那么多数据是从哪里来的

① 大数据到底是怎么来的

肯锡全球调研室得到的定义是：一种企业规模大到在得到、存储、管理方案、分析方面极大地超出了传统数据库软件工具专业能力范围的数据融合，具有很多的数据企业规模、快速的数据运行、各种各样的数据类型和实用价值密度低四大特性。

大数据专业性的战略意义不在于掌握极大的数据信息，而在于对这类含有现实意义的数据进行专业化处理。换而言之，倘若把大数据比作一种全产业链，那么这种全产业链进行盈利的关键，在于提高对数据的“生产量”，依据“生产制造”进行数据的“增值”。

从技术上看，大数据与大数据技术的关系好似一枚硬币的正反面一样密切联系。大数据必然不能用每台的计算机进行处理，尽量采用分布式架构。它的特性在于对很多数据进行分布式架构数据挖掘。但它尽量依靠大数据技术的分布式架构处理、分布式架构数据库和云端存储、虚拟化技术。

随着着云时代的来临，大数据(Bigdata)也吸引了越来越多的关注。分析师卓越团队感觉，大数据(Bigdata)一般 用以叙述一个公司铸就的许多非结构性数据和半结构性数据，这类数据在一键下载到关系型数据库用于分析的情况下会开销过多时间和金钱。大数据分析常和大数据技术联系到一起，因为及时的大中小型数据集分析务必像MapRece一样的构架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作上。

大数据务必与众不同的专业性，以有效地处理许多的承受经历时间内的数据。可用大数据的专业性，包括规模化并行处理(MPP)数据库、数据挖掘、分布式系统、分布式架构数据库、云计算技术、大数据技术和可扩展的分布式系统。

关于大数据到底是怎么来的，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

② 大数据的中的数据是从哪里来的

大数据应用中的关键点有三个，首要的就是大数据的数据来源，我们在分析大数据的时候需要重视大数据中的数据来源，只有这样我们才能够做好大数据的具体分析内容。那么大家知不知道大数据的数据来源都是通过什么渠道获得的？下面就由小编为大家解答一下这个问题。
对于数据的来源很多人认为是互联网和物联网产生的，其实这句话是对的，这是因为互联网公司是天生的大数据公司，在搜索、社交、媒体、交易等各自核心业务领域，积累并持续产生海量数据。而物联网设备每时每刻都在采集数据，设备数量和数据量都与日俱增。这两类数据资源作为大数据的数据来源，正在不断产生各类应用。国外关于大数据的成功经验介绍，大多是这类数据资源应用的经典案例。还有一些企业，在业务中也积累了许多数据，从严格意义上讲，这些数据资源还算不上大数据，但对商业应用而言，却是最易获得和比较容易加工处理的数据资源，是我们常用的数据来源。
而数据的来源是我们评价大数据应用的第一个关注点。首先需要我们看这个应用是否真有数据支撑，数据资源是否可持续，来源渠道是否可控，数据安全和隐私保护方面是否有隐患。二是要看这个应用的数据资源质量如何，是好数据还是坏数据，能否保障这个应用的实效。对于来自自身业务的数据资源，具有较好的可控性，数据质量一般也有保证，但数据覆盖范围可能有限，需要借助其他资源渠道。对于从互联网抓取的数据，技术能力是关键，既要有能力获得足够大的量，又要有能力筛选出有用的内容。对于从第三方获取的数据，需要特别关注数据交易的稳定性。数据从哪里来是分析大数据应用的起点，只有我们找到了好的数据来源，我们就能够做好大数据的工作。这句需要我们去寻找数据比较密集的领域。
一般来说，我们获取数据的时候需要数据密集的行业中挖掘数据，主要就是金融、电信、服务行业等等，而金融是一个特别重要的数据密集领域。金融行业既是产生数据尤其是有价值数据的基地，又是数据分析服务的需求方和应用地。更为重要的是，金融行业具备充足的支付能力，将是大数据产业竞争的重要战场。许多大数据是通过在金融领域的应用辐射到了各个行业。
我们在这篇文章中为大家介绍了大数据的数据来源以及数据密集的领域，希望这篇文章能够给大家带来帮助，最后感谢大家的阅读。

③ 大数据到底是啥在哪里（通俗解释）

大数据是什么？在很多人的眼里大数据可能是一个很模糊的概念，
但是，在日常生活中大数据有离我们很近，我们无时无刻不再享受着大数据所给我们带来的便利，个性化，人性化。
全面的了解大数据我们应该从四个方面简单了解。
定义，结构特点，
我们身边有哪些大数据，大数据带来了什么，
这四个方面了解。

那么“大数据”到底是什么呢？

在麦肯锡全球研究所给出的定义中指出：大数据即是一种规模大到在获取，存储，管理，分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。简单而言大数据是数据多到爆表。大数据的单位一般以PB衡量。那么PB是多大呢？1GB=1024MB，1PB=1024GB才足以称为大数据。
其次，大数据具有什么样的特点和结构呢？

大数据从整体上看分为四个特点，第一，大量。

衡量单位PB级别，存储内容多。

第二，高速。
大数据需要在获取速度和分析速度上要及时迅速。保证在短时间内更多的人接收到信息。

第二，多样。

数据的来源是各种渠道上获取的，有文本数据，图片数据，视频数据等。因此数据是多种多样的。

第三，价值。

大数据不仅仅拥有本身的信息价值，还拥有商业价值。
大数据在结构上还分为：结构化，半结构化，非结构化。结构化简单来讲是数据库，是由二维表来逻辑表达和实现的数据。非结构化即数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型。由人类产生的数据大部分是非结构化数据。

那我们身边有哪些东西是大数据呢？

在生产生活中常见的有电信数据：通话数据、短信数据、手机浏览数据。银行数据，微信聊天数据等。

④ 百度是怎么采集这么多数据的

我目前的优化步骤：

1、选定热门关键字。

这可以在网络风云榜看到。我们的目标不是排在前面的那种。如果您认为做刘亦菲（20多万的搜索量）就不错的话，那么有两个可能：1是你真的排上首页，两三天后你就被K；2是你永远排不上名次。因为这些热门关键词对网络来说，是重点监测的，不是知名的站点，很难出现在首页，就算出现了也会很快下去。

我们要选的关键字，应该是跟排在前面的热门关键字相关的那些次级热门词。如果刘亦菲合成，刘亦菲资料，刘亦菲表妹（我有个站曾经排在第一和第二一周左右，每天2000左右来量）等等。

2、关键字优化。

关键字选好了，接着开始如何弄标题和内容——在标题和内容里，都要包含该关键词。并且，内容里面还得重复出现——出现的次数越多，排在网络首页的可能越大。但是注意：过度重复视为作弊可能不被收录或者被网络除名，多数高手的意见是：百分之8以下为好。

3、关键词优化的各个方面。

a.标题必须有要做的关键词，并且可适当重复分词。如刘亦菲性感写真，在标题里可这样：刘亦菲性感写真图片-刘亦菲最性感的写真集。

b.内容页里：分主标题，付标题（把和标题相关的重复N遍），主要是增加该页包含关键词的密集度——请注意：内容应该通畅，无人为痕迹。另外，该标题最好采用<h1>刘亦菲我爱你</h1>，重点体现该标题。内容页里的相关关键词，也可加粗加大。但也有原则：过度的优化就等于作弊。影响页面美观度。

4、增加站内链接到该关键词。

把您有重要关键词的页面，在站内都增加该链接。比如把它置顶和首页引用栏目页引用等等。

5、增加你的网址的友情链接质量和数量，也是优化排名的重要一步。

6、高手们都说：过度的优化就是作弊。而作弊就会被K。

所以我们不推荐过度优化。什么是过度呢？——这个由网络说了算。既然我们无法左右网络，所以我们只能迁就网络——适当优化。本来优化的细节还有很多但是因为私心还是不要全盘托出的好，呵呵。另外，如果一个页面，所有可优化的地方你都优化了，那么你这个页面不用说，机器人都知道你是作弊。总之希望大家记住，不要以为优化是全能的，只有在内容有质量的前提下，优化才不会被视为作弊。

⑤ 百度地图、高德地图的数据从哪里得到的

最早地图的数据从哪儿来？

⑥ 云房数据的数据是从哪儿来的为什么这么多

云房数据的主要数据来源是房产网站、房产中介、金融机构、政府部门、评估行业、实地勘察。比如安居客、链家、中国银行、税务部门等。

⑦ 网络上那么多的信息，都储存在哪里会轻易被别人查到吗

这是一个大家都普遍非常关心的问题，因为我们每个人都有着很多数据与资料，而这些数据与资料有很多是非常私密的，是不希望别人能够看到的，如果是在过去其实我们根本就没有必要担心，因为我们的所有资料都存在自己的电脑，本地的磁盘当中也就不会有泄密的风险。

很多人都会担心我们的数据会不会被别人轻易的拿到，其实这种担心也是很有必要的，因为毕竟网络安全现在关乎着我们每一个人的利益，其实大体上分析一下，我认为这些数据还是应该比较安全的，因为每一家的平台网络公司，都会有自己的防火墙和一些专业人士来对这些资料进行加密，如果不是黑客故意去攻击或者有着超高科技的手段，我们的资料是绝对安全的。总而言之一句话，社会在发展，时代在进步，我们储存数据的方式也在发生着变化，这种变化带来的只能是让我们的数据更加安全更加可靠所以大家根本不必担心。