1. 什么是大数据技术
大数据技术(Big Data)是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据。它的数据规模和转输速度要求很高,或者其结构不适合原本的数据库系统。
为了获取大数据中的价值,我们必须选择另一种方式来处理它。数据中隐藏着有价值的模式和信息,在以往需要相当的时间和成本才能提取这些信息。
对于企业组织来讲,大数据的价值体现在两个方面:分析使用和二次开发。对大数据进行分析能揭示隐藏其中的信息。
大数据的4V特征:大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)、价值(Value)。
参考网络文库http://wenku..com/link?url=XzTKixKZq_3XsH0jM3ovYnWirow_lbWmNGZh90Lt8ErLSh8B4DI95_psxZ-_BNppfPpfjoQ_
2. 什么是大数据,大数据的的基本特征是什么
大数据(big data),是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 *** 。 1. 数据量大,TB,PB,乃至EB等数据量的数据需要分析处理。 2. 要求快速响应,市场变化快,要求能及时快速的响应变化
大数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据 *** 。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。
一是数据体量巨大(Volume)。截至目前,人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB(1PB=210TB),而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。当前,典型个人计算机硬盘的容量为TB量级,而一些大企业的数据量已经接近EB量级。
二是数据类型繁多(Variety)。这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据,非结构化数据越来越多,包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等,这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
三是价值密度低(Value)。价简拆值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例,一部1小时的视频,在连续不间断的监控中,有用数据可能仅有一二秒。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。
四是处理速度快(Velocity)。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显着特征。
社群营销,是基于圈子、人脉概念而产生的营销模式。通过将有共同兴趣爱好的人聚集在一起,将一个兴趣圈打造成为消费家园。
可以通过大数据预测进行组建社群为企业做宣传搞活动,让社群形成一个宣传途径或者一个小的发布平台,不过性质的社群,依赖于群主对群的组织和维护能力。
作为一名工作两年多的大数据系统研发师,之前在北京老男孩教育学习了四个多月的大数据,总结我学习和工作两年来对大数据的理解,从具体的应用上,也大概可以分为三类。一是决策支持类的二是风险预警类的第三种是实时优化类的从三个维度,我个人对大数据在各行业应用的可能性做了一个定位,但这个定位还是非常定性和粗略的,具体可能还需要对行业有更多的大数据应用的探讨和探索。我也是看书学的,但是效果很慢。
“大数据”是指以多元形式,许多来源搜集而来的庞大数据组,往往具有实时性。
大数据(big data,mega data),或称巨量资料,指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据的5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity(真实性)。
第一,Volume(大量),数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别。
第二,Variety(多样),数据类型繁多,如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息,等等。
第三,Value(价值密度),价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。
第四,Velocity(高速),处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器,无一不是数据来源或者承载的方式。
所以通俗来说,大数据就是通过各种不同渠道收集到的大量数据,堆积起来帮助做决策分析的数据组
那么什么是大数据呢技术?大数据的概念是什么呢?本文就为镇陵大家详细解读大数据的构成、模型和未来大数据发展方向: 大数据概念: 随着每天互联网上海量数据的产生,数据分析尤其显得重要。所谓大数据技术,就是从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。 大数据产生的原因: 大数据时代的来临是由数据丰富度决定的。首先是社交网络兴起,互联网上每天大量非结构化数据的出现。另外,物联网的数据量更大,加上移动互联网能更准确、拦旅枣更快地收集用户信息,比如位置、生活信息等数据。从这些数据每天增加的数量来说,目前已进入大数据时代。 大数据书籍推荐: 一、《大数据-正在到来的数据革命.以及它如何改变 *** .商业与我们的生活》 大数据浪潮,汹涌来袭,与互联网的发明一样,这绝不仅仅是信息技术领域的革命,更是在全球范围启动透明 *** 、加速企业创新、引领社会变革的利器。 二、《大数据——大价值、大机遇、大变革(全彩)》 从实证的角度探讨了大数据对社会和商业智能的影响,能否对大数据进行处理、分析与整合将成为提升企业核心竞争力的关键,什么是大数据技术?既是一场大机遇,也将引发一场大变革!
要提一下魔据的数据不错的
大数据(big data),或称海量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
4V特征:Volume(大量)、Velocity(实时)、Variety(多样)、Value(价值)。
大数据已经成为各类大会的重要议题,管理人士们都不愿错过这一新兴趋势。毫无疑问,当未来企业尝试分析现有海量信息以推动业务价值增值时,必定会采用大数据技术。
大数据(BigData)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据 *** 。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。
数据体量巨大(Volume)。截至目前,人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB,而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。
数据类型繁多(Variety)。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据,非结构化数据越来越多,包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等,这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
价值密度低(Value)。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。
处理速度快(Velocity)。大数据区分于传统数据挖掘的最显着特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告,预计到2020年,全球数据使用量将达到35.2ZB。
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社交网络,让我们越来越多地从数据中观察到人类社会的复杂行为模式。社交网络,为大数据提供了信息汇集、分析的第一手资料。从庞杂的数据背后挖掘、分析用户的行为习惯和喜好,找出更符合用户“口味”的产品和服务,并结合用户需求有针对性地调整和优化自身,就是大数据的价值。
所以,建立在上述的概念上我们可以看到大数据的产业变化:
1大数据飞轮效应所带来的产业融合和新产业驱动
2信息获取方式的完全变化带来的新式信息聚合
3信息推送方式的完全变化带来的新式信息推广
4精准营销
5第三方支付——小微信贷,线上众筹为代表的互联网金融带来的全面互联网金融改革
6产业垂直整合趋势以及随之带来的产业生态重构
7企业改革以及企业内部价值链重塑,扩大的产业外部边界
8 *** 及各级机构开放,透明化,以及随之带来的集中管控和内部机制调整
9数据创新带来的新服务
3. 什么是大数据技术大数据的概念
大数据技术是指大数据的应用技术,涵盖各类大数据平台、大数据指数体系等大数据应用技术。
大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
随着云时代的来临,大数据也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为,大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。
大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
(3)什么是大数据技术基地扩展阅读:
大数据的三个层面:
1、理论,理论是认知的必经途径,也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性;从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在;洞悉大数据的发展趋势;从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。
2、技术,技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。
3、实践,实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据,政府的大数据,企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。
参考资料来源:网络-大数据
4. 什么是大数据技术
大数据技术是指大数据的应用技术,涵盖各类大数据平台、大数据指数体系等大数据应用技术。大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据技术能够处理比较大的数据量。其次,能对不同类型的数据进行处理。大数据技术不仅仅对一些大量的、简单的数据能够进行处理,通能够处理一些复杂的数据,例如,文本数据、声音数据以及图像数据等等。
另外,大数据技术的应用具有密度低和价值大的效果。一些零散的,各种类型的数据,如果不能在短时间内分析出来信息所表达的含义,那么可以利用大数据分析技术,将信息中潜藏的价值挖掘出来,以便于工作研究或者其他用途的使用,便于政务的便捷化和深层次化。
大数据技术有哪些
跨粒度计算(In-DatabaseComputing)
Z-Suite支持各种常见的汇总,还支持几乎全部的专业统计函数。得益于跨粒度计算技术,Z-Suite数据分析引擎将找寻出最优化的计算方案,继而把所有开销较大的、昂贵的计算都移动到数据存储的地方直接计算,我们称之为库内计算(In-Database)。这一技术大大减少了数据移动,降低了通讯负担,保证了高性能数据分析。
并行计算(MPP Computing)
Z-Suite是基于MPP架构的商业智能平台,她能够把计算分布到多个计算节点,再在指定节点将计算结果汇总输出。Z-Suite能够充分利用各种计算和存储资源,不管是服务器还是普通的PC,她对网络条件也没有严苛的要求。作为横向扩展的大数据平台,Z-Suite能够充分发挥各个节点的计算能力,轻松实现针对TB/PB级数据分析的秒级响应。
列存储 (Column-Based)
Z-Suite是列存储的。基于列存储的数据集市,不读取无关数据,能降低读写开销,同时提高I/O 的效率,从而大大提高查询性能。另外,列存储能够更好地压缩数据,一般压缩比在5 -10倍之间,这样一来,数据占有空间降低到传统存储的1/5到1/10 。良好的数据压缩技术,节省了存储设备和内存的开销,却大大了提升计算性能。
内存计算
得益于列存储技术和并行计算技术,Z-Suite能够大大压缩数据,并同时利用多个节点的计算能力和内存容量。一般地,内存访问速度比磁盘访问速度要快几百倍甚至上千倍。通过内存计算,CPU直接从内存而非磁盘上读取数据并对数据进行计算。内存计算是对传统数据处理方式的一种加速,是实现大数据分析的关键应用技术。
5. 什么是大数据产业
大数据产业,以数据为核心,大数据是一个以数据为核心的产业,是一个围绕大数据生命周期不断循环往复的生产过程,同时也是由多种行业分工和协同配合而产生的一个复合性极高的行业。
互联网时代,数据就是企业发展的生命,金融业、零售业、物流业、制造业等行业都拥有大量的数据作为企业核心的支撑,同时也在高速发展当中,面对此情形,数据处理会变得更加复杂,随着国家大数据纲要的发布,大数据产业发展将提升到国家战略层次。
大数据产业现在需要大量人才,一种为熟悉大数据算法、数据架构、系统研发等对技术要求高的专业人才。另一种是从事产业大数据推广人才,从现状来看,培养体系的不完整,人才培养无法满足大数据的发展需求。
大数据产业是一个万亿级别的产业,这是毋庸置疑的。这么大的一个蛋糕,怎么分,能够分得多少,那就要看自己的本事了。贵阳现在的大数据产业规模三千个亿至少是有的,拉动了很多人才过来这也是存在的。
6. 大数据中心是什么
问题一:大数据中心是什么?中国最大的大数据中心在哪里? 你好!大数据中心,是指服务于大数据存储、挖掘、分析和应用的数据中心。大数据(big data,mega data),或称巨量资料,指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
目前,国内新建了许多大数据中心,规模不一。其中,网络和阿里巴巴的大数据中心名气较大,此外,罗克佳华在鄂尔多斯和太原建设的大数据中心凭借北部省份的能源优势,建成5万平方米的全国单体面积最大的大数据中心,是目前亚洲最大的云计算中心。
问题二:大数据是什么意思?目前具体有些什么应用? 大数据的意思就是数据要在线,这样你的数据才能有价值,用于分析或者处理。大量的数据在线后的分析才有意义。可能得到你想要的数据,电影里好多这种素材,比如人脸的搜索,人员的定位,人流的分析,运行的状态等等都有使用。现在做这些应用的也很多,只是落地的还稍微少一点。还是为了创造价值。
问题三:什么是大数据和大数据平台 大数据技术是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,分布式文件系统,分布式数据库,云计算平台,互联网,和可扩展的存储系统。
大数据平台是为了计算,现今社会所产生的越来越大的数据量。以存储、运算、展现作为目的的平台。
问题四:中国的大数据中心有哪些 没什么不同,只能说应用的领域和接触的长短不同吧。如果还想知道更多的大数据问题,ITjob网有大数据的相关介绍,博客和论坛也有大数据的讨论和观点,你可以去看看。下面给你粘贴下大数据在中国和美国的应用时间和领域。希望能帮到你。
大数据在中国的发展相对比较年轻。2012年,中国 *** 在美国提出《大数据研究和发展计划》并且批复了“十二五国家政务信息化建设工程规划”,总投资额估计在几百亿,专门有人口、法人、空间、宏观经济和文化等五大资源库的五大建设工程。我国的开放、共享和智能的大数据的时代才真正大面积的开始。
而美国 *** 将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一,把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。2012年3月,美国奥巴马 *** 宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”,这是继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署。美国 *** 认为大数据是“未来的新石油与矿产”,将“大数据研究”上升为国家意志,对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。
Marketsand Markets公布的最新报告显示,2013年至2018年,全球大数据市场的年复合增长率将为26%,从2013年的148.7亿美元增长至463.4亿美元。
问题五:什么是大数据服务中心? 我认为大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已,没有必要神话它或对它保持敬畏之心,在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下,这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了,通过各行各业的不断创新,大数据会逐步为人类创造更多的价值。
大数据帮助 *** 实现市场经济调控、公共卫生安全防范、灾难预警、社会舆论监督;
大数据帮助城市预防犯罪,实现智慧交通,提升紧急应急能力;
大数据帮助医疗机构建立患者的疾病风险跟踪机制,帮助医药企业提升药品的临床使用效果,帮助艾滋病研究机构为患者提供定制的药物;
大数据帮助航空公司节省运营成本,帮助电信企业实现售后服务质量提升,帮助保险企业识别欺诈骗保行为,帮助快递公司监测分析运输车辆的故障险情以提前预警维修,帮助电力公司有效识别预警即将发生故障的设备;
大数据帮助电商公司向用户推荐商品和服务,帮助旅游网站为旅游者提供心仪的旅游路线,帮助二手市场的买卖双方找到最合适的交易目标,帮助用户找到最合适的商品购买时期、商家和最优惠价格;
大数据帮助企业提升营销的针对性,降低物流和库存的成本,减少投资的风险,以及帮助企业提升广告投放精准度;
大数据帮助娱乐行业预测歌手,歌曲,电影,电视剧的受欢迎程度,并为投资者分析评估拍一部电影需要投入多少钱才最合适,否则就有可能收不回成本;
大数据帮助社交网站提供更准确的好友推荐,为用户提供更精准的企业招聘信息,向用户推荐可能喜欢的游戏以及适合购买的商品。
其实,这些还远远不够,未来大数据的身影应该无处不在,就算无法准确预测大数据终会将人类社会带往到哪种最终形态,但我相信只要发展脚步在继续,因大数据而产生的变革浪潮将很快淹没地球的每一个角落。
未来的大数据除了将更好的解决社会问题,商业营销问题,科学技术问题,还有一个可预见的趋势是以人为本的大数据方针。人才是地球的主宰,大部分的数据都与人类有关,要通过大数据解决人的问题。
比如,建立个人的数据中心,将每个人的日常生活习惯,身体体征,社会网络,知识能力,爱好性情,疾病嗜好,情绪波动……换言之就是记录人从出生那一刻起的每一分每一秒,将除了思维外的一切都储存下来,这些数据可以被充分的利用:
医疗机构将实时的监测用户的身体健康状况;
教育机构更有针对的制定用户喜欢的教育培训计划;
服务行业为用户提供即时健康的符合用户生活习惯的食物和其它服务;
社交网络能为你提供合适的交友对象,并为志同道合的人群组织各种聚会活动;
*** 能在用户的心理健康出现问题时有效的干预,防范自杀,刑事案件的发生;
金融机构能帮助用户进行有效的理财管理,为用户的资金提供更有效的使用建议和规划;
道路交通、汽车租赁及运输行业可以为用户提供更合适的出行线路和路途服务安排;
……
目前做大数据分析的产品有多瑞科舆情数据分析站系统,主要是侧重对数据搜集和分析整理出报告。
问题六:数据中心,云计算,大数据这三个词之间有什么区别和联系 数据中心,简称机房,就是防止服务器用的,其中云计算的母服务器(物理服务器)也需要放置到机房。
云计算,就是虚拟服务器,也就是在物理服务器上通过技术手段虚拟出若干台服务器。
大数据,是指手上拥有的海量的数据信息,比如用户购买记录,用户注册记录等等。
问题七:现在说的大数据是什么意思 大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 *** ,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。可以被现代先进媒体记录、采集和开发利用的数据集、数据流和数据体。
数联网是大数据时代信息技术发展的重要产物,数联网依托大数据,是大数据的应用模型,通过数联网,用户可以通过数联网获得全网数据融合的数据价值。
问题八:中国大数据中心在哪个城市 你好,中国数据中心有八大节点:北京、武汉、成都、广州、上海、沈阳、西安、南京。
这几个都是大数据中心,其中成都数据中心是中国电信全国8大节点之一,可支配带宽资源丰富,与Chinanet骨干网节点带宽60G,CN2节点带宽10G。机房内部网络全部采用千兆连接核心层与汇聚层,双百兆冗余到接入层的无瓶颈交换式结构,局域网采用千兆与百兆混合交换式可监控网络,中心网络设备确保高可靠性架构,做到无单点故障,分支网络提供冗余设备及线路,可针对客户数据传输,维护的需求提供XDSL,DDN,ISDN等多种接入手段,并能提供与国内Chinanet主要节点城市连接的长途专线。
听说西普网络有这几个节点的一手资源,希望能够帮到你
问题九:大数据中心配几个交换机 一般情况下有两个核心交换机,然后看你数据中心的规模再添加多台接入交换机 ,接入交换机的数量不确定,对于接入交换机就不需要做主备了。我们一般一排机柜有一个列头,里面放接入交换机。
问题十:国内大数据公司有哪些? 大数据包涵很广泛,涉及到很多方方面面,技术难度也很大,国内能做的公司不太多,我知道的有网络、华为、联想、浪潮、电科华云、腾讯、阿里巴巴、中科曙光等。
7. 大数据技术是什么
大数据技术是指大数据的应用技术,涵盖各类大数据平台、大数据指数体系等大数据应用技术。大数据技术是近来的一个技术热点,但从名字就能判断它并不是什么新词。毕竟,大是一个相对概念。历史上,数据库、数据仓库、数据集市等信息管理领域的技术,很大程度上也是为了解决大规模数据的问题。
大数据的发展:
随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为,大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。