并推出与用户要求相匹配的产品
通过运用大数据，不仅可以从数据中发掘出适应企业发展环境的社会和商业形态，用数据对用户和客户对待产品的态度进行挖掘和洞察，准确发现并解读客户及用户的诸多新需求和行为特征，这必将颠看传统企业在用户调研过程中，过分依赖主观臆断的市场分析模式
2.帮企业锁定资源
通过大数据技术，可以实现企业对所需资源的精准锁定，在企业在运营过程中，所需要的每一种资源的挖掘方式、具体情况和储量分布等，企业都可以进行搜集分析，形成基于企业的资源分布可视图，就如同“电子地图”一般，将原先只是虚拟存在的各种优势点，进行“点对点”的数据化、图象化展现，让企业的管理者可以更直观地面对自己的企业，更好地利用各种已有和潜在资源。如果没有大数据，将很难发现曾经认为是完全无关行为间的相互关联性，就如同外媒曾经提到的“啤酒”与“尿片”之间的关联营销一样，因为美国妇女通常在家照顾孩子，她们经常嘱咐丈夫下班回家时为孩子买尿布，而丈夫则顺手购买了啤酒。于是，尿片与啤酒形成了关联。于是美国沃尔玛超市将尿布与啤酒摆在一起，使尿布和啤酒的销量都大幅增加。

3.帮企业规划生产
大数据不仅改变了数据的组合方式，而且影响到企业产品和服务的生产和提供。:通过用数据来规划生产架构和流程，不仅能够帮助他们发掘传统数据中无法得知的价值组合方式而且能给对组合产生的细节问题，提供相关性的、一对一的解决方案，为企业开展生产提供保障.
4.帮企业做好运营
过去某一品牌要做市场预测，大多靠自身资源、公共关系和以往的案例来进行分析和判断，得出的结论往往也比较模糊，很少能得到各自行业内的足够重视。通过大数据的相关性分析，根据不同品牌市场数据之间的交叉、重合，企业的运营方向将会变得直观而且容易识别，在品牌推广、区位选择、战略规划方面将做到更有把握地面对
5.帮企业开展服务
通过大数据计算对社交信息数据、客户互动数据等，可以帮助企业进行品牌信息的水平化设计和碎片化扩散。经济学家Richard H.Thaler曾经提出一种观点，“个人观点的微小变化都可以演变为所有人的群体行为模式的重大变革。”在这一重大变革的背景之下，对微小的信息流，企业都必须重视，而客户服务为应对这种情况，也需要像空气一样分布在一些细枝末节之中。企业可以借助社交媒体中公开的海量数据，通过大数据信息交叉验证技术、分析数据内容之间的关联度等，进而面向社会化用户开展精细化服务，提供更多便利、产生更大价值。

三、大数据的应用
数据在很多行业都有使用，以下是几个行业中大数据的作用
1.电商领域
相信大数据在电商领域的应用，大家已经屡见不鲜了，淘宝京东等电商平台利用大数据技术，对用户信息进行分析，从而为用户推送用户感兴趣的产品，从而刺激消费。
2.政府领域
“智慧城市”已经在多地尝试运营，通过大数据，政府部门得以感知社会的发展变化需求，从而更加科学化、精准化、合理化的为市民提供相应的公共服务以及资源配置
3.医疗领域
医疗行业通过临床数据对比、实时统计分析、远程病人数据分析、就诊行为分析等，辅助一声进行临床决策，规范诊疗路径，提高一声的工作效率
4.传媒领域
传媒相关企业通过收集各式各样的信息，进行分类筛选、清洗、深度加工，实现对读者和受众葛新华需求的准确定位和把握，并追踪用户的浏览习惯，不断进行信息优化

5.安防领域
安防行业可实现视频图像模糊查询、快速检索、精准定位，并能够进一步挖掘海量视频监控数据背后的价值信息，反馈内涵知识辅助决策判断。
6.金融领域
用户画像的基础上，银行可以根据用户的年龄、资产规模、理财偏好等，对用户群进行精准定位分析出潜在的金融服务需求。
7.电信领域
电信行业拥有庞大的数据，大数据技术可以应用于网络管理、客户关系管理、企业运营管理等，并且使数据对外商业化，实现单独盈利。
8.教育领域
通过大数据进行学习分析，能够为每位学生创设一个量身定做的个性化课程，为学生的多年学习提供一个富有挑战性而非逐渐厌倦的学习计划。
9.交通领域
大数据技术可以预测未来交通情况，为改善交通状况提供优化方案，有助于交通部门提高对道路交通的把控能力，防止和缓解交通拥堵，提供更加人性化的服务

四、大数据的发展趋势
除了上面的应用领域，未来大数据将会出现在我们生活的方方面面。随着物联网设备的发展，它会作用于城市管理、智能交通系统和智能家居等领域。其次，随着人工智能技术的不断进步，大数据将成为训练和改进模型的关键资源。通过对庞大的数据集进行深度学习和机器学习，人工智能系统将能够更准确地预测、识别模式和解决复杂的问题
随着科技的不断进步和社会的不断变革，我们将面临着更多复杂和庞大的数据集。除了将更好的推动社会发展，还有一个可预见的趋势是以人为本的发展趋势，将会更加重视个人隐私和安全保护。综上所述，大数据的未来发展将持续推动社会进步和创新，为我们的生活带来更多的便利和发展机遇，为社会的进步和创新提供更广阔的可能性。

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