大數據是怎麼產生的

⑴ 大數據的主要數據來源包括

大數據的來源包括交易數據、人工數據、機器和感測器數據。 交易數據包括POS機數據、信用卡數據等。人為數據，包括通過微信、博客、推文等產生的郵件、文檔、圖片、數據流等。；以及機器感測器數據，例如感測器、儀表和其他設施。 大數據，或稱巨量數據，是指龐大到無法通過主流軟體工具在合理的時間內檢索、管理、處理和排序的信息，以幫助企業做出更主動的商業決策。大數據需要特殊的技術來有效處理大量可以容忍時間流逝的數據。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、分布式文件系統、分布式資料庫、雲計算平台、互聯網和可擴展存儲系統。

⑵ 大數據的起源是金融還是公共管理，互聯網

大數據的起源是互聯網。大數據目的是為了更好了解客戶喜好，它將海量碎片化的信息數據進行篩選、分析，並最終歸納、整理出企業需要的咨訊。而這些海量的信息則來源於互聯網。

資料擴展

大數據主要的幾個應用領域及發展前景

1.電商行業是最早利用大數據進行精準營銷，它根據客戶的消費習慣提前生產資料、物流管理等，有利於精細社會大生產。

2.大數據在金融行業應用范圍是比較廣的，它更多應用於交易，現在很多股權的交易都是利用大數據演算法進行，這些演算法現在越來越多的考慮了社交媒體和網站新聞來決定在未來幾秒內是買出還是賣出。

3.大數據還被應用改善我們日常生活的城市。例如基於城市實時交通信息、利用社交網路和天氣數據來優化最新的交通情況。目前很多城市都在進行大數據的分析和試點。

4.基因技術是人類未來挑戰疾病的重要武器，科學家可以藉助大數據技術的應用，從而也會加快自身基因和其它動物基因的研究過程，這將是人類未來戰勝疾病的重要武器之一，未來生物基因技術不但能夠改良農作物，還能利用基因技術培養人類器官和消滅害蟲等。

⑶ 大數據的三大主要來源

1、開源數據
開源數據包括了互聯網數據、移動數據網數據，互聯網平台和移動互聯網平台通過采、編、發或者通過用戶互動產生的數據，公之於眾，供網民或用戶訪問、瀏覽。
2、業務數據

業務數據產生於各單位的信息化系統中，尤其是內部的信息化系統，我們統稱為業務系統。在目前的單位業務系統中，存在於單位的OA系統或者CRM之中，其中蘊含了大量的工作數據和交易數據，以及客戶管理數據，包括交易數據、流水數據、記帳數據、借款數據、貸款數據等業務數據，這些數據構建了每天的系統日誌，同時又是帳戶余額、信用額度、購買能力等的有力補充，這些數據不僅對生產系統起到計費支撐作用，同時也是用戶（銀行客戶、電力客戶、擔保公司等）進行相關決策的重要基礎，所以目前很多單位需要對這些數據進行查詢統計和分析。
3、線路數據
無論是互聯網還是各種內網，任何的網路行為都需要經過「線路」進行鏈接和交互，而在這條線路上，要經過無數的路由交換得以完成，這條線路在完成鏈接的同時，也記錄與存貯了大量的數據，我們統稱為線路數據。

⑷ 大數據的來源有哪三個

大數據的來源有交易數據、人為數據、機器和感測器數據。

交易數據包括POS機數據、信用卡刷卡數據等；人為數據，包括電子郵件、文檔、圖片以及通過微信、博客、推特等產生的數據流；機器和感測器數據，如感應器、量表和其它設施的數據。

大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。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、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。

⑸ 大數據為什麼會有那麼多數據

因為我們平時在用的各個軟體，無時無刻都在收集著我們的個人信息、數據，所以大數據會有越來越多的數據。

大數據這個概念出現的幾率越來越多，是因為現在我們所處於這個時代上，很多信息都已經突發猛進，人們的生活水平都已經改善了，很多東西都是要通過大數據來統計，包括我們現在互聯網的一個進步之後。我們所處的一些東西之後，全部都是變成數字化，只有大數據才能夠實行。

大數據的來源非常廣泛，如信息管理系統、網路信息系統、物聯網系統、科學實驗系統等,其數據類型包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據。大數據的主要來源。

(1)信息管理系統:企業內部使用的信息系統，包括辦公自動化等。信息管理系統主要通過用戶數據和系統二次加工的方式產生數據,其產生的大數據大多數為結構化數據,通常存儲在資料庫中。大數據的主要來源。

(2)網路信息系統:基於網路運行的信息系統即網路信息系統是大數據產生的重要方式，如電子商務系統、社交網路、社會媒體、搜索引擎等都是常見的網路信息系統。網路信息系統產生的大數據多為半結構化或非結構化的數據。

⑹ 大數據時代是如何到來的,跟那些主要因素有關系

大數據，是大數據文件，還是大量的數據文件?要多大，KB，MB，GB，TB，PB，EB?還是說是大范圍的數據，包括文本，圖像，視頻。。。
至少到2014年，大數據還沒有一個准確的范疇定義。這是IEEE關於大數據的特別報告集里的說法。這里的問題就在於，一個大字，每天都在變：更多的設備被應用到日常生活，每天都有超越以往所有的比特在網路產生，流動，湮滅，同樣，每天都有更多的超越以往的對這些比特流的使用，應用在發生，而這樣的使用，應用，又進一步產生更大量的數據流。。。
那麼。就是大數據是什麼?
大數據是各種 IT 技術發展的匯聚點
光纖通信，DSL接入，Wifi，LTE，等等等等的通信連接轉換設備，越來越多的帶寬，越來越低廉的價格，使得網路大數據傳輸成為可能。
光學技術與半導體集成電路技術使得大規模的數據存儲成為可能。
各種 sensor 技術使得數據的日常獲取越來越便捷。
資料庫技術的長時間發展與廣泛應用提供了足夠的，初始的結構化數據的來源，並提供了新數據處理方式的原始脈絡。
人工智慧技術，包括圖像視頻文本的理解分析，原始數據的結構化挖掘，自然語言處理，機器學習等等等，使得從已有數據中獲得新的驚喜知識成為每天都在發生的事情。
摩爾定律使得數據處理的成本越來越低廉，但是效率卻越來越高。
移動通信技術使得每個人每個時刻在每個地方都在為數據的越來越大做出貢獻。
網路信息檢索技術，使得數據/知識的應用與分布越來越扁平化。
基於上述各項技術的發展，越來越多的應用領域得到了新的推動助力。

⑺ 大數據現象是怎麼形成的

大數據是無法在一定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，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。

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）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。

(7)大數據是怎麼產生的擴展閱讀

大數據包括結構化、半結構化和非結構化數據，非結構化數據越來越成為數據的主要部分。據IDC的調查報告顯示：企業中80%的數據都是非結構化數據，這些數據每年都按指數增長60%。

大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特徵而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以雲計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本看起來很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，通過各行各業的不斷創新，大數據會逐步為人類創造更多的價值。

⑻ 大數據有哪些來源

大數據分析的數據來源有很多種，包括公司或者機構的內部來源和外部來源。分為以下幾類：
1)交易數據。包括POS機數據、信用卡刷卡數據、電子商務數據、互聯網點擊數據、「企業資源規劃」(ERP)系統數據、銷售系統數據、客戶關系管理(CRM)系統數據、公司的生產數據、庫存數據、訂單數據、供應鏈數據等。
2)移動通信數據。能夠上網的智能手機等移動設備越來越普遍。移動通信設備記錄的數據量和數據的立體完整度，常常優於各家互聯網公司掌握的數據。移動設備上的軟體能夠追蹤和溝通無數事件，從運用軟體儲存的交易數據(如搜索產品的記錄事件)到個人信息資料或狀態報告事件(如地點變更即報告一個新的地理編碼)等。
3)人為數據。人為數據包括電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻，以及通過微信、博客、推特、維基、臉書、Linkedin等社交媒體產生的數據流。這些數據大多數為非結構性數據，需要用文本分析功能進行分析。
4)機器和感測器數據。來自感應器、量表和其他設施的數據、定位/GPS系統數據等。這包括功能設備會創建或生成的數據，例如智能溫度控制器、智能電表、工廠機器和連接互聯網的家用電器的數據。來自新興的物聯網(Io T)的數據是機器和感測器所產生的數據的例子之一。來自物聯網的數據可以用於構建分析模型，連續監測預測性行為(如當感測器值表示有問題時進行識別)，提供規定的指令(如警示技術人員在真正出問題之前檢查設備)等。
5)互聯網上的「開放數據」來源，如政府機構，非營利組織和企業免費提供的數據。

⑼ 大數據的起源是哪裡

大數據起源於美國，大約從2009年開始，大數據成為互聯網信息技術行業的流行詞彙，事實上，大數據產生是指建立在對互聯網、物聯網、雲計算等渠道廣泛、大量數據資源收集基礎上的數據存儲、價值提煉、智能處理和分發的信息服務業，大數據企業大多致力於讓所有用戶幾乎能夠從任何數據中獲的可轉化為業務執行的洞察力，包括之前隱藏在非結構化數據化的洞察力。

⑽ 大數據主要來源於什麼

來源：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。

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、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。

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來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

(10)大數據是怎麼產生的擴展閱讀：

大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

想要系統的認知大數據，必須要全面而細致的分解它，著手從三個層面來展開：

第一層面是理論，理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。在這里從大數據的特徵定義理解行業對大數據的整體描繪和定性；從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在；洞悉大數據的發展趨勢；從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。

第二層面是技術，技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。在這里分別從雲計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從採集、處理、存儲到形成結果的整個過程。

第三層面是實踐，實踐是大數據的最終價值體現。在這里分別從互聯網的大數據，政府的大數據，企業的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。