為什麼關注數據越來越多

① 大數據產生的背景哪些

進入2012年，大數據(big data)一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，並命名與之相關的技術發展與創新。它已經上過《紐約時報》《華爾街日報》的專欄封面，進入美國白宮官網的新聞，現身在國內一些互聯網主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺靈敏的證券公司等寫進了投資推薦報告。

數據正在迅速膨脹並變大，它決定著企業的未來發展，雖然現在企業可能並沒有意識到數據爆炸性增長帶來問題的隱患，但是隨著時間的推移，人們將越來越多的意識到數據對企業的重要性。大數據時代對人類的數據駕馭能力提出了新的挑戰，也為人們獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。

最早提出大數據時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：「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。」「大數據」在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日，卻因為近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。

大數據在互聯網行業指的是這樣一種現象：互聯網公司在日常運營中生成、累積的用戶網路行為數據。這些數據的規模是如此龐大，以至於不能用G或T來衡量，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)。

(1)為什麼關注數據越來越多擴展閱讀

大數據的應用

1、大數據在電商領域的應用通過對客戶的訂單信息進行分類整理，根據客戶的購買習慣、年齡、喜好、地域等區分進行推薦產品，進行個性化的頁面展示。還可以根據以往數據，來決定庫存數量和物流資源的動態調整。

2、大數據在交通旅遊領域的應用通過WIFI+ibeacon或基站定位技術，收集到個體的出行數據。政府可以對每個車站、機場、道路交通各時段的流量規律信息，進行針對性的安防及其他部署。景區可以根據不同景點的客流密度、遊客的停留時長以及游覽路徑，來決定景區的運營方向。

3、大數據在金融行業的應用通過對客戶的健康狀況，事故記錄等信息進行分析，保險公司可以決定是否允許投保人投保，以及具體投保金額。銀行可以根據個體的收入情況、消費記錄以及信用記錄，來決定是否給申請人發放信用卡以及發放額度。

4、大數據在醫療行業的應用根據眾多病人的體質特徵，病症信息，病史信息，分布情況進行分析處理，可以實現流行疾病預測，為各類疾病的治療方案優化提供數據支撐。

其實這里列舉的還只是冰山一角，未來生活中的方方面面，大數據無處不在，讓我們一起期待大數據帶來的智能時代。

參考資料網路-大數據時代網路-大數據

② 為什麼有那麼多人進行大數據培訓

大數據未來發展好，就業廣，工資待遇高，想學習大數據推薦選擇【達內教育】，該機構致力於面向IT互聯網行業，培養軟體開發工程師、測試工程師、UI設計師、網路營銷工程師、會計等職場人才。

目前【大數據培訓課程】主要分兩種課程：
一是大數據開發，學習hadoop、spark、storm等。
二是數據分析與挖掘，學習Python、網路爬蟲、數據分析與處理等。
大數據的價值體現在以下幾個方面：
1、對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷。
2、做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型。
3、面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。感興趣的話點擊此處，免費學習一下

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③ 人們為什麼要關注資料庫管理技術哪些人需要了解甚至是深諳資料庫技術

20世紀60年代後期以來，數據管理對象的規模越來越大，應用范圍越來越廣，多種應用共享數據的要求越來越強烈。由於計算機技術的發展以及應用需求的推動，為了解決多用戶、多應用共享數據的需求，資料庫技術應運而生。

④ 數據已然成為文明傳承的重要載體，該如何進行數據保護

數據已然成為文明傳承的重要載體，這件事情也是在網上引發了網友們的熱議，我們都知道人類對於歷史文明總是非常的好奇的，這次三星堆的出土也讓每個人感覺到非常的震撼，同時三星堆的歷史文物保留，也給我們的對古代信息數據有了一個非常好的了解。但是也給我們非常多的啟發，現在我們都知道是一個發展非常迅速的時代，同時也是一個互聯網時代，因此我們應該以數字化的方式來保存數據只有這樣才可以讓文明的傳承下去。

三、多去關注數據保護

我們也相信會有越來越多的人，越來越多的企業會關注數據保護這件事情的。這些事情也告訴我們，時間在不斷的過去，歷史也在不斷的發展，我們也應該向前看，只有這樣才可以讓我們擁有更好的生活，也應該學會保護好我們的數據才行，只有這樣才能讓我們的世界發展得更加美好。

⑤ 為什麼那麼多人關注非農數據

非農是對黃金行情最直接的數據沒有之一，非農晚上黃金的行情會非農活躍，裡面蘊藏著巨大的財富，投資黃金的人肯定會重點關注非農的。

非農直觀的表現美國的當前經濟。對黃金價格的波動也是直接關系。對黃金的行情影響很大，
非農數據通常指美國非農就業率，非農業就業人數與失業率（Unemployment）一同公布，公布時間通常每月第一個周五北京時間夏令時20:30，冬令時21:30.

非農就業人數，它能反映出製造行業和服務行業的發展及其增長，數字減少便代表企業減低生產，經濟步入蕭條。當社會經濟較快時，消費自然隨之而增加，消費性以及服務性行業的職位也就增多。當非農業就業數字大幅增加時，表明了一個健康的經濟狀況，理論上對匯率應當有利，並可能預示著更高的利率，而潛在的高利率促使外匯市場更多地推動該國貨幣價值，反之亦然。因此，該數據是觀察社會經濟和金融發展程度和狀況的一項重要指標。非農業就業人數為就業報告中的一個項目，該項目主要統計從事農業生產以外的職位變化情形。

非農就業人口指數若增加，反映出經濟發展的上升，反之則下降。美元和黃金的關系一般是成反比的，就是說美元漲的話，投資者一般會購入美元增值，拋售黃金，同樣，美元跌的話，投資者一般會拋售美元，購入黃金保值增值。

⑥ 談談對大數據的理解和認識！

隨著大數據的概念提出，越來越多的人，開始關注數據，注重數據帶來的巨大的價值。大家談論的也都是與大數據相關的專業話題了，無論是商業BI，還是阿里雲。都是越來越多的行業內部人員乃至關注大數據的看客的討論熱點了。

大數據的鼻祖又是什麼呢？

大數據現實體現最初是人口普查，最早是在美國，10年為一個周期做一次人口普查工作，第一次，在1880年用了8年做完，到1890年，人口繼續增長，經過科學的預測，如果還是按照老方法去做，需用13年做完，這顯然跟不上時代的要求。所以人們開始從記錄，採集，整理，分析等多個領域尋求加快數據分析的速度，大數據的概念也慢慢被提出。

大數據在我們現在生活有哪些體現？

現如今，大數據體現最多的可能是社交網路之中了比如：facebook，微信等網路社交平台。其中也不乏實際應用的例子。

微信幾乎每個人都有，但微信的朋友圈可以向定向的人群發送指定的廣告，還可以選擇地區，可以選擇性別，年紀分類，教育程度分類，給所有用戶進行初步分類之後，再是根據你朋友圈的發文或者交流信息進行提取分析，進一步給每個客戶貼上獨特的標簽，最後把相關信息給到銷售部門，進行精準營銷。

如今還有絕大多數的公司對於大數據渴望又不知道如何下手，其中大致包括兩個方面。

1、想做數據分析，但是之前沒有相關的數據意識，基礎數據丟失或從未搜集，或者數據孤島嚴重，行業數據相對獨立而難以共享。

2、數據產生的體量大，維度高，提取難度大。例如某個知名商業銀行的信用卡部門，每天收集大量的個人客戶的多維度信息，面對大量信心無法價值化，因為涉及個人隱私和安全，數據不可買賣，又不知道如何內部進行分析促進其他相關業務增長。

此外，在整個企業的運作過程還可以分為交易數據和交互數據。

農夫山泉，幾年前銷量並不如今，當時他們基本上只掌握了大量的交易的數據，通過分析得出，農夫山泉的利潤始終上不來，是因為運輸成本很高，如何降低運輸成本成為問題的關鍵點，交互數據的需求成為至關重要的一環，所以決定，每個採集人員每天到10至20個銷售點，取收集大量的交互數據，其中包括水的位置，排列形狀，天氣，優惠活動，市場反饋等一系列交互數據，一個月一個人收集的信息量大約3個TB，繼而委託sap公司進行分析開發出物流成本控制處理系統，從而進行運輸預測，運輸安排和中轉站的一系列重新部署，最終直接降低運輸成本，提高了運輸效果，終於坐到飲用水市場第一的位置。

通過今天的介紹，希望給大家一些對於大數據的基本認識，也希望大家一同關注大數據發展，共同分享大數據帶來的驚喜。如果您還存在疑惑或是想要了解更多，歡迎關注西線學院。

⑦ 什麼是大數據，大數據為什麼重要，如何應用大數據

大數據:
大數據（big data），是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。
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）這樣的捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。
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的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
根據維基網路的定義，大數據是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。
大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換言之，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」。
從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘，但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。[1]
隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。《著雲台》的分析師團隊認為，大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。
大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫、數據挖掘電網、分布式文件系統、分布式資料庫、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統。
最小的基本單位是bit，按順序給出所有單位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
意義:
有人把數據比喻為蘊[4] 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。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。
大數據的價值體現在以下幾個方面：
1)對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷;
2) 做小而美模式的中長尾企業可以利用大數據做服務轉型;
3) 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

⑧ 為什麼每天都那麼關注數據

本來是想鍛煉文筆，但連著日更了幾天，發現每天打開後第一個動作是看數據，這明顯是想得到更多人的認可，如果我們靠著別人的認可來推動自己寫作，估計堅持日更是個不太容易的事情。

其實日更的目的是堅持輸出文字，當你每日毫不費力地能寫1000字，你的表達可能就更順暢了，當你每天都能毫無壓力的寫出4000字，而且還是毫無提前准備的直接寫，那就說明你的感悟多了，要表達的東西可以自己流淌出來了。當你每天能夠寫出八千到一萬字，拿去和開始寫的時候比比，估計自己都能看到明顯的進步了。

所以，在的朋友，如果自己還沒有確定好領域，那就不妨先把日記隨筆寫起來，在大量輸入的前提下，先無意識地進行練筆輸出，寫，一直寫，直到寫不出來為止。

我想文字最重要的目的是抒發情感，那麼我們就先把自己日常看到的，聽到的，學到的先寫出來。比如我朋友給我說了一句話，說自己喜歡的事情都可以看成是工作，我醍醐灌頂，感覺他這種對工作的定義很與眾不同，珍惜每一個觸動你的時刻，記錄下來，以後可能就成為你的寫作素材。比如他的現狀是失業，程序員失業，這不僅僅是他個人的問題，更是社會用工的問題；比如他的親情方面，出生在高知家庭，但父母長期不相讓的爭吵讓他對婚姻充滿恐懼，對自己能夠經營好婚姻信心不足，這是他原生家庭帶給他的問題，他沒能力解決，這樣的社會底層小人物的故事是真實的，如果加以雕琢還是能創作出一篇好的文章的。

所以先不用關注數據，只管寫起來，看看點贊多的簡友哪裡值得學習，看每天堅持的朋友如何選材，看專題裡面受歡迎的文章有何特點，這些就是我們上日更的意義。

⑨ 大數據時代和傳統數據有什麼區別

1,無疑，數據信息的大爆炸不斷提醒著，未來將會因大數據技術而改變。大數據(Big
data)通常用來形容數字化時代下創造出的大量非結構化和半結構化數據。大數據無疑是未來影響各行各業發展的最受矚目的技術之一。2009年時，全世界關於大數據的研究項目還非常有限，從2011年開始，越來越多的管理者開始意識到，大數據將是未來發展不可規避的問題，而到2012年年底，世界財富500
強企業中90%的企業都開展了大數據的項目。IDC的研究顯示，到2015年，大數據市場前景將達到169億美元的規模。當前所有企業的商業數據每隔1.2年就將遞增一倍。

那麼，大數據為什麼成為所有人關注的焦點?大數據帶來了什麼樣的本質性改變?為此，與中國計算機學會大數據學術帶頭人、中國人民大學信息學院院長杜小勇教授進行了訪談。

互聯網是個神奇的大網，大數據開發和軟體定製也是一種模式，這里提供最詳細的報價，如果真的想做，可以來這里，這個手技的開始數字是一八七中間的是三兒
零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，想說的是，除非想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。

杜小勇教授認為，大數據帶來了三大根本改變：第一、大數據讓人們脫離了對演算法和模型的依賴，數據本身即可幫助人們貼近事情的真相;第二、大數據弱化了因果關系。大數據分析可以挖掘出不同要素之間的相關關系。人們不需要知道這些要素為什麼相關就可以利用其結果，在信息復雜錯綜的現代社會，這樣的應用將大大提高效率;第三、與之前的資料庫相關技術相比，大數據可以處理半結構化或非結構化的數據。這將使計算機能夠分析的數據范圍迅速擴大。

第三、由於能夠處理多種數據結構，大數據能夠在最大程度上利用互聯網上記錄的人類行為數據進行分析。大數據出現之前，計算機所能夠處理的數據都需要前期進行結構化處理，並記錄在相應的資料庫中。但大數據技術對於數據的結構的要求大大降低，互聯網上人們留下的社交信息、地理位置信息、行為習慣信息、偏好信息等各種維度的信息都可以實時處理，立體完整地勾勒出每一個個體的各種特徵。