Ⅰ 大數據是什麼意思
問題一:大數據是什麼意思 大數據是指整個分析運營的各個方面的數據整合。特別是指互聯網帶來的整個方方面的物流 信息流 資金流都在數據分析下整合
希望你能接受這個答案。
問題二:大數據是什麼意思? 大數據(big data),是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據 *** 。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。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。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。
問題三:現在說的大數據是什麼意思 最早提出「大數據」時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫,麥肯錫稱:「數據,已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域,成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用,預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。」 「大數據」並枝高在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日,卻因為近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。大數據作為雲計算、物聯網之後IT行業又一大顛覆性的技術革命。雲計算主要為數據資產提供了保管、訪問的場所和渠道,而數據才是真正有價值的資產。企業內部的經營交易信息、互聯網世界中的商品物流信息,互聯網世界中的人與人交互信息、位置信息等,其數量將遠遠超越現有企業IT架構和基礎設施的承載能力,實時性要求也將大大超越現有的計算能力。如何盤活這些數據資產,使其為國家治理、企業決策乃至個人生活服務,是大數據的核心議題,也是雲計算內在的靈魂和必然的升級方向。
中文名:大數據時代
外文名:Big data
問題四:什麼是大數據,大數據的意義是什麼? 大數據的意思就是數據要在線,這樣你的數據才能有價值,用於分析或者處理。大量的數據在線後的分析才有意義。可能得到你想要的數據,電影里好多這種素材,比如人臉的搜索,人員的定位,人流的分析,運行的狀態等等都有使用。現在做這些應用的也很多,只是落地的還稍微少一點。還是為了創造價值。
問題五:移動大數據是什麼意思 從海量的數據里進行擷取、管理、處理、並整理之後,獲得你需要的資訊
電影《紙牌屋》的成功就是其中一個例子,Netflix(引進紙牌屋的公司)作為世界上最大的在線影片租恁服務商,從其網站點擊率、下載量、搜索請求和評論等眾多海量數據中進行分析與預測後,認為紙牌屋能火,因此選擇引進《紙牌屋》
問搭滾題六:什麼是大數據 大數據是什麼意思 「大數據」不是「數據分析」的另一種說法!大數據具有規模性、高速性、多樣性、而且無處不在等全新特點,具體地說,是指需要通過快速獲取、處理、分析和提取有價值的、海量、多樣化的交易數據、交互數據為基礎,針對企業的運作模式提出有針對性的方案。由於物聯網和智能可穿戴的普及帶來的,生產線上普通的藍領員工,前台電話員,等企業內的低階員工也成為產生大數據的數據內容的一部分,數據的產生除了來自社交網路,網站,電子商務網站,郵箱外,智能手機,各種感測器,和物聯網,智能可穿戴設備。
大數據營銷與傳統營銷最顯著的區別是大數據可以深入到營銷的各個環節,使營銷無處不在。如用戶的偏好?上網的時間段?上網主要瀏覽頁?對頁面和產品的點擊次數?網站上的用戶評價對他的影響?他會在哪些地方分享對產品和購物過程的體驗?這些都是對用戶網上消費和品牌關注度的深入分析,可以直接影響用戶消費的傾向等商業效果。
大數據徹底改變企業絕尺內部運作模式,以往的管理是「領導怎麼說?」現在變成「大數據的分析結果」,這是對傳統領導力的挑戰,也推動企業管理崗位人才的定義。不僅懂企業的業務流程,還要成為數據專家,跨專業的要求改變過去領導力主要體現在經驗和過往業績上,如今熟練掌握大數據分析工具,善於運用大數據分析結果結合企業的銷售和運營管理實踐是新的要求。
當然大數據對企業的作用一個不可迴避的關鍵因素是數據的質量,有句話叫「垃圾進,垃圾出」指的是如果採集的是大量垃圾數據會導致出來的分析結果也是毫無意義的垃圾。此外,企業內部是否會形成一個個孤立的數據孤島,數據是否會成就企業內某些人或團隊新的權力,導致數據不能得到實時有效地分享,這些都會是阻礙大數據在企業中有效應用的因素。
而隨著大數據時代的到來,對大數據商業價值的挖掘和利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。業內人士稱,電商企業通過大數據應用,可以探索個人化、個性 化、精確化和智能化地進行廣告推送和推廣服務,創立比現有廣告和產品推廣形式性價比更高的全新商業模式。同時,電商企業也可以通過對大數據的把握,尋找更 多更好地增加用戶粘性,開發新產品和新服務,降低運營成本的方法和途徑。
問題七:什麼是大數據時代 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 *** 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」。大數據時代什麼意思?大數據概念什麼意思?大數據分析什麼意思?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?
一:大數據的定義。
1、大數據,又稱巨量資料,指的是所涉及的數據資料量規模巨大到無法通過人腦甚至主流軟體工具,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。
2、大數據技術,是指從各種各樣類型的大數據中,快速獲得有價值信息的技術的能力,包括數據採集、存儲、管理、分析挖掘、可視化等技術及其集成。適用於大數據的技術,包括大規模並行處理(MPP)資料庫,數據挖掘電網,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。
互聯網是個神奇的大網,大數據開發也是一種模式,你如果真想了解大數據,可以來這里,這個手機的開始數字是一八七中間的是三兒零最後的是一四二五零,按照順序組合起來就可以找到,我想說的是,除非你想做或者了解這方面的內容,如果只是湊熱鬧的話,就不要來了。
3、大數據應用,是 指對特定的大數據 *** ,集成應用大數據技術,獲得有價值信息的行為。對於不同領域、不同企業的不同業務,甚至同一領域不同企業的相同業務來說,由於其業務需求、數據 *** 和分析挖掘目標存在差異,所運用的大數據技術和大數據信息系統也可能有著相當大的不同。惟有堅持「對象、技術、應用」三位一體同步發展,才能充分實現大數據的價值。
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:大數據的類型和價值挖掘方法
1、大數據的類型大致可分為三類:
1)傳統企業數據(Traditionalenterprisedata):包括 CRM systems的消費者數據,傳統的ERP數據,庫存數據以及賬目數據等。
2)機器和感測器數據(Machine-generated/sensor data):包括呼叫記錄(CallDetail Records),智能儀表,工業設備感測器,設備日誌(通常是Digital exhaust),交易數據等。
3)社交數據(Socialdata):包括用戶行為記錄,反饋數據等。如Twitter,Facebook這樣的社交媒體平台。
2、大數據挖掘商業價值的方法主要分為四種:
1)客戶群體細分,然後為每個群體量定製特別的服務。
2)模擬現實環境,發掘新的需求同時提高投資的回報率。
3)加強部門聯系,提高整條管理鏈條和產業鏈條的效率。
4)降低服務成本,發現隱藏線索進行產品和服務的創新。
三:大數據的特點
業界通常用4個V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大數據的特徵。具體來說,大數據具有4個基本特徵:
1、是數據體量巨大
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;網路資料表明,其新......>>
問題八:大數據,是指什麼?_?怎麼解釋 大數據(big data,mega data),或稱巨量資料,指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
問題九:徵信大數據是什麼意思? 大數據是指所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟體工具,在合理時間內達到擷取、處理、並整理成為服務於 經營決策的資訊。大數據徵信是指什麼呢?簡單的說,例如電商行業京東做出判斷的消費數據信息就是大數據徵信。大數據征 信是伴隨互聯網金融發展起來的。目前徵信機構有很多,不乏後起之秀如立木徵信,使用互聯網技術抓取或介面合作獲取徵信 數據,並且可以接入央行徵信。隨著互聯網金融的發展,大數據徵信與央行徵信會不斷融合直至融為一體,真正的滿足數據的 完整性,可以更加全面地評估信用,為企業或個人提供決策分析、風險評估以及生活場景的應用。
Ⅱ 大數據的定義是什麼
大數據首先是一個非常大的數據集,可以達到TB(萬億位元組)甚至ZB(十萬億億位元組)。這裡面的數據可能既有結構化的數據,也有半結構化和非結構化的數據,而且來自於不同的數據源。
結構化的數據是什麼呢?對於接觸過關系型資料庫的小夥伴來說,應該一點都不陌生。對了,就是我們關系型資料庫中的一張表,每行都具有相同的屬性。如下面的一張表:
(子標簽的次序和個數不一定完全一致)
那什麼又是非結構化數據呢?這類數據沒有預定義完整的數據結構,在我們日常工作生活中可能更多接觸的就是這類數據,比如,圖片、圖像、音頻、視頻、辦公文檔等等。
知道了這三類結構的數據,我們再來看看大數據的數據源有哪些呢?歸納起來大致有五種數據源。
一是社交媒體平台。如有名氣的Facebook、Twitter、YouTube和Instagram等。媒體是比較受歡迎的大數據來源之一,因為它提供了關於消費者偏好和變化趨勢的寶貴依據。並且因為媒體是自我傳播的,可以跨越物理和人口障礙,因此它是企業深入了解目標受眾、得出模式和結論、增強決策能力的方式。
二是雲平台。公有的、私有的和第三方的雲平台。如今,越來越多的企業將數據轉移到雲上,超越了傳統的數據源。雲存儲支持結構化和非結構化數據,並為業務提供實時信息和隨需應變的依據。雲計算的主要特性是靈活性和可伸縮性。由於大數據可以通過網路和伺服器在公共或私有雲上存儲和獲取,因此雲是一種高效、經濟的數據源。
三是Web資源。公共網路構成了廣泛且易於訪問的大數據,個人和公司都可以從網上或「互聯網」上獲得數據。此外,國內的大型購物網站,淘寶、京東、阿里巴巴,更是雲集了海量的用戶數據。
四是IoT(Internet of Things)物聯網數據源。物聯網目前正處於迅猛發展勢頭。有了物聯網,我們不僅可以從電腦和智能手機獲取數據,還可以從醫療設備、車輛流程、視頻游戲、儀表、相機、家用電器等方面獲取數據。這些都構成了大數據寶貴的數據來源。
五是來自於資料庫的數據源。現今的企業都喜歡融合使用傳統和現代資料庫來獲取相關的大數據。這些數據都是企業驅動業務利潤的寶貴資源。常見的資料庫有MS Access、DB2、Oracle、MySQL以及大數據的資料庫Hbase、MongoDB等。
我們再來總結一下,什麼樣的數據就屬於大數據呢?通常來大數據有4個特點,這就是業內人士常說的4V,volume容量、 variety多樣性、velocity速度和veracity准確性。
Ⅲ 大數據是什麼意思 大數據包括什麼
大數據,在近幾年越來越受到人們的關注,盡管大數據概念已經在各個行業中應用逐漸變得廣泛起來,但是對於大多數的人來說,大數據概念在他們眼裡還是模糊不清的,那麼,什麼叫大數據?大數據是什麼意思呢?我查詢整理了相關資料,希望能夠幫助到大家!
由於計量、記錄、預測生產生活過程的需要,人類對數據探尋的腳步從未停歇,從原始數據的出現,到科學數據的形成,再到大數據的誕生,走過了漫漫長路。
2011年5月,麥肯錫研究院發布報告——Big data: The nextfrontier for innovation, competition, and proctivity,第一次給大數據做出相對清晰的定義:「大數據是指其大小超出了常規資料庫工具獲取、儲存、管理和分析能力的數據集。」
2015年8月31日,國務院《促進大數據發展行動綱要》指出:「大數據是以容量大、類型多、存取速度快、應用價值高為主要特徵的數據集合,正快速發展為對數量巨大、來源分散、格式多樣的數據進行採集、存儲和關聯分析,從中發現新知識、創造新價值、提升新能力的新一代信息技術和服務業態。」
《大數據白皮書2016》稱:「大數據是新資源、新技術和新理念的混合體。從資源視角看,大數據是新資源,體現了一種全新的資源觀;從技術視角看,大數據代表了新一代數據管理與分析技術;從理念的視角看,大數據打開了一種全新的思維角度。」
當前,業界公認的大數據有「4V特徵,即:Volume(體量大)、Variety(種類多)、Velocity(速度快)和Value(價值高)。
大數據的作用在於在龐大的全量數據的基礎上,通過演算法模型,得出有意義的結果,進而進行資源配置的優化、現象的發現、未來的預測等。
大數據涉及由不同設備和應用程序產生的數據,主要包括以下幾個領域:
1、黑匣子數據:它是直升機,飛機和噴氣機等的組件。它捕捉飛行機組的聲音,麥克風和耳機的錄音,以及飛機的性能信息。
2、社會媒體數據:Facebook和Twitter等社交媒體保存著全球數百萬人發布的信息和觀點。
3、證券交易所數據:證券交易所數據保存關於由客戶在不同公司的份額上做出的「買入」和「賣出」決定的信息。
4、電網數據:電網數據保持特定節點相對於基站消耗的信息。
5、運輸數據:運輸數據包括車輛的型號,容量,距離和可用性。
6、搜索引擎數據:搜索引擎從不同的資料庫檢索大量數據。
因此,大數據包含的數據是大量、高速度和可擴展的數據,其中,數據有三種類型:
(1)結構化數據:關系數據。
(2)半結構化數據:XML數據。
(3)非結構化數據:Word,PDF,文本,媒體日誌
Ⅳ 大數據技術是學什麼的就業方向
大數據技術是學數學專業、計算機專業的就業方向。
大數據技術里會用到很多學科學習的知識,並不是單一的專業可以學完大數據所需要掌握的技術,所以大數據屬於交叉學科:以統計學、數學、計算機為三大支撐性學科;生物、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。
Ⅳ 大數據是什麼意思
大數據是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」。
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。
(5)省廣股份大數據是什麼擴展閱讀:
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。
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。
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。
Ⅵ 什麼是大數據要簡單通俗點的解釋
這是一個非常好的問題,作為一名大數據從業者,我來回答一下。
在當前的大數據時代,不僅IT(互聯網)行業的人需要了解大數據相關知識,傳統行業的從業者和普通大學生也都應該了解一定的大數據知識,在產業互聯網和新基建計劃的推動下,未來大數據技術將全面開始落地應用,大數據也將重塑整個產業結構。
了解大數據首先要從大數據的概念開始,不同於人工智慧概念,大數據概念還是相對比較明確的,而且大數據的技術體系也已經趨於成熟了。解釋大數據概念,可以從數據自身的特點入手,然後進一步從場景、應用和行業來逐漸展開。
大數據自身的特點往往集中在五個方面,分別是數據量、數據結構多樣性、數據價值密度、數據增長速度和可信度,對於這五個維度的理解和認知,是了解大數據概念的關鍵。當然,隨著大數據技術的發展和在行業領域的應用,關於數據自身的維度也有了一定程度的擴展,這些擴展本身也是對大數據概念的一種豐富和完善。
數據量大是大數據的一個重要特徵,但是數據量本身是一個匯集的概念,並不是只有很大的數據才稱為大數據,傳統信息系統所產生的「小數據」也是大數據的一個重要組成部分,這一點一定要有清晰的認知。當前從大數據的數據來源來看,主要集中在三個渠道,包括互聯網、物聯網和傳統信息系統,物聯網數據當前占據的比例比較大,相信在5G時代,物聯網將依然是大數據的主要數據來源。
數據結構多樣性是大數據的另一個重要特點,不同於創新信息系統(ERP)當中的數據,大數據的數據類型是非常復雜的,既有結構化數據,也有非結構化數據和半結構化數據,這對於傳統的數據處理技術提出了巨大的挑戰,這也是推動大數據技術產生的一個重要原因。在工業互聯網時代,大數據的數據結構多樣性會進一步得到體現,這對於數據價值化過程也提出了新的挑戰。
數據價值密度往往是衡量數據價值的重要基礎,相對於傳統的信息系統來說,大數據當中的數據價值密度是比較低的,這就需要有更快速和便捷的方式,來完成數據的價值化提取過程,而這也正是當前大數據平台所關注的核心能力之一。實際上,早期的Hadoop、Spark平台之所以能夠脫穎而出,一個重要的原因就是其數據處理(排序)速度比較快。
數據增長速度快是大數據的另一個重要表現,通常傳統信息系統的數據增量是可以預測的,或者說增長速度是可控的,但是在大數據時代,數據增長速度已經大大突破了傳統數據處理所能承載的極限。數據增長是一個相對的概念,相對於消費互聯網來說,產業互聯網所帶來的數據增量可能會更加客觀,因此產業互聯網時代會進一步打開大數據的價值空間。
最後,大數據還有一個特點就是數據本身的真實性,大數據時代所帶來的一個重要副作用就是數據真假難辨,這也是當前大數據技術所要重點解決的問題之一。從當前大型互聯網平台所採用的方法來看,通常是技術和管理相結合的方式,比如通過為用戶認證就能夠解決一部分數據的真實性(專業性)問題。
如果有互聯網、大數據、人工智慧等方面的問題,或者是考研方面的問題,都可以在評論區留言,或者私信我!
博士時候就是做大數據。
最通俗一點就是很多條數據。
我們做大數據研究呢,就是高效的處理數據,對未來做一些預測,建議等。
例如,全中國人大多數都是10點睡覺。睡覺前看一看手機。那我們做推廣時候,就可以選擇9點半的時間。
大數據沒有什麼特別神秘的地方,就是數據多一點。
大數據這個詞其實流行了很久了,與我們的生活息息相關,並不陌生,現在我們生活中的大平台基本上都用到大數據,淘寶,拼多多,美團,滴滴等都用到大數據,如今大數據基本上無處不在。
一、大數據是什麼意思
大數據(big data),IT行業術語,是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。
二、大數據特徵
容量(Volume):數據的大小決定所考慮的數據的價值和潛在的信息;
種類(Variety):數據類型的多樣性;
速度(Velocity):指獲得數據的速度;
可變性(Variability):妨礙了處理和有效地管理數據的過程。
真實性(Veracity):數據的質量。
復雜性(Complexity):數據量巨大,來源多渠道。
價值(value):合理運用大數據,以低成本創造高價值。
三、大數據的 歷史 發展
人類誕生以來,數據就開始膨脹,時代交替,工業革命,互聯網時代,5G時代,人工智慧時代,都是數據的一次次發展,數據的不斷精準,加快了人類的新陳代謝,大數據推動 歷史 發展。
四、大數據意義
大數據的價值體現在以下幾個方面:
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。
4、各大領域的科研需要大數據,加快技術變革和換代如醫療,環保,公共政府服務
5、航空航天,軍事領域因為大數據也會得到突飛猛進的提升。
生活工作中所有的流水賬信息就是大數據,在信息化時代,它通過特定模式的整合、分析,使人得到對自己有用的、有指導性的結論。參加工作時講台塑數字化、表單化、信息化,一晃二十年了,應該就是大數據的雛形,但那會信息化能力不足,沒人這么稱呼。管理是千變萬幻,主線未變,大數據也僅僅是一種方法,只是更符合形勢,更有效。小名流水賬,大名大數據。
舉個例子,大數據記錄了一個愛抽煙的男人。晚上一般是先抽煙以後刷牙。有一天男士刷了牙以後抽煙。第二天app開始推送了tt。根據兩天的記錄了刷牙到抽煙的時間,第三天app推送了加厚版的tt。一個半月後某天記錄到男人一直抽煙,便推送了某家專科醫院。再過了一個月,發現男人再無抽煙,推送了鉑爵旅拍。
從前有個大爺,在證券公司車庫上班,給證券公司大戶、老闆看守車,這么一個工作。
這位大爺特別喜歡炒股,他也不會技術分析,什麼基本面分析!每當呢,車庫裡面的車停的非常少的時候,這位大爺就買進股票,這大爺也不知道什麼股票好,什麼股票不好,就隨便買,等車庫裡面的車停的越來越多了,每次都停滿了的時候,這位大爺就買出股票。每次都能賺到錢!!!
這就是非常簡單的大數據,大爺利用車庫里車的多少來判斷市場的火熱程度,人棄我取,等到全民炒股的時候,市場就會出現泡沫,這時候離「崩盤」也就不遠了
大數據通俗的解釋就是海量的數據,顧名思義,大就是多、廣的意思,而數據就是信息、技術以及數據資料,合起來就是多而廣的信息、技術、以及數據資料。
大數據簡單的說就是市場調研的升級版。包括騰訊,阿里巴巴等這些具有大量用戶的公司,對其客戶在其平台的所有行為發布的所有內容進行採集分類和分析。而這些數據有分成共性和個性。從所有人中採集出共性有助於發覺商機,了解客戶痛點,更好地推出客戶滿意的產品,比如很多化妝品公司就會跟淘寶購買數據從而研發出更貼合市場需求的產品。而從你個人採集的數據屬於個性,系統會通過你個人的數據採集進行相對於的推薦和改變,也就是我們經常說的ai智能,例子像我們的淘寶現在都是千人千面,每人手機打開的淘寶推薦的東西都不一樣,這些就是大數據的效果。
大數據通俗來說就是有個機器,把你生活中的點點滴滴都記錄下來,形成一種特定的形式!
大數據簡單來說:就是海量的信息!不論用途,不論方向,就是簡單地信息收集,參數收集,所有這些匯總起來就是大數據。大數據,不是隨機樣本,而是所有數據!
而大數據分析,就是針對這些信息進行識別,再進行分類,將其有事件變為數據化,概率化,然後應用於各種商業用途。
以上是對大數據簡單地解讀。那麼大數據的意義何在呢?
隨著大數據的發展,企業的技術研發、應用和落地在前期就能獲得預期,能避免很多無所謂的浪費,以便於將有限的資源集中到開發更適合時代的企業產業。
商業決策可以通過數據分析來獲取更為准確的信息和方向,最終能幫助決策者能更為准確直觀的指導業務實踐。
人工智慧離不開數據。隨著人工智慧的發展,數據能模擬的更加人性化,也更個人化,也更適合於各種不同場景的應用。大數據的價值在於它是目前解決這個時代更新最有效的方法。
但對於我個人而言,比較抵觸過度的大數據和互聯網,原因如下:
一、當各類app通過我的使用習慣,推薦各種我搜索過一次的各種商業廣告時,我會有種隱私被人冒犯的憤怒;
二、當你在使用各類軟體時,都會被要求提供個人信息以便於獲得更好的用戶體驗,這無形中增加了個人數據泄露的風險;
三、當數據化盛行,似乎人性變得無處安放;
四、一旦行業固化,人們想要突破階層將變得不可能,擁有大量數據的將遙遙領先,後發的行人,將一輩子連望其項背的資格都沒有,可以預見 社會 將會成為一潭死水,毫無興趣和生機。