那麼多數據是從哪裡來的

① 大數據到底是怎麼來的

肯錫全球調研室得到的定義是：一種企業規模大到在得到、存儲、管理方案、分析方面極大地超出了傳統資料庫軟體工具專業能力范圍的數據融合，具有很多的數據企業規模、快速的數據運行、各種各樣的數據類型和實用價值密度低四大特性。

大數據專業性的戰略意義不在於掌握極大的數據信息，而在於對這類含有現實意義的數據進行專業化處理。換而言之，倘若把大數據比作一種全產業鏈，那麼這種全產業鏈進行盈利的關鍵，在於提高對數據的“生產量”，依據“生產製造”進行數據的“增值”。

從技術上看，大數據與大數據技術的關系好似一枚硬幣的正反面一樣密切聯系。大數據必然不能用每台的計算機進行處理，盡量採用分布式架構。它的特性在於對很多數據進行分布式架構數據挖掘。但它盡量依靠大數據技術的分布式架構處理、分布式架構資料庫和雲端存儲、虛擬化技術。

隨著著雲時代的來臨，大數據(Bigdata)也吸引了越來越多的關注。分析師卓越團隊感覺，大數據(Bigdata)一般 用以敘述一個公司鑄就的許多非結構性數據和半結構性數據，這類數據在一鍵下載到關系型資料庫用於分析的情況下會開銷過多時間和金錢。大數據分析常和大數據技術聯繫到一起，因為及時的大中小型數據集分析務必像MapRece一樣的構架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作上。

大數據務必與眾不同的專業性，以有效地處理許多的承受經歷時間內的數據。可用大數據的專業性，包括規模化並行處理(MPP)資料庫、數據挖掘、分布式系統、分布式架構資料庫、雲計算技術、大數據技術和可擴展的分布式系統。

關於大數據到底是怎麼來的，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

② 大數據的中的數據是從哪裡來的

大數據應用中的關鍵點有三個，首要的就是大數據的數據來源，我們在分析大數據的時候需要重視大數據中的數據來源，只有這樣我們才能夠做好大數據的具體分析內容。那麼大家知不知道大數據的數據來源都是通過什麼渠道獲得的？下面就由小編為大家解答一下這個問題。
對於數據的來源很多人認為是互聯網和物聯網產生的，其實這句話是對的，這是因為互聯網公司是天生的大數據公司，在搜索、社交、媒體、交易等各自核心業務領域，積累並持續產生海量數據。而物聯網設備每時每刻都在採集數據，設備數量和數據量都與日俱增。這兩類數據資源作為大數據的數據來源，正在不斷產生各類應用。國外關於大數據的成功經驗介紹，大多是這類數據資源應用的經典案例。還有一些企業，在業務中也積累了許多數據，從嚴格意義上講，這些數據資源還算不上大數據，但對商業應用而言，卻是最易獲得和比較容易加工處理的數據資源，是我們常用的數據來源。
而數據的來源是我們評價大數據應用的第一個關注點。首先需要我們看這個應用是否真有數據支撐，數據資源是否可持續，來源渠道是否可控，數據安全和隱私保護方面是否有隱患。二是要看這個應用的數據資源質量如何，是好數據還是壞數據，能否保障這個應用的實效。對於來自自身業務的數據資源，具有較好的可控性，數據質量一般也有保證，但數據覆蓋范圍可能有限，需要藉助其他資源渠道。對於從互聯網抓取的數據，技術能力是關鍵，既要有能力獲得足夠大的量，又要有能力篩選出有用的內容。對於從第三方獲取的數據，需要特別關注數據交易的穩定性。數據從哪裡來是分析大數據應用的起點，只有我們找到了好的數據來源，我們就能夠做好大數據的工作。這句需要我們去尋找數據比較密集的領域。
一般來說，我們獲取數據的時候需要數據密集的行業中挖掘數據，主要就是金融、電信、服務行業等等，而金融是一個特別重要的數據密集領域。金融行業既是產生數據尤其是有價值數據的基地，又是數據分析服務的需求方和應用地。更為重要的是，金融行業具備充足的支付能力，將是大數據產業競爭的重要戰場。許多大數據是通過在金融領域的應用輻射到了各個行業。
我們在這篇文章中為大家介紹了大數據的數據來源以及數據密集的領域，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助，最後感謝大家的閱讀。

③ 大數據到底是啥在哪裡（通俗解釋）

大數據是什麼？在很多人的眼裡大數據可能是一個很模糊的概念，
但是，在日常生活中大數據有離我們很近，我們無時無刻不再享受著大數據所給我們帶來的便利，個性化，人性化。
全面的了解大數據我們應該從四個方面簡單了解。
定義，結構特點，
我們身邊有哪些大數據，大數據帶來了什麼，
這四個方面了解。

那麼「大數據」到底是什麼呢？

在麥肯錫全球研究所給出的定義中指出：大數據即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。簡單而言大數據是數據多到爆表。大數據的單位一般以PB衡量。那麼PB是多大呢？1GB=1024MB，1PB=1024GB才足以稱為大數據。
其次，大數據具有什麼樣的特點和結構呢？

大數據從整體上看分為四個特點，第一，大量。

衡量單位PB級別，存儲內容多。

第二，高速。
大數據需要在獲取速度和分析速度上要及時迅速。保證在短時間內更多的人接收到信息。

第二，多樣。

數據的來源是各種渠道上獲取的，有文本數據，圖片數據，視頻數據等。因此數據是多種多樣的。

第三，價值。

大數據不僅僅擁有本身的信息價值，還擁有商業價值。
大數據在結構上還分為：結構化，半結構化，非結構化。結構化簡單來講是資料庫，是由二維表來邏輯表達和實現的數據。非結構化即數據結構不規則或不完整，沒有預定義的數據模型。由人類產生的數據大部分是非結構化數據。

那我們身邊有哪些東西是大數據呢？

在生產生活中常見的有電信數據：通話數據、簡訊數據、手機瀏覽數據。銀行數據，微信聊天數據等。

④ 百度是怎麼採集這么多數據的

我目前的優化步驟：

1、選定熱門關鍵字。

這可以在網路風雲榜看到。我們的目標不是排在前面的那種。如果您認為做劉亦菲（20多萬的搜索量）就不錯的話，那麼有兩個可能：1是你真的排上首頁，兩三天後你就被K；2是你永遠排不上名次。因為這些熱門關鍵詞對網路來說，是重點監測的，不是知名的站點，很難出現在首頁，就算出現了也會很快下去。

我們要選的關鍵字，應該是跟排在前面的熱門關鍵字相關的那些次級熱門詞。如果劉亦菲合成，劉亦菲資料，劉亦菲表妹（我有個站曾經排在第一和第二一周左右，每天2000左右來量）等等。

2、關鍵字優化。

關鍵字選好了，接著開始如何弄標題和內容——在標題和內容里，都要包含該關鍵詞。並且，內容裡面還得重復出現——出現的次數越多，排在網路首頁的可能越大。但是注意：過度重復視為作弊可能不被收錄或者被網路除名，多數高手的意見是：百分之8以下為好。

3、關鍵詞優化的各個方面。

a.標題必須有要做的關鍵詞，並且可適當重復分詞。如劉亦菲性感寫真，在標題里可這樣：劉亦菲性感寫真圖片-劉亦菲最性感的寫真集。

b.內容頁里：分主標題，付標題（把和標題相關的重復N遍），主要是增加該頁包含關鍵詞的密集度——請注意：內容應該通暢，無人為痕跡。另外，該標題最好採用<h1>劉亦菲我愛你</h1>，重點體現該標題。內容頁里的相關關鍵詞，也可加粗加大。但也有原則：過度的優化就等於作弊。影響頁面美觀度。

4、增加站內鏈接到該關鍵詞。

把您有重要關鍵詞的頁面，在站內都增加該鏈接。比如把它置頂和首頁引用欄目頁引用等等。

5、增加你的網址的友情鏈接質量和數量，也是優化排名的重要一步。

6、高手們都說：過度的優化就是作弊。而作弊就會被K。

所以我們不推薦過度優化。什麼是過度呢？——這個由網路說了算。既然我們無法左右網路，所以我們只能遷就網路——適當優化。本來優化的細節還有很多但是因為私心還是不要全盤托出的好，呵呵。另外，如果一個頁面，所有可優化的地方你都優化了，那麼你這個頁面不用說，機器人都知道你是作弊。總之希望大家記住，不要以為優化是全能的，只有在內容有質量的前提下，優化才不會被視為作弊。

⑤ 百度地圖、高德地圖的數據從哪裡得到的

最早地圖的數據從哪兒來？

⑥ 雲房數據的數據是從哪兒來的為什麼這么多

雲房數據的主要數據來源是房產網站、房產中介、金融機構、政府部門、評估行業、實地勘察。比如安居客、鏈家、中國銀行、稅務部門等。

⑦ 網路上那麼多的信息，都儲存在哪裡會輕易被別人查到嗎

這是一個大家都普遍非常關心的問題，因為我們每個人都有著很多數據與資料，而這些數據與資料有很多是非常私密的，是不希望別人能夠看到的，如果是在過去其實我們根本就沒有必要擔心，因為我們的所有資料都存在自己的電腦，本地的磁碟當中也就不會有泄密的風險。

很多人都會擔心我們的數據會不會被別人輕易的拿到，其實這種擔心也是很有必要的，因為畢竟網路安全現在關乎著我們每一個人的利益，其實大體上分析一下，我認為這些數據還是應該比較安全的，因為每一家的平台網路公司，都會有自己的防火牆和一些專業人士來對這些資料進行加密，如果不是黑客故意去攻擊或者有著超高科技的手段，我們的資料是絕對安全的。總而言之一句話，社會在發展，時代在進步，我們儲存數據的方式也在發生著變化，這種變化帶來的只能是讓我們的數據更加安全更加可靠所以大家根本不必擔心。