計算機裡面的大數據是什麼

Ⅰ 大數據是什麼

作者：李麗
鏈接：https://www.hu.com/question/23896161/answer/28624675
來源：知乎
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"大數據"是一個體量特別大，數據類別特別大的數據集，並且這樣的數據集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。 "大數據"首先是指數據體量(volumes)?大，指代大型數據集，一般在10TB?規模左右，但在實際應用中，很多企業用戶把多個數據集放在一起，已經形成了PB級的數據量；其次是指數據類別(variety)大，數據來自多種數據源，數據種類和格式日漸豐富，已沖破了以前所限定的結構化數據范疇，囊括了半結構化和非結構化數據。接著是數據處理速度（Velocity）快，在數據量非常龐大的情況下，也能夠做到數據的實時處理。最後一個特點是指數據真實性（Veracity）高，隨著社交數據、企業內容、交易與應用數據等新數據源的興趣，傳統數據源的局限被打破，企業愈發需要有效的信息之力以確保其真實性及安全性。
"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。從數據的類別上看，"大數據"指的是無法使用傳統流程或工具處理或分析的信息。它定義了那些超出正常處理范圍和大小、迫使用戶採用非傳統處理方法的數據集。
亞馬遜網路服務（AWS）、大數據科學家JohnRauser提到一個簡單的定義：大數據就是任何超過了一台計算機處理能力的龐大數據量。
研發小組對大數據的定義："大數據是最大的宣傳技術、是最時髦的技術，當這種現象出現時，定義就變得很混亂。" Kelly說："大數據是可能不包含所有的信息，但我覺得大部分是正確的。對大數據的一部分認知在於，它是如此之大，分析它需要多個工作負載，這是AWS的定義。當你的技術達到極限時，也就是數據的極限"。 大數據不是關於如何定義，最重要的是如何使用。最大的挑戰在於哪些技術能更好的使用數據以及大數據的應用情況如何。這與傳統的資料庫相比，開源的大數據分析工具的如Hadoop的崛起，這些非結構化的數據服務的價值在哪裡。
二、大數據分析
從所周知，大數據已經不簡簡單單是數據大的事實了，而最重要的現實是對大數據進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價值的信息。那麼越來越多的應用涉及到大數據，而這些大數據的屬性，包括數量，速度，多樣性等等都是呈現了大數據不斷增長的復雜性，所以大數據的分析方法在大數據領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。基於如此的認識，大數據分析普遍存在的方法理論有哪些呢？
1、可視化分析
大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了
2、數據挖掘演算法
大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。
3、預測性分析能力
大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
4、數據質量和數據管理
大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。
大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。
三、大數據技術
1、數據採集：ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
2、數據存取：關系資料庫、NOSQL、SQL等。
3、基礎架構：雲存儲、分布式文件存儲等。
4、數據處理：自然語言處理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機"理解"自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也稱為計算語言學(Computational Linguistics。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧(AI, Artificial Intelligence)的核心課題之一。
5、統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。
6、數據挖掘：分類
（Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or
association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復雜數據類型挖掘(Text,
Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)
7、模型預測：預測模型、機器學習、建模模擬。
8、結果呈現：雲計算、標簽雲、關系圖等。
四、大數據特點
要理解大數據這一概念，首先要從"大"入手，"大"是指數據規模，大數據一般指在10TB(1TB=1024GB)規模以上的數據量。大數據同過去的海量數據有所區別，其基本特徵可以用4個V來總結(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即體量大、多樣性、價值密度低、速度快。
1、
數據體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別。
2、
數據類型繁多，如前文提到的網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息，等等。
3、
價值密度低。以視頻為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒。
4、
處理速度快。1秒定律。最後這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。物聯網、雲計算、移動互聯網、車聯網、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的感測器，無一不是數據來源或者承載的方式。
大數據技術是指從各種各樣類型的巨量數據中，快速獲得有價值信息的技術。解決大數據問題的核心是大數據技術。目前所說的"大數據"不僅指數據本身的規模，也包括採集數據的工具、平台和數據分析系統。大數據研發目的是發展大數據技術並將其應用到相關領域，通過解決巨量數據處理問題促進其突破性發展。因此，大數據時代帶來的挑戰不僅體現在如何處理巨量數據從中獲取有價值的信息，也體現在如何加強大數據技術研發，搶占時代發展的前沿。
五、大數據處理
大數據處理之一：採集
大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
大數據處理之二：導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。
導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
大數據處理之三：統計/分析
統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。
統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
大數據處理之四：挖掘
與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。
整個大數據處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數據處理
六、大數據應用與案例分析
大數據應用的關鍵，也是其必要條件，就在於"IT"與"經營"的融合，當然，這里的經營的內涵可以非常廣泛，小至一個零售門店的經營，大至一個城市的經營。以下是關於各行各業，不同的組織機構在大數據方面的應用的案例，在此申明，以下案例均來源於網路，本文僅作引用，並在此基礎上作簡單的梳理和分類。
大數據應用案例之：醫療行業
[1] Seton Healthcare是採用IBM最新沃森技術醫療保健內容分析預測的首個客戶。該技術允許企業找到大量病人相關的臨床醫療信息，通過大數據處理，更好地分析病人的信息。
[2] 在加拿大多倫多的一家醫院，針對早產嬰兒，每秒鍾有超過3000次的數據讀取。通過這些數據分析，醫院能夠提前知道哪些早產兒出現問題並且有針對性地採取措施，避免早產嬰兒夭折。
[3] 它讓更多的創業者更方便地開發產品，比如通過社交網路來收集數據的健康類App。也許未來數年後，它們搜集的數據能讓醫生給你的診斷變得更為精確，比方說不是通用的成人每日三次一次一片，而是檢測到你的血液中葯劑已經代謝完成會自動提醒你再次服葯。
大數據應用案例之：能源行業
[1] 智能電網現在歐洲已經做到了終端，也就是所謂的智能電表。在德國，為了鼓勵利用太陽能，會在家庭安裝太陽能，除了賣電給你，當你的太陽能有多餘電的時候還可以買回來。通過電網收集每隔五分鍾或十分鍾收集一次數據，收集來的這些數據可以用來預測客戶的用電習慣等，從而推斷出在未來2~3個月時間里，整個電網大概需要多少電。有了這個預測後，就可以向發電或者供電企業購買一定數量的電。因為電有點像期貨一樣，如果提前買就會比較便宜，買現貨就比較貴。通過這個預測後，可以降低采購成本。

[2] 維斯塔斯風力系統，依靠的是BigInsights軟體和IBM超級計算機，然後對氣象數據進行分析，找出安裝風力渦輪機和整個風電場最佳的地點。利用大數據，以往需要數周的分析工作，現在僅需要不足1小時便可完成。
大數據應用案例之：通信行業
[1] XO Communications通過使用IBM SPSS預測分析軟體，減少了將近一半的客戶流失率。XO現在可以預測客戶的行為，發現行為趨勢，並找出存在缺陷的環節，從而幫助公司及時採取措施，保留客戶。此外，IBM新的Netezza網路分析加速器，將通過提供單個端到端網路、服務、客戶分析視圖的可擴展平台，幫助通信企業制定更科學、合理決策。
[2] 電信業者透過數以千萬計的客戶資料，能分析出多種使用者行為和趨勢，賣給需要的企業，這是全新的資料經濟。
[3] 中國移動通過大數據分析，對企業運營的全業務進行針對性的監控、預警、跟蹤。系統在第一時間自動捕捉市場變化，再以最快捷的方式推送給指定負責人，使他在最短時間內獲知市場行情。
[4] NTT docomo把手機位置信息和互聯網上的信息結合起來，為顧客提供附近的餐飲店信息，接近末班車時間時，提供末班車信息服務。

Ⅱ 什麼是大數據 大數據是什麼意思

大數據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，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。

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。

(2)計算機裡面的大數據是什麼擴展閱讀

大數據的價值體現在以三方面：

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。

Ⅲ 「大數據」是什麼東西

• 大數據（big data），指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

• 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，必須採用分布式計算架構。它的特色在於對海量數據的挖掘，但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫、雲存儲和虛擬化技術。

他倆之間的關系你可以這樣來理解，雲計算技術就是一個容器，大數據正是存放在這個容器中的水，大數據是要依靠雲計算技術來進行存儲和計算的。

(3)計算機裡面的大數據是什麼擴展閱讀：

大數據的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。

雲計算的關鍵詞在於「整合」，無論你是通過現在已經很成熟的傳統的虛擬機切分型技術，還是通過google後來所使用的海量節點聚合型技術，他都是通過將海量的伺服器資源通過網路進行整合，調度分配給用戶，從而解決用戶因為存儲計算資源不足所帶來的問題。

大數據正是因為數據的爆發式增長帶來的一個新的課題內容，如何存儲如今互聯網時代所產生的海量數據，如何有效地利用分析這些數據等等。

大數據的趨勢：

趨勢一：數據的資源化

何為資源化，是指大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。

趨勢二：與雲計算的深度結合

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。

趨勢三：科學理論的突破

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。

Ⅳ 什麼是大數據，看完這篇就明白了

什麼是大數據

如果從字面上解釋的話，大家很容易想到的可能就是大量的數據，海量的數據。這樣的解釋確實通俗易懂，但如果用專業知識來描述的話，就是指數據集的大小遠遠超過了現有普通資料庫軟體和工具的處理能力的數據。

大數據的特點

海量化

這里指的數據量是從TB到PB級別。在這里順帶給大家科普一下這是什麼概念。

MB，全稱MByte，計算機中的一種儲存單位，含義是「兆位元組」。

1MB可儲存1024×1024=1048576位元組（Byte）。

位元組（Byte）是存儲容量基本單位，1位元組（1Byte）由8個二進制位組成。

位（bit）是計算機存儲信息的最小單位，二進制的一個「0」或一個「1」叫一位。

通俗來講，1MB約等於一張網路通用圖片（非高清）的大小。

1GB=1024MB，約等於下載一部電影（非高清）的大小。

1TB=1024GB，約等於一個固態硬碟的容量大小，能存放一個不間斷的監控攝像頭錄像（200MB/個）長達半年左右。

1PB=1024TB，容量相當大，應用於大數據存儲設備，如伺服器等。

1EB=1024PB，目前還沒有單個存儲器達到這個容量。

多樣化

大數據含有的數據類型復雜，超過80%的數據是非結構化的。而數據類型又分成結構化數據，非結構化數據，半結構化數據。這里再對三種數據類型做一個分類科普。

①結構化數據

結構化的數據是指可以使用關系型資料庫(例如:MySQL,Oracle,DB2)表示和存儲，表現為二維形式的數據。一般特點是：數據以行為單位，一行數據表示一個實體的信息，每一行數據的屬性是相同的。所以，結構化的數據的存儲和排列是很有規律的，這對查詢和修改等操作很有幫助。

但是，它的擴展性不好。比如，如果欄位不固定，利用關系型資料庫也是比較困難的，有人會說，需要的時候加個欄位就可以了，這樣的方法也不是不可以，但在實際運用中每次都進行反復的表結構變更是非常痛苦的，這也容易導致後台介面從資料庫取數據出錯。你也可以預先設定大量的預備欄位，但這樣的話，時間一長很容易弄不清除欄位和數據的對應狀態，即哪個欄位保存有哪些數據。

②半結構化數據

半結構化數據是結構化數據的一種形式，它並不符合關系型資料庫或其他數據表的形式關聯起來的數據模型結構，但包含相關標記，用來分隔語義元素以及對記錄和欄位進行分層。因此，它也被稱為自描述的結構。半結構化數據，屬於同一類實體可以有不同的屬性，即使他們被組合在一起，這些屬性的順序並不重要。常見的半結構數據有XML和JSON。

③非結構化數據

非結構化數據是數據結構不規則或不完整，沒有預定義的數據模型，不方便用資料庫二維邏輯表來表現的數據。包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、各類報表、圖像和音頻/視頻信息等等。非結構化數據其格式非常多樣，標准也是多樣性的，而且在技術上非結構化信息比結構化信息更難標准化和理解。所以存儲、檢索、發布以及利用需要更加智能化的IT技術，比如海量存儲、智能檢索、知識挖掘、內容保護、信息的增值開發利用等。

快速化

隨著物聯網、電子商務、社會化網路的快速發展，全球大數據儲量迅猛增長，成為大數據產業發展的基礎。根據國際數據公司(IDC)的監測數據顯示，2013年全球大數據儲量為4.3ZB(相當於47.24億個1TB容量的移動硬碟)，2014年和2015年全球大數據儲量分別為6.6ZB和8.6ZB。近幾年全球大數據儲量的增速每年都保持在40%，2016年甚至達到了87.21%的增長率。2016年和2017年全球大數據儲量分別為16.1ZB和21.6ZB，2018年全球大數據儲量達到33.0ZB。預測未來幾年，全球大數據儲量規模也都會保持40%左右的增長率。在數據儲量不斷增長和應用驅動創新的推動下，大數據產業將會不斷豐富商業模式，構建出多層多樣的市場格局，具有廣闊的發展空間。

核心價值

大數據的核心價值，從業務角度出發，主要有如下的3點：

a.數據輔助決策：為企業提供基礎的數據統計報表分析服務。分析師能夠輕易獲取數據產出分析報告指導產品和運營，產品經理能夠通過統計數據完善產品功能和改善用戶體驗，運營人員可以通過數據發現運營問題並確定運營的策略和方向，管理層可以通過數據掌握公司業務運營狀況，從而進行一些戰略決策；

b.數據驅動業務：通過數據產品、數據挖掘模型實現企業產品和運營的智能化，從而極大的提高企業的整體效能產出。最常見的應用領域有基於個性化推薦技術的精準營銷服務、廣告服務、基於模型演算法的風控反欺詐服務徵信服務，等等。

c.數據對外變現：通過對數據進行精心的包裝，對外提供數據服務，從而獲得現金收入。市面上比較常見有各大數據公司利用自己掌握的大數據，提供風控查詢、驗證、反欺詐服務，提供導客、導流、精準營銷服務，提供數據開放平台服務，等等。

大數據能做什麼？

1、海量數據快速查詢(離線)

能夠在海量數據的基礎上進行快速計算，這里的「快速」是與傳統計算方案對比。海量數據背景下，使用傳統方案計算可能需要一星期時間。使用大數據 技術計算只需要30分鍾。

2.海量數據實時計算（實時）

在海量數據的背景下，對於實時生成的最新數據，需要立刻、馬上傳遞到大數據環境，並立刻、馬上進行相關業務指標的分析，並把分析完的結果立刻、馬上展示給用戶或者領導。

3.海量數據的存儲（數據量大，單個大文件）

大數據能夠存儲海量數據,大數據時代數據量巨大,1TB=1024*1G 約26萬首歌(一首歌4M),1PB=1024 * 1024 * 1G約2.68億首歌(一首歌4M)

大數據能夠存儲單個大文件。目前市面上最大的單個硬碟大小約為10T左右。若有一個文件20T,將 無法存儲。大數據可以存儲單個20T文件，甚至更大。

4.數據挖掘（挖掘以前沒有發現的有價值的數據）

挖掘前所未有的新的價值點。原始企業內數據無法計算出的結果，使用大數據能夠計算出。

挖掘（演算法）有價值的數據。在海量數據背景下，使用數據挖掘演算法，挖掘有價值的指標（不使用這些演算法無法算出）

大數據行業的應用？

1.常見領域

2.智慧城市

3.電信大數據

4.電商大數據

大數據行業前景(國家政策)？

2014年7月23日，國務院常務會議審議通過《企業信息公示暫行條例（草案）》

2015年6月19日，國家主席、總理同時就「大數據」發表意見：《國務院辦公廳關於運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》

2015年8月31日，國務院印發《促進大數據發展行動綱要》。國發〔2015〕50號

2016年12月18日，工業和信息化部關於印發《大數據產業發展規劃》

2018年1月23日。中央全面深化改革領導小組會議審議通過了《科學數據管理辦法》

2018年7月1日，國務院辦公廳印發《關於運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》

2019年政府工作報告中總理指出「深化大數據、人工智慧等研發應用，培育新一代信息技術、高端裝備、生物醫葯、新能源汽車、新材料等新興產業集群，壯大數字經濟。」

總結

我國著名的電商之父，阿里巴巴創始人馬雲先生曾說過，未來10年，乃至20年，將是人工智慧的時代，大數據的時代。對於現在正在學習大數據的我們來說，未來對於我們更是充滿了各種機遇與挑戰。

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Ⅳ 大數據指的是什麼

大數據屬於計算機科學學科領域，指的是通過分析和挖掘全量的非抽樣的數據輔助決策，是近年來一種新興技術，在各行各業中都有著非常廣泛的應用價值，下面我就帶領大家詳細盤點一下。

什麼是大數據技術

大數據技術指的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。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。換而言之，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」。

大數據技術的應用前景

一是機器學習、人工智慧繼續成為大數據智能分析的核心技術，大數據預測和決策支持仍是主要應用。在學術上，深度分析繼續扮演技術主角，推動整個大數據智能的應用。通過像神經網路模型的深度學習，讓計算機自動學習產生特徵的方法，並將特徵學習融入建立模型的過程中，增加設計特徵的完備性。深度學習將在圖像分類、語音識別、問答系統等應用取得重大突破，並有望得到成功商業應用。

二是數據科學帶動多學科融合。隨著社會的數字化程度逐步加深，更為寬泛、更為包容大數據的邊界不斷完善，使得越來越多的學科在數據層面趨於一致，為類比科學研究創造了條件。「數據科學」的基礎研究與成果將源源不斷地注入技術研究和應用范疇中。

三是開源是主流技術，公測促良好研發生態。大數據的處理模式更加多樣化，Hadoop不再成為構建大數據平台的唯一選擇。隨著開源項目Spark不斷被大規模應用，正成為大數據領域最大的開源社區。開源系統將成為大數據領域的主流技術和系統選擇，並將引領著大數據生態系統的發展。各類大數據應用公測將促進大數據技術取得突破性進展。

四是基於知識圖譜的大數據應用成為熱門應用場景。近年來，大數據成為大眾媒體的熱詞，大眾需要可視化的大數據，背後是基於知識圖譜的大數據應用。可視化是通過把復雜的數據轉化為可以交互的圖形，幫助用戶更好地理解分析數據對象，發現、洞察其內在規律。讓對信息技術不熟悉的普通民眾和非技術專業的常規決策者也能夠更好地理解大數據及其分析的效果和價值，進而從國計、民生兩方面都充分發揮大數據的價值。

Ⅵ 大數據是什麼概念

世界包含的多得難以想像的數字化信息變得更多更快……從商業到科學，從政府到藝術，這種影響無處不在。科學家和計算機工程師們給這種現象創造了一個新名詞：「大數據」。

所謂大數據，那到底什麼是大數據，他的來源在哪裡，定義究竟是什麼呢?

七：最後北京開運聯合給您總結一下

不管大數據的核心價值是不是預測，但是基於大數據形成決策的模式已經為不少的企業帶來了盈利和聲譽。

1、從大數據的價值鏈條來分析，存在三種模式：

1)手握大數據，但是沒有利用好;比較典型的是金融機構，電信行業，政府機構等。

2)沒有數據，但是知道如何幫助有數據的人利用它;比較典型的是IT咨詢和服務企業，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。

3)既有數據，又有大數據思維;比較典型的是Google，Amazon，Mastercard等。

2、未來在大數據領域最具有價值的是兩種事物：

1)擁有大數據思維的人，這種人可以將大數據的潛在價值轉化為實際利益;

2)還未有被大數據觸及過的業務領域。這些是還未被挖掘的油井，金礦，是所謂的藍海。

大 數據是信息技術與專業技術、信息技術產業與各行業領域緊密融合的典型領域，有著旺盛的應用需求、廣闊的應用前景。為把握這一新興領域帶來的新機遇，需要不
斷跟蹤研究大數據，不斷提升對大數據的認知和理解，堅持技術創新與應用創新的協同共進，加快經濟社會各領域的大數據開發與利用，推動國家、行業、企業對於
數據的應用需求和應用水平進入新的階段。