① 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。
② 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。
③ 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。
④ 大數據的來源有哪三個
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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。
⑤ 大數據信息來源於哪裡為什麼有虛假
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。
關於「大數據」概念產生的來龍去脈:
「大數據」的名稱來自於未來學家托夫勒所著的《第三次浪潮》
盡管「大數據」這個詞直到最近才受到人們的高度關注,但早在1980年,著名未來學家托夫勒在其所著的《第三次浪潮》中就熱情地將「大數據」稱頌為「第三次浪潮的華彩樂章」。《自然》雜志在2008年9月推出了名為「大數據」的封面專欄。從2009年開始「大數據」才成為互聯網技術行業中的熱門詞彙.
最早應用「大數據」的是麥肯錫公司(McKinsey).對「大數據」進行收集和分析的設想,來自於世界著名的管理咨詢公司麥肯錫公司。麥肯錫公司看到了各種網路平台記錄的個人海量信息具備潛在的商業價值,於是投入大量人力物力進行調研,在2011年6月發布了關於「大數據」的報告,該報告對「大數據」的影響、關鍵技術和應用領域等都進行了詳盡的分析。麥肯錫的報告得到了金融界的高度重視,而後逐漸受到了各行各業關注。
「大數據」的特點由維克托•邁爾-舍恩伯格和肯尼斯•庫克耶在《「大數據」時代》中提出維克托•邁爾-舍恩伯格和肯尼斯•克耶編寫的《大數據時代》中提出:「大數據」的4V特點:
Volume(數據量大)
Velocity(輸入和處理速度快)
Variety(數據多樣性)
Value(價值密度低)
⑥ 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。