大數據發源地在哪裡

Ⅰ 大數據來自哪裡大數據會去哪裡

大數據來自哪裡?大數據會去哪裡?
初識大數據，首先我們需要知道什麼是大數據呢？用通俗一點的話來說就是一堆一堆又一堆的、海量的數據。通過網路我們知道「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目前主流軟體工具，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。」
在當下的互聯網飛速發展的時代，任何一個技術都是為了達到某種目的而發展的，而大數據從根本上來說就是為了做決定存在的，大數據為企業的決策提供有力的依據。比如市場方針的制定，精準營銷的目標群體、營銷數據等等。大數據的存在不僅是為企業提供了數據支撐，而且為用戶提供了更為便捷的信息和數據服務。
大數據體現的是數據的數量多，數據類型豐富。我們需要通過對數據的關系的的挖掘，才能最終將數據進行更好地利用。
誰是物聯網？
物聯網是什麼呢？通俗的概念來講，物聯網就是通過網路信息技術和工業自動化控制技術將硬體和網路進行有效的集合並通過感測器進行對應的信息控制，以此達到對物件的自動控制的混合網路。通過網路我們知道「物聯網（The Internet of things）就是物物相連的互聯網」。這有兩層意思：第一，物聯網的核心和基礎仍然是互聯網，是在互聯網基礎上的延伸和擴展的網路；第二，其用戶端延伸和擴展到了任何物品與物品之間，進行信息交換和通信。物聯網通過智能感知、識別技術與普適計算、泛在網路的融合應用。」
隨著工業控制、信息識別和互聯網網路的發展，物聯網將是下一個信息浪潮。
大數據與物聯網的聯系既有區別也關聯。以小編的個人愚見，物聯網行業如果需要有較好的發展，那麼需要大數據強力的支持，而針對物聯網行業的大數據，則是不斷來源於物聯網超級終端的數據採集。所以，物聯網對大數據的要求相比於大數據對物聯網的依賴更為嚴重。
大數據來自哪裡？大數據會去哪裡？
淺談大數據的來源
大數據的來源這個問題其實很簡單，大數據的來源無非就是我們通過各種數據採集器、資料庫、開源的數據發布、GPS信息、網路痕跡（購物，搜索歷史等）、感測器收集的、用戶保存的、上傳的等等結構化或者非結構化的數據。
淺談大數據能夠帶給我們什麼
大數據能給我們帶來什麼？很多公司現在都在炒大數據的概念，但是真正能做好的有幾個呢？大數據重在積累、強在分析、利於運用。沒有經過多年的有意的數據收集、沒有經過嚴謹細心的數據分析。那麼，如何來談論大數據能給企業或者個人來帶來便捷呢？
大數據能帶給企業的項目立項的數據支撐、精準化營銷、電商的倉位儲備等等。但是針對個人用戶有時候就是麻煩了，因為你隨時都可以接收到很多的營銷簡訊、隱私暴露太多。另外對於個人用戶大數據的好處是可以快速找到自己想要東西、為用戶提供信息服務、獲取消費指導等等。換個角度看問題的話，小編認為應該是利大於弊。
大數據是怎麼帶給我們想要的支撐？
龐大的數據需要我們進行剝離、整理、歸類、建模、分析等操作，通過這些動作後，我們開始建立數據分析的維度，通過對不同的維度數據進行分析，最終我們才能得到我們想到的數據和信息。
1、 項目立項前的市場數據分析為決策提供支撐；
2、 目標用戶群體趨勢分析為產品提供支撐和商務支撐；
3、 通過對運營數據的挖掘和分析為企業提供運營數據支撐；
4、 通過對用戶行為數據進行分析，為用戶提供生活信息服務數據支撐和消費指導數據支撐。
如何通過大數據挖掘潛在的價值？
模型對於大數據的含義
模型有直觀模型，物理模型，思維模型，符合模型等。我們在進行數據挖掘前需要考慮我們需要用這些數據來干什麼？需要建立怎麼樣的模型？然後根據模型與數據的關系來不斷優化模型。
只有建立了正確的模型才能讓數據的挖掘和分析更有便捷。

Ⅱ 大數據的起源

大數據概念最初起源於美國。

是由思科、威睿、甲骨文、IBM等公司倡議發展起來的。大約從2009年始，大數據成為互聯網信息技術行業的流行詞彙。大數據是一個不斷演變的概念，當前的興起，是因為從IT技術到數據積累，都已經發生重大變化。當今世界，大數據無處不在，它影響到了我們的工作、生活和學習，並將繼續施加更大的影響。

趨勢

隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。隨之興起的數據挖掘、機器學習和人工智慧等相關技術，可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。

未來，數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。與此同時，基於數據這個基礎平台，也將建立起跨領域的數據共享平台，之後，數據共享將擴展到企業層面，並且成為未來產業的核心一環。

Ⅲ 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。

Ⅳ 蘋果、華為、騰訊和三大運營商的數據中心為何都看上了貴州

除了蘋果，華為，騰訊，阿里巴巴、中國移動、中國電信、中國聯通等重要企業都把數據建立在了貴州。因為無論從電力成本、安全性，貴州都是不二之選。華為的CEO任正非曾表示，建成運營後一年大概可以節省上億的電費。

首先，我們來看騰訊的大數據中心，騰訊貴州七星綠色數據中心，內部面積超過3萬平方米。很難想像這個土疙瘩最後會建設成騰訊的大數據中心。

為什麼數據中心放在貴州呢？ 因為數據中心裡大量的計算機設備，面臨3大挑戰——冷卻，電力和安全。

1、數據中心在使用過程中會發出巨大的熱量，而數據中心就無錫站冷卻設備，它消耗的電能約占總功耗的40%。所以需要極大的的電力成本。數據中心最大特點是高耗能，電力成本其中一半的支出是空調費。

2、貴州氣候適宜，可以節省電力。貴陽市全年平均氣溫15 ，用自然風冷卻，每年能節約900萬度電。

3、貴州電力極為便宜。貴州是電價最低的省份之一，水電、火電資源豐富，被稱為南方電網的電池。比如北京電費需要一塊錢一度電，而貴陽只需要4毛錢。

4、貴州沒有地質災害，地廣人稀。硬體設備最怕地質災害，地質災害不僅會造成硬體損毀，更會造成數據丟失。但貴州發生自然災害的頻率很低，沒有地震、台風和洪澇的威脅。

任正非正飛說過一句話：大數據放在貴州。建成運行後一年大概可以節約上億的電費。

你覺得貴州大數據能發展起來嗎？

貴州的劣勢
早年間，貴州的發展非常緩慢，很多地方還非常的原始，這是因為貴州地形非常崎嶇陡峭，復雜，高原、丘陵、山地等佔87%，有句話這樣形容我們的貴州的，「天無三日晴，地無三尺平，人無三兩銀」，其貧困程度和環境的艱苦程度可想而知。
交通的發展
貴州多年前流行一句話叫：要想富，先修路！

1926年貴州修建第一條公路。

1927年購進第一輛 汽車 。

1949年貴州公路總里程不到4000公里，實際通車里程不到一半。

1964年貴州實現縣縣通公路。

1986年貴陽至黃果樹高等級公路的開工建設，拉開了全省高速高等級公路建設的序幕。

2007年，全省高速公路里程僅924公里。

2013年3281多公里、2014年4002公里。

2015年底，貴州高速公路通車里程突破了5100公里，達到5128公里。

2015年，貴州在「十二五」收官之際，在西部十二省（市、區）率先實現「縣縣通高速」公路，也是全國縣縣通高速公路為數不多的省份之一。

由於政策的大力扶持，咱們貴州通高鐵了！2014年12月26日，貴廣高鐵全線通車；2017年12月28日，貴陽市地鐵一號線開通運營，二號線也即將開通；到2022年貴州將實現市市通高鐵，從貴州任何一個行政市都可在一小時內直達貴陽！
劣勢變優勢
當貴州到廣東只要兩個小時的時間，很多事情就變了！當年由於地形地貌原因，交通不便，很多人出不去，很多人也進不來，當交通這個最大的阻礙解決掉以後，這個事情就變了！很多當年的劣勢都變成了優勢，貴州的濕冷氣候和喀斯克地貌地下溶洞等反而更有利於大型伺服器的安放。加上土地的廉價，很多大企業自然而然就非常願意過來投資，畢竟，誰會跟錢過不去呢？蘋果、華為、騰訊等巨頭肯定比我們普通人更能算明白這個經濟賬！

還是那句話：要想富，先修路！只要交通解決了，很多問題就好辦了！

馬雲在之前進軍貴州的時候說：如果你錯過三十年前的廣東和浙江，就請你一定不要錯過現今的貴州？

由此看來，貴州是適合發展大數據的一塊地方，才會讓大家都那建立數據中心。

一、水電豐富

技術中心要的不單是人員技術，畢竟機器是死的人是靈活的。只要回報率感人再偏遠的地方都是可以攬收人才的。

所以在考慮技術中心的時候更多實在就如何能讓技術中心本身最大化。之前有負責人說過本來是想把技術中心建在上海的，最後建在貴州反而讓人更滿意。

貴州冬夏，都沒有嚴寒和酷暑對數據中心來說防寒抗暑就可以避免了。並且 在貴州可使數據中心省下低則10%，最高可省30%的電。 據估算一台機一年都能省下3萬度的電，而且貴州的水資源如此豐富。工信部組都表示貴州是我國南部建設大型綠色數據中心的地區的不二之選。

二、政府支持

區域的開發當然離不開政府的管轄，如今東西差異仍然巨大為了平衡內外的人流物資。 將大數據這樣的新技術一開始就建設在內地，將會迅速帶動內部經濟。

同時也能幫助內地挽留住人才，充分發揮貴州優勢和資源優勢。 與此同時更是緩解了沿海地區的人口「堆積」問題。如果數據中心還建在上海那麼上海的房價是不是又得翻上幾番，上海的外來人員是不是又得多上幾倍。這對上海來說未必是一件好事。

三、總結

在基於一二兩點，貴州是一個適合發展大數據的地方，但為什麼這么多的企業同時看上這塊當然少不了企業自己的考量。

不願意錯過這個機會，先下手為強。

我來答一波。

其實很多回答幾乎都只闡述了一方面，即貴州自然條件方面的優勢，但我想說這些大公司選擇貴州的原因不止於此，還在於政策方面的扶持，以及貴州特殊的地理位置。

第一，貴州自然條件優越。
對於大數據中心來說，直接關乎運營成本的因素是電力、空間和安全穩定。

而貴州幾乎都能滿足這些條件。

因為貴州地廣人稀，風能發電和水能發電幾乎能滿足生活及工業需求，電費低廉，較之其他地區工業用電成本降低不少。而且因為雲貴高原特殊的喀斯特地貌，造成地下水豐沛，地表溫度低，氣溫能夠維持在較低水平，從而減少用電量。同樣能夠降低用電成本。

大數據要用到很多的伺服器，所以空間的通透也成為一種需求，貴州是很少能夠在省會城市提供大量符合數據伺服器部署要求的空間的省份。

至於安全穩定，貴州地質構造很穩定，因為處於雲貴高原，也很少發生水災澇災等，同時屬於大陸的後方， 社會 環境也穩定，所以適宜數據伺服器這類不宜遷移的設備的部署。

第二，貴州對大數據產業的政策扶持。
近些年來，貴州已經將大數據產業列入貴州未來著重發展的行業進行重點培育，這也意味著貴州在大數據產業會有很多的政策優惠來吸引像蘋果、騰訊、華為這樣的大型 科技 公司入駐，給當地帶來新的就業機會，以及帶動衍生行業的發展。

2019年3月8日，貴州省大數據發展領導小組印發《貴州省大數據戰略行動2019年工作要點》，再次重申了大數據產業的發展規劃。

這個要點中提到了一個萬企融合行動，很能體現貴州發展大數據的魄力和決心，同時也能看到大數據產業對貴州的未來發展來說有著怎樣的地位。

第三，說說貴州獨特的地理位置。
中國有一個人口分界線，叫「胡煥庸線」（如上圖）。

在這條線的東邊，可以說僅有雲南和貴州符合地廣人稀這一標准，同時有著天然有利於大數據產業的自然條件。

但是貴州的另一個地理優勢卻決定了它在大數據產業的優勢——它更靠近粵港澳灣區。

我們都知道，未來粵港澳灣區將成為中國經濟的最大增長極，沒有之一。而騰訊、華為、蘋果的最大消費市場甚至於地區總部，幾乎都在粵港澳灣區，這里最靠近消費市場，同時也最靠近數據處理的中樞——企業總部。

所以這兩個條件就決定了在大數據的最終選擇地上，貴州成為首選，並且優勢極大。

最後，還是想說貴州的大數據絕不是天上掉下里的，而是各方努力的結果，自然條件是一個重要因素但絕對不是決定性因素，地方政府的鼎力支持和規化制度化，才是這一產業在貴州落地生根的根本原因。

以上。

這么多 科技 巨頭看上經濟並不發達、區域並不發熱甚至屬於冷門的貴州，主要還是為了大力發展數據中心，並且省下不小的電力成本。

數據中心實質就是IT基礎設施，高耗能是其最大特點，主要產生的成本中，電力佔一半以上。就像華為將全球數據中心落地貴州，其最主要的想法還是為了節省電費，華為任正非曾算了一筆賬，就算沒有優惠政策，一年的運行也能節省上億的電費。

中國在電力發展上舉世矚目，2011年底，發電量就達世界第一，而在這一年，中國的各類數據中心也用掉了差不多1000億度電。由此看來，中國發展數據中心還有這方面的優勢。

貴州雖然GDP在全國排名靠後，但電力發達，電價便宜，這得益於率先開展電力市場化交易。早在2013年，貴州便開啟電力市場化交易，而就在這一年底，三大電信運營商先後將大數據中心落戶貴州貴安新區，總投資合計達150億元；2015年底，貴州成為國內首批電力體制改革綜合試點省份，其後率先組建首個多股東制省級電力交易中心；而在2017年，蘋果公司宣布投資10億美元在貴安新區建立iCloud數據中心，就一件頗為轟動的事情，盡管在這之前，阿里、騰訊也已經擇機進入貴州發展數據中心。

巨頭湧入，對貴州當地絕非僅僅是提升了電力消費，更重要的還是優質企業對當地信息產業的帶動作用，並因此拉動稅收與就業的增長。

最新的官方數據顯示，今年以來貴州工業企業綜合用電價格下調了21%。將電價便宜到底，看來是信息產業發展並不領先的貴州的一個殺手鐧。何況，不僅電價適宜，而且供電還很充分。這方面也有一組官方數據：今年前七月，貴州發電量1207億千瓦時，同比增長11%；省內大工業用戶平均降低電價每千瓦時8.2分，售電公司數量增至61家。

電力工業一直是貴州的支柱產業之一，可以注意到的是，貴州的電力市場化交易在2017年獲得一個大突破：省內售電量近1050億千瓦時，首次突破千億大關。

這個話題對我們還是挺有啟發的：之一，電費便宜一點，可以帶來數量更多、體量更大的投資；之二，電費便宜一點，可以保持住電力工業的青春期；之三，無論是傳統的製造業，還是新貴的 科技 行業，降低電價都有利於它們持續發展甚而壯大。

原因就是這么幾個：

①安全問題，數據必須存放在國內；

②政策問題，貴州出台政策，支持發展貴州的數據中心事業；

③錢的問題，貴州地價相對便宜、電費也便宜，氣候合適，節約用電，對於企業來說這意味著省錢。

安全問題
安全問題，數據存放在國內是很有必要的。尤其是對於大型企業來說，很多數據都涉及到消費者的隱私，如果存放在國外，會存在很大的風險。所以數據必須存放在國內。

而且數據存放在國內，對於很多企業來說，也能夠節約很多的運營成本。
政策問題
貴州這幾年出台了政策，支持數據中心的發展。你就不得不佩服貴州政府，裡面確實有高人，想出這樣的政策。

這樣的政策給貴州帶來了什麼？

第一，稅收和就業。在貴州設置數據中心會帶動消費和就業，都是大型企業，繳納的稅費比較多。

第二，高 科技 企業帶來高素質人才。數據中心屬於這些大型企業的一部分，運營維護需要高素質人才。這里就給貴州帶來了不少高素質人才。高素質人才意味著什麼？大家心裡是清楚的。

第三，高 科技 企業沒有什麼污染。跟工業不一樣，數據中心帶來的污染十分少，甚至能夠忽略。帶動經濟的同時保護環境，一舉多得。
錢的問題
貴州地價便宜，尤其是相對於北上廣深來說，地價便宜很多，建設大型的數據中心，建設成本相對較低。

同時，貴州的氣候穩定。貴州的氣候溫暖濕潤，屬亞熱帶濕潤季風氣候。氣溫變化小，冬暖夏涼，氣候宜人。2002年，省會貴陽市年平均氣溫為14.8 ，比2016年提高0.3 。從全省看，通常最冷月（1月）平均氣溫多在3 6 ，比同緯度其他地區高；最熱月（7月）平均氣溫一般是22 25 ，為典型夏涼地區。

數據中心很多的用電就是用在散熱上，天氣不熱這樣的自然優勢能夠減少大量的用電。節省電費。

同時，貴州的電費相對便宜。貴州的擁有大量的水電資源，電費是大型城市的一半。這樣帶來的成本優勢也是巨大的。因為數據中心24小時不間斷用電，用電是主要的成本之一。

其實大數據產業技術水準並不高，比不上成都重慶的電子信息技術產業技術含量高。各大公司選擇貴州只是因為成本低，氣溫低。但是一個產業帶不來巨大的就業人口，也無法促進更多產業更新！所以貴貴們不用高潮，產業發展還要努力，起碼在西南地區還是比不上成渝。

這當然不是企業的單方面選擇，最重要的還是國家政策導向讓企業作出相應的選擇。那這個問題就轉化為，為什麼國家會把我國的戰略級大數據中心定在貴州？
貴州發展較滯後
貴州是我國相對發展比較滯後的省份，根據2017年全國各大省份的GDP排行來看，貴州排名各省市倒數第七，對於國家、以及對於貴州省來說，需要這樣一個機會。而且不光是經濟方面，在互聯網領域貴州跟其他省份比起來差距更大，國家政策必然傾斜，貴州省政府也必然給出很多優勢政策吸引 科技 巨頭。

因此，這首先是國家政策的傾斜，不然這些知名大企業怎麼會選擇一個人才相對匱乏、經濟想多落後，而且是地理位置相對偏僻的貴州。而且在國家將貴州作為首個國家級大數據綜合試驗區以後，貴州經濟增速來到了全國首位。
貴州是西南重鎮
從戰略地位來講，貴州是一個地理位置非常重要的，貴州地處西南腹地，接壤四川、重慶、雲南、湖南、廣西，地理位置相當特殊，而且地處雲貴高原，出於我國內陸深處，可以說是重要的交通樞紐，西南重鎮，戰略地位極其重要。這個為止如果戰時就是最好的大後方，自然重要性不用贅述。

而且貴州整個工業不夠發達，能源需求相對較小，而當地氣候非常適宜，水資源、風力資源等等天然非常豐富，這就為建立數據中心提供了最好的環境支持，得益於地理位置、政策優勢，以及氣候等綜合優勢，貴州非常適合作為國家級數據災備中心。

而且這里也更加方便監管外企，貴州紅色文化非常好，是我黨我軍的紅色根據地，以及我黨我軍的重要發源地之一。

可以說，貴州因為地理位置、環境優勢、以及政策扶持等優勢，可以說占盡天時地利人和，成為國家級數據中心，以及國家級數據災備中心，是最好不過了。

第一，貴州省的政策，貴州是國內僅有的把大數據當做綜合實驗區的省份，大小政策的扶持力度之大無人能及。

第二，貴州的電費便宜。處於長江流域中上游的貴州落差非常大，河流眾多。其水電裝機容量位居全國第四，而且沒有明顯的枯水期，電量十分充足。數據中心是要24小時工作的，成千上萬台伺服器和儲存同時工作需要的電力非常多。

第三，自然環境出色。貴州有很多山洞，山洞裡面恆溫恆濕，是一個最合適建大型綠色數據中心的地方之一，不亞於在北極圈建設數據中心。貴州發展大數據，搶佔了先機，能夠在激烈的市場競爭中爆發出強大的能量。

不管是國內的運營商們，還是蘋果，都選擇劍走偏鋒，在貴州建立數據中心，集大佬目光於一處的貴州，想必不簡單！

說起貴州的電子信息技術產業，或許還沒有某些城市來得發達！但大數據產業根本不care這些，要知道數據中心最大的一個bug就是耗能特別高，毫不誇張的說，數據中心的主要成本都集中在了電力方面，機器設備需要散熱，顯然已經是當務之急了。而貴州不管是在氣溫，還是能源資源上說，都是南方城市中數一數二的佼佼者，先天的優勢成就了貴州後天成為數據中心的必備良處。

貴州如何彎道超車？ 大概是嗅到了大數據的一絲氣息，並且成功地捕獲了。2013年被稱為中國「大數據元年」。雖然很多互聯網企業紛紛入局，但大部分城市並未趕上這一浪潮，顯得有些遲鈍，都處於一個觀望狀態，貴州也是一樣的，雖然入局晚，但是後來者居上也是好事，既然種子都種下了，就等萌發的那一刻了。

其實總整體上看，貴州雖然無法和東部地區的城市相比，但是在中西部產區，也算是樹立了一個好樣板，期待貴州新一輪的發展吧！

Ⅳ 大數據起源，給你解析到底什麼是大數據

大數據，英文名big data。因為傳播已經成為習慣，我們並沒有過多的去思考為什麼用big data去描述，但是現在我們仔細回味一下，會發現大數據這個大為什麼不用large為什麼不用海量vast呢？歸根結底我們可能就需要從語法上，來分析一下，它們三個之間的區別。big形容大小。更多的時候，是一種比較行為上的大，是種相對來說的感覺，而large和vast更多的時候形容的是的是一種形體上的巨大。
那麼現在來推敲一下big data這個詞，大數據這個大其實是一種相對的說法是相對於傳統的數據體量來說的，過去任何時候的數據相對於現在來說都顯得太過於渺小，而現在我們所說的大數據是一種量變最後達到了質變的概念。
數據這個詞最早在媒體上風靡應該是2007年左右。往上追溯應該就是05年穀歌參加有美國官方舉辦的一個機器翻譯大賽，最終由於使用了海量的相關數據而奪得第一，在那之後大數據這個概念漸漸的被業內人士所傳播。那麼到底什麼是大數據呢？
大數據顧名思義，最表象的特徵就是數據量夠大。但是僅僅數據量夠大，並不能構成大數據整體的含義。如果是海量雜亂無章，互之間沒有關聯的數據，即便再怎麼定義，它也算不上是大數據。就譬如一個人體內的基因圖譜，詳細的基因圖譜數據如果記錄出來是一個很大體量的，但是沒有意義。
大數據而且還有個概念，那就是多維度。在十年前，如果說國內哪一家公司最有資格說大數據的，那無疑是網路了。作為一個獨佔13億用戶專屬的搜索公司來說，網路對於用戶畫像的記錄，無疑是多維的。網路搜索，至今記錄了無數用戶每天在互聯網上搜索的問題，或者說知識。在時間維度上用戶對某些詞彙搜索的頻次高低這些都是數據。它可以通過對注冊用戶的甄別就可以知道搜索這個詞彙或者是這個問題的用戶是男生還是女生？年齡分布是是小孩、青年抑或是一個中年大叔？再到後來個人電腦開始普及，通過記錄ip等信息，根據ip搜索的網路的問題的分類，可以判斷中國各個區域，是南方富裕一點，還是北方富裕點？是江蘇人更愛吃，還是閩南人更喜歡談論吃？網路完全可以根據自己的數據生成得到國內各種關於此類的數據，普查之後所能得到的答案這就是因為網路所具有的數據是一個多維度的數據。他的數據收集過程，是一個長期的持續性的工作。
除了網路之外，騰訊的qq確實每年都會有一個關於qq的城市報告。它會根據qq的用戶數據，甚至於至於活躍地點。在一個大的范圍內青年QQ用戶的佔比，最終可以得到中國城市年輕度排行榜。可以根據這些數據判斷，哪一個城市是，年輕人畢業之後最願意去的。可以判斷哪一個城市的，年輕人畢業之後，是回歸率最高的。也可以判斷哪一個城市的人才流失率更低，更容易留住外來人才。這些都是大數據多維度的應用。
大數據還有一個非常重要的特點，那就是全面性。經常在某些大型活動之前我們都會遇到。某些公司對於這件事情，會做出預測。然後最終的結果讓我們大失所望。預測無疑是需要基於數據基礎的預測，如果這個數據不夠全面的話，最終的預測結果肯定相差甚大。
關於數據全面性有一個最經典的案例這是12年美國大選大選事件。一個名叫斯威爾的年輕人，利用大數據預測。成功預測出了51個州的選舉果，要知道這在之前是從來沒有發生過的事情。美國大選在之前就一直有專業的預測機構做預測，但是就連這種長期做數據，分析的公司都從來沒有如此成功的預測過。那是因為斯威爾將網上所有關於選舉的數據，包括新聞稿，以及facebook和推特上面人們關於選舉的言論，所有的數據都做了甄選處理。這份數據反映的是網民全面幾乎沒有遺漏的想法，最終得到了某種程度上來說，比較具有完備性的數據，所以能夠如此成功的預測13年美國大選的結果。

Ⅵ 大數據的起源是

大數據的起源是：

大數據概念最初起源於美國，是由思科、威睿、甲骨文、IBM等公司倡議發展起來的。大約從2009年始，「大數據搜罩悄」成為互聯網信息技術行業的流行詞彙。

大數據是世渣一個不斷演變的概念，當前的興起，是因為從IT技術到數據積累，都已經發生重大變化。當今世界，大數據無處不在，它影響到了我們的工作、生活和學習，並將繼續施加更大的影響。

大數據的結構：

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，沒有必要神話它悶迅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。