大数据是怎么看懂的

A. 什么是“大数据”，如何理解“大数据”

大数据，IT行业术语，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。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
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。
大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。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、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。

B. 教你如何看懂旅游大数据

教你如何看懂旅游大数据_数据分析师考试

有时候，一句话、一张图片都会蕴含巨大的数字商机，但这是一门需要高度精准性的技术活儿，并非人人都看得懂大数据。

看懂游客行为

大家都在说大数据，携程近期投资专攻大数据研究的众荟信息技术有限公司（下称“众荟”）、阿里系的去啊旅行则与石基信息合作，而东呈酒店、如家酒店等也纷纷推出智能化管理。

每个旅游业者都会有自己的会员和消费数据记录，这些记录就是大数据的基础信息，然而在一堆数字和消费者行为面前究竟该如何分析处理并得出结论呢？

“首先要知道什么是大数据，大数据分为两大类，即结构化数据和非结构化数据，前者就是大家看到的一系列数字，后者则可能是一张图、一句话等并非直接体现为数字的信息。因此真正意义上的大数据分析不仅要做直接的数字分析，还要懂得建立数学模型，将非结构化数据转变为结构化数据并得出结论，这些并不简单。”众荟数据智能事业部总经理焦宇告诉记者。

焦宇给记者举了一个例子，现在很多游客会在OTA（在线旅游代理商）上比价和预订酒店，那么其搜索的关键词和浏览痕迹就会体现在OTA的记录里，如果客人浏览过这家酒店的页面却跳转了，并未下订单，则可以通过这个记录分析该客人不下单的原因，当这个客人通过价格、品牌、区域等关键词排序查找酒店信息后，其留下的浏览记录则可以统计出人们是对于价格敏感还是品牌敏感。

“经过研究，大部分人还是看重价格因素，由于价格的选择是有区间的，这就可以用浏览痕迹得出一个最让游客接受的价格区间数字。只有11%的人在意品牌，说明同类酒店可替代性很强。如果以区域关键词搜索，则代表地理位置数据，若可以精准到具体方位，并将这一信息传达给该区域的酒店，则无疑提高了酒店的入住率还能根据消费者行为适当调整房价，当供大于求时下调房价，反之则提升房价。还有一个颇有意思的研究，即游客浏览记录中若有A酒店的竞争对手酒店，则可以推理这个客人对于A这一类酒店有需求，该客人就是A酒店应该关注的潜在客人。”焦宇指出，要将海量的浏览记录变成有效数据，还得依靠数学模型，模型分为收敛型和发散型，大数据通常要经过收敛型模型将非结构化数据转化成结构化数据并得出结论。

一位连锁酒店经营者告诉记者，这些涵盖了消费者较能接受的价格区间、品牌等信息的大数据可以让酒店对价格、定位和营销等做出策略性调整，以提升入住率，提高酒店整体收益管理。

神奇的语言分析

除了价格、品牌，语言文字也是一种非结构化数据，尤其是如今当客人预订酒店旅游产品时一定会先看一下点评，或者自己体验后也会留言评价，这些语言背后也大有大数据学问。

记者多方采访和观察后了解到，不少客人会对已经入住的酒店进行评估，这些点评中经常会出现对酒店环境、客房设施、餐饮和服务的评价，比如“房间很干净，但是送餐服务比较慢”、“前台的服务差评”、“洗浴感受不错”等。这需要用专业的语义分析进行精准细分化分析并转换成结构化数据反馈给酒店经营者。

在人工智能和计算语言学中，语义分析为知识推理和语言提供了方法，也是未来搜索引擎发展的方向。比如，输入“苹果”通过语义分析，能够知道用户想找的是手机而不是水果。

“首先我们会通过专业的语义分析去除一批虚假点评或无实质内容的点评，而将真正对酒店有实质内容的点评留下，并对于每一句话进行断句和多维度切割。举个简单的例子，比如‘这个酒店很干净，但是送餐服务比较慢’，经过我们的断句和多维度切割分析后可以知道客房清洁度不错，但送餐有问题，那么我们接下来就要把结论进行细化分类并反馈给各部门。这里的问题就是速度，有时还涉及口味或者服务态度等。有时一段话的分析是非常复杂的，其中还有纠错比例。”众荟市场部高级副总裁胡凡表示。

从事酒店业超过15年的李先生告诉记者，比起简单的“好”或“不好”，经过多维度语义分析后得出的结论可以反馈到酒店各个相关部门，并且细化到是哪个细节好，或哪个细节有问题需要改进，那么管理层开例会时就能明确知道接下来的工作方向，而经过改善服务态度、速度甚至装饰风格，其所在的酒店入住率提升了10%，且RevPAR（RevenuePerAvailableRoom，每间可供租出客房产生的平均实际营业收入）有约15%的增加。

据悉，一些科技信息公司对于语义分析的维度已经可以达到1000个。

跨界与图片信息怎么玩

有时候，对于旅游大数据的分析还涉及跨界合作。

“国外是跨领域研究的，结合了多领域，比如地理信息、IT、商学院、社会学等。我举个跟踪游客的例子，现在我们采用跨界合作的多方位社交媒体来跟踪游客行为。社交媒体上有很多游客留下的痕迹，比如flickr，flickr上的图片留下了照片的地理坐标、拍摄时间、评论信息等，这些都是非常可贵的旅游大数据。”长期在澳大利亚研究旅游大数据分析的学者程明明告诉记者，用地理坐标来追踪轨迹则需要懂地理学的专家来帮忙，而商业管理方面的专才则可以分析游客去哪儿、是什么时间去等具有商业价值的数据。

在多方跨界分析研究后，业者可以知道哪些景点受欢迎、哪些是新的景点、游客在几点左右在景点甚至每次停留多久等。掌握这些大数据信息分析结果后，相关的旅游业者可以有效做到分流，不会造成景点承载力过于饱和。同时，对比景点信息和游客属性，可以知道不同国家游客对景点有什么不同需求，比如亚洲人是否更喜欢文化景点，如果是，则当地旅游推广营销时就要更多推出人文景点。

记者在采访中获悉，目前中国不少景区也正在与相关大数据分析公司合作，希望通过分析来预测未来一段时间的客流量，尤其是旺季黄金周的客流量预计，能帮助景区控制进入人数，提高安全性和服务质量。

颇有意思的是，图片也属于大数据。

“比如一些大型旅游预订网站上有大量图片，对于图片，我们需要IT技术人员来帮忙进行机器人训练（machinelearning）帮助我们识别不同的图片。比如究竟是人物还是风景效果好，然后我们再通过数学模型和旅游局、旅行社宣传的图片进行对比，得出游客感兴趣的图片和旅游局、旅行社所宣传的是否一致。如果不一致，那么不一致在什么方面，并需要如何改进。”程明明说道。

据悉，另有一种脑电波测试方式，能测试出人们看到图片时眼球第一秒会注视的地方即最吸引点，以及人们对于被测试图片的喜好或厌恶程度等。业者通过这些分析可以决定是否在销售时更换样图，餐厅或景点的宣传图片究竟是有人好还是空景好，合适的样图能够促进销量。

“当然，要做好旅游大数据研究并不简单，其数学模型比较复杂，比如包含线性回归之类的。其实，大数据研究是一个数据不断整合和多学科交叉的过程，未来还有很多商机可以依靠大数据被挖掘出来。”程明明如是说。

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C. 什么是“大数据”，如何理解“大数据”

你好，大数据是指巨量的数据，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。

当下，大数据技术作为新兴技术被许多互联网大厂所需，以华为为例。

1、华为云推出大数据稽核方案解决偷逃费

很多朋友可能发现,部分省界收费站变少而ETC通道在增加,高速公路的出行体验比以前更加顺畅。然而,在公众体验节省费用、便捷通行等利好的同时,高速公路的管理运营单位却饱受新情况的困扰。

部分车主偷逃费方式多样化,包括换卡逃费、车头挂车分离逃费、倒换电子标签、ETC车道跟车逃费等。同时偷逃费行为向专业化、团伙化演变,给高速运营单位带来大量经济损失和严峻挑战。

以华为为例，华为给1-3年经验的大数据开发工程师开到了高达4万的月薪，在其他大厂的招聘中30k-60k的大数据开发工程师，也只要1-3年工作经验，可以说大数据、云计算仍是当下的红利岗位。

希望我的回答对你有所帮助！

D. 什么是大数据要简单通俗点的解释

这是一个非常好的问题，作为一名大数据从业者，我来回答一下。

在当前的大数据时代，不仅IT（互联网）行业的人需要了解大数据相关知识，传统行业的从业者和普通大学生也都应该了解一定的大数据知识，在产业互联网和新基建计划的推动下，未来大数据技术将全面开始落地应用，大数据也将重塑整个产业结构。

了解大数据首先要从大数据的概念开始，不同于人工智能概念，大数据概念还是相对比较明确的，而且大数据的技术体系也已经趋于成熟了。解释大数据概念，可以从数据自身的特点入手，然后进一步从场景、应用和行业来逐渐展开。

大数据自身的特点往往集中在五个方面，分别是数据量、数据结构多样性、数据价值密度、数据增长速度和可信度，对于这五个维度的理解和认知，是了解大数据概念的关键。当然，随着大数据技术的发展和在行业领域的应用，关于数据自身的维度也有了一定程度的扩展，这些扩展本身也是对大数据概念的一种丰富和完善。

数据量大是大数据的一个重要特征，但是数据量本身是一个汇集的概念，并不是只有很大的数据才称为大数据，传统信息系统所产生的“小数据”也是大数据的一个重要组成部分，这一点一定要有清晰的认知。当前从大数据的数据来源来看，主要集中在三个渠道，包括互联网、物联网和传统信息系统，物联网数据当前占据的比例比较大，相信在5G时代，物联网将依然是大数据的主要数据来源。

数据结构多样性是大数据的另一个重要特点，不同于创新信息系统（ERP）当中的数据，大数据的数据类型是非常复杂的，既有结构化数据，也有非结构化数据和半结构化数据，这对于传统的数据处理技术提出了巨大的挑战，这也是推动大数据技术产生的一个重要原因。在工业互联网时代，大数据的数据结构多样性会进一步得到体现，这对于数据价值化过程也提出了新的挑战。

数据价值密度往往是衡量数据价值的重要基础，相对于传统的信息系统来说，大数据当中的数据价值密度是比较低的，这就需要有更快速和便捷的方式，来完成数据的价值化提取过程，而这也正是当前大数据平台所关注的核心能力之一。实际上，早期的Hadoop、Spark平台之所以能够脱颖而出，一个重要的原因就是其数据处理（排序）速度比较快。

数据增长速度快是大数据的另一个重要表现，通常传统信息系统的数据增量是可以预测的，或者说增长速度是可控的，但是在大数据时代，数据增长速度已经大大突破了传统数据处理所能承载的极限。数据增长是一个相对的概念，相对于消费互联网来说，产业互联网所带来的数据增量可能会更加客观，因此产业互联网时代会进一步打开大数据的价值空间。

最后，大数据还有一个特点就是数据本身的真实性，大数据时代所带来的一个重要副作用就是数据真假难辨，这也是当前大数据技术所要重点解决的问题之一。从当前大型互联网平台所采用的方法来看，通常是技术和管理相结合的方式，比如通过为用户认证就能够解决一部分数据的真实性（专业性）问题。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

博士时候就是做大数据。

最通俗一点就是很多条数据。

我们做大数据研究呢，就是高效的处理数据，对未来做一些预测，建议等。

例如，全中国人大多数都是10点睡觉。睡觉前看一看手机。那我们做推广时候，就可以选择9点半的时间。

大数据没有什么特别神秘的地方，就是数据多一点。

大数据这个词其实流行了很久了，与我们的生活息息相关，并不陌生，现在我们生活中的大平台基本上都用到大数据，淘宝，拼多多，美团，滴滴等都用到大数据，如今大数据基本上无处不在。

一、大数据是什么意思

大数据(big data),IT行业术语,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。

二、大数据特征

容量(Volume):数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息;

种类(Variety):数据类型的多样性;

速度(Velocity):指获得数据的速度;

可变性(Variability):妨碍了处理和有效地管理数据的过程。

真实性(Veracity):数据的质量。

复杂性(Complexity):数据量巨大,来源多渠道。

价值(value):合理运用大数据,以低成本创造高价值。

三、大数据的 历史 发展

人类诞生以来，数据就开始膨胀，时代交替，工业革命，互联网时代，5G时代，人工智能时代，都是数据的一次次发展，数据的不断精准，加快了人类的新陈代谢，大数据推动 历史 发展。

四、大数据意义

大数据的价值体现在以下几个方面:

1、对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;

2、做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型;

3、面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

4、各大领域的科研需要大数据，加快技术变革和换代如医疗，环保，公共政府服务

5、航空航天，军事领域因为大数据也会得到突飞猛进的提升。

生活工作中所有的流水账信息就是大数据，在信息化时代，它通过特定模式的整合、分析，使人得到对自己有用的、有指导性的结论。参加工作时讲台塑数字化、表单化、信息化，一晃二十年了，应该就是大数据的雏形，但那会信息化能力不足，没人这么称呼。管理是千变万幻，主线未变，大数据也仅仅是一种方法，只是更符合形势，更有效。小名流水账，大名大数据。

举个例子，大数据记录了一个爱抽烟的男人。晚上一般是先抽烟以后刷牙。有一天男士刷了牙以后抽烟。第二天app开始推送了tt。根据两天的记录了刷牙到抽烟的时间，第三天app推送了加厚版的tt。一个半月后某天记录到男人一直抽烟，便推送了某家专科医院。再过了一个月，发现男人再无抽烟，推送了铂爵旅拍。

从前有个大爷，在证券公司车库上班，给证券公司大户、老板看守车，这么一个工作。

这位大爷特别喜欢炒股，他也不会技术分析，什么基本面分析！每当呢，车库里面的车停的非常少的时候，这位大爷就买进股票，这大爷也不知道什么股票好，什么股票不好，就随便买，等车库里面的车停的越来越多了，每次都停满了的时候，这位大爷就买出股票。每次都能赚到钱！！！

这就是非常简单的大数据，大爷利用车库里车的多少来判断市场的火热程度，人弃我取，等到全民炒股的时候，市场就会出现泡沫，这时候离“崩盘”也就不远了

大数据通俗的解释就是海量的数据，顾名思义，大就是多、广的意思，而数据就是信息、技术以及数据资料，合起来就是多而广的信息、技术、以及数据资料。

大数据简单的说就是市场调研的升级版。包括腾讯，阿里巴巴等这些具有大量用户的公司，对其客户在其平台的所有行为发布的所有内容进行采集分类和分析。而这些数据有分成共性和个性。从所有人中采集出共性有助于发觉商机，了解客户痛点，更好地推出客户满意的产品，比如很多化妆品公司就会跟淘宝购买数据从而研发出更贴合市场需求的产品。而从你个人采集的数据属于个性，系统会通过你个人的数据采集进行相对于的推荐和改变，也就是我们经常说的ai智能，例子像我们的淘宝现在都是千人千面，每人手机打开的淘宝推荐的东西都不一样，这些就是大数据的效果。

大数据通俗来说就是有个机器，把你生活中的点点滴滴都记录下来，形成一种特定的形式！

大数据简单来说：就是海量的信息！不论用途，不论方向，就是简单地信息收集，参数收集，所有这些汇总起来就是大数据。大数据，不是随机样本，而是所有数据！

而大数据分析，就是针对这些信息进行识别，再进行分类，将其有事件变为数据化，概率化，然后应用于各种商业用途。

以上是对大数据简单地解读。那么大数据的意义何在呢？

随着大数据的发展，企业的技术研发、应用和落地在前期就能获得预期，能避免很多无所谓的浪费，以便于将有限的资源集中到开发更适合时代的企业产业。

商业决策可以通过数据分析来获取更为准确的信息和方向，最终能帮助决策者能更为准确直观的指导业务实践。

人工智能离不开数据。随着人工智能的发展，数据能模拟的更加人性化，也更个人化，也更适合于各种不同场景的应用。大数据的价值在于它是目前解决这个时代更新最有效的方法。

但对于我个人而言，比较抵触过度的大数据和互联网，原因如下：

一、当各类app通过我的使用习惯，推荐各种我搜索过一次的各种商业广告时，我会有种隐私被人冒犯的愤怒；

二、当你在使用各类软件时，都会被要求提供个人信息以便于获得更好的用户体验，这无形中增加了个人数据泄露的风险；

三、当数据化盛行，似乎人性变得无处安放；

四、一旦行业固化，人们想要突破阶层将变得不可能，拥有大量数据的将遥遥领先，后发的行人，将一辈子连望其项背的资格都没有，可以预见 社会 将会成为一潭死水，毫无兴趣和生机。

E. 如何理解大数据

大数据是现在各行各业都会提到的词汇，那么这个大数据到底是什么意思，该如何理解呢？其实大数据字面意思就是有很多的数据集合，在不同的行业，这个数据是不同的。每一个行业通过对应的大数据可以快速的处理需求，给用户反馈所需要的信息。同时大数据的积累也是一个漫长的过程，需要行业公司不断的做积淀。

很多人一看到大数据就理解为很多数据的集合，其实这本身是没有错误的。只不过这个数据集合是分行业的。比如电商行业的大数据可能是很多的订单信息，用户信息。快消品行业的大数据可能是众多的产品以及经销商数据。而房地产行业的大数据可能就是众多买房者以及房价信息的数据。不同的行业对于数据的需求是不一样的，所以对应的大数据也是不一样的。

针对大数据你还有什么知道的呢？欢迎大家留言评论！

F. 大数据是什么意思,大数据概念怎么理解

首先，数据是什么意思？

人类日常生活及工作学习等行为随时随地都在产生各种类型的数据。比如你早上起床，去楼下早餐店吃个早点，然后坐地铁去公司上班这个过程中，就产生了许多数据，你的身份信息、几点起床、洗漱用的什么洗面奶、什么牙膏、几点几分到的楼下早餐店、早餐吃的什么、用什么方式支付的、付了多少钱、从早餐店到地铁站多远、怎么过去的、几点到的地铁站、做的几号线、在地铁上你用手机做指盯浏览了什么网页、几点下的地铁、几点到的公司等等。所纯和有这些都是数据。

其次，大数据的“大”是什么意思？

大数据的“大”并不是说有大量的数据，而是说将人类的日常生活及工作学习等行为产生的所有数据进行收集、处理、分析、关联，在大量数据的基础上进行大的关联和联系，从而发挥大的预测作用。

最后，大数据是什么意思是什么，概念如何理解呢？

1，大数据收集人类日常生活及工作学习等行为过程中各类型大量数据。

2，大数据将收集到的数据利用高性能系统软件进行处理、分析，找出这些数据中关系。

3，大数据将处理后的数据进行关联。

4，大数据通过数据的关联来识别出正在发生的某些事和以后即将要发生的某些事。

5，大数据不关注这个事发生是为什么。

6，大数据通过数据关联来分析：这个事的规律逗罩是什么？将来会发生什么？

G. 大数据是什么意思 是怎么解释的

1、大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕带裤捉、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蠢手简量、高增长率和多样化的信息资产。

2、在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，薯核而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）

H. 大数据是什么意思

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。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

(8)大数据是怎么看懂的扩展阅读：

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，这些原本看起来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。

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。

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。

I. 什么是大数据，看完这篇就明白了

什么是大数据

如果从字面上解释的话，大家很容易想到的可能就是大量的数据，海量的数据。这样的解释确实通俗易懂，但如果用专业知识来描述的话，就是指数据集的大小远远超过了现有普通数据库软件和工具的处理能力的数据。

大数据的特点

海量化

这里指的数据量是从TB到PB级别。在这里顺带给大家科普一下这是什么概念。

MB，全称MByte，计算机中的一种储存单位，含义是“兆字节”。

1MB可储存1024×1024=1048576字节（Byte）。

字节（Byte）是存储容量基本单位，1字节（1Byte）由8个二进制位组成。

位（bit）是计算机存储信息的最小单位，二进制的一个“0”或一个“1”叫一位。

通俗来讲，1MB约等于一张网络通用图片（非高清）的大小。

1GB=1024MB，约等于下载一部电影（非高清）的大小。

1TB=1024GB，约等于一个固态硬盘的容量大小，能存放一个不间断的监控摄像头录像（200MB/个）长达半年左右。

1PB=1024TB，容量相当大，应用于大数据存储设备，如服务器等。

1EB=1024PB，目前还没有单个存储器达到这个容量。

多样化

大数据含有的数据类型复杂，超过80%的数据是非结构化的。而数据类型又分成结构化数据，非结构化数据，半结构化数据。这里再对三种数据类型做一个分类科普。

①结构化数据

结构化的数据是指可以使用关系型数据库(例如:MySQL,Oracle,DB2)表示和存储，表现为二维形式的数据。一般特点是：数据以行为单位，一行数据表示一个实体的信息，每一行数据的属性是相同的。所以，结构化的数据的存储和排列是很有规律的，这对查询和修改等操作很有帮助。

但是，它的扩展性不好。比如，如果字段不固定，利用关系型数据库也是比较困难的，有人会说，需要的时候加个字段就可以了，这样的方法也不是不可以，但在实际运用中每次都进行反复的表结构变更是非常痛苦的，这也容易导致后台接口从数据库取数据出错。你也可以预先设定大量的预备字段，但这样的话，时间一长很容易弄不清除字段和数据的对应状态，即哪个字段保存有哪些数据。

②半结构化数据

半结构化数据是结构化数据的一种形式，它并不符合关系型数据库或其他数据表的形式关联起来的数据模型结构，但包含相关标记，用来分隔语义元素以及对记录和字段进行分层。因此，它也被称为自描述的结构。半结构化数据，属于同一类实体可以有不同的属性，即使他们被组合在一起，这些属性的顺序并不重要。常见的半结构数据有XML和JSON。

③非结构化数据

非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、各类报表、图像和音频/视频信息等等。非结构化数据其格式非常多样，标准也是多样性的，而且在技术上非结构化信息比结构化信息更难标准化和理解。所以存储、检索、发布以及利用需要更加智能化的IT技术，比如海量存储、智能检索、知识挖掘、内容保护、信息的增值开发利用等。

快速化

随着物联网、电子商务、社会化网络的快速发展，全球大数据储量迅猛增长，成为大数据产业发展的基础。根据国际数据公司(IDC)的监测数据显示，2013年全球大数据储量为4.3ZB(相当于47.24亿个1TB容量的移动硬盘)，2014年和2015年全球大数据储量分别为6.6ZB和8.6ZB。近几年全球大数据储量的增速每年都保持在40%，2016年甚至达到了87.21%的增长率。2016年和2017年全球大数据储量分别为16.1ZB和21.6ZB，2018年全球大数据储量达到33.0ZB。预测未来几年，全球大数据储量规模也都会保持40%左右的增长率。在数据储量不断增长和应用驱动创新的推动下，大数据产业将会不断丰富商业模式，构建出多层多样的市场格局，具有广阔的发展空间。

核心价值

大数据的核心价值，从业务角度出发，主要有如下的3点：

a.数据辅助决策：为企业提供基础的数据统计报表分析服务。分析师能够轻易获取数据产出分析报告指导产品和运营，产品经理能够通过统计数据完善产品功能和改善用户体验，运营人员可以通过数据发现运营问题并确定运营的策略和方向，管理层可以通过数据掌握公司业务运营状况，从而进行一些战略决策；

b.数据驱动业务：通过数据产品、数据挖掘模型实现企业产品和运营的智能化，从而极大的提高企业的整体效能产出。最常见的应用领域有基于个性化推荐技术的精准营销服务、广告服务、基于模型算法的风控反欺诈服务征信服务，等等。

c.数据对外变现：通过对数据进行精心的包装，对外提供数据服务，从而获得现金收入。市面上比较常见有各大数据公司利用自己掌握的大数据，提供风控查询、验证、反欺诈服务，提供导客、导流、精准营销服务，提供数据开放平台服务，等等。

大数据能做什么？

1、海量数据快速查询(离线)

能够在海量数据的基础上进行快速计算，这里的“快速”是与传统计算方案对比。海量数据背景下，使用传统方案计算可能需要一星期时间。使用大数据 技术计算只需要30分钟。

2.海量数据实时计算（实时）

在海量数据的背景下，对于实时生成的最新数据，需要立刻、马上传递到大数据环境，并立刻、马上进行相关业务指标的分析，并把分析完的结果立刻、马上展示给用户或者领导。

3.海量数据的存储（数据量大，单个大文件）

大数据能够存储海量数据,大数据时代数据量巨大,1TB=1024*1G 约26万首歌(一首歌4M),1PB=1024 * 1024 * 1G约2.68亿首歌(一首歌4M)

大数据能够存储单个大文件。目前市面上最大的单个硬盘大小约为10T左右。若有一个文件20T,将 无法存储。大数据可以存储单个20T文件，甚至更大。

4.数据挖掘（挖掘以前没有发现的有价值的数据）

挖掘前所未有的新的价值点。原始企业内数据无法计算出的结果，使用大数据能够计算出。

挖掘（算法）有价值的数据。在海量数据背景下，使用数据挖掘算法，挖掘有价值的指标（不使用这些算法无法算出）

大数据行业的应用？

1.常见领域

2.智慧城市

3.电信大数据

4.电商大数据

大数据行业前景(国家政策)？

2014年7月23日，国务院常务会议审议通过《企业信息公示暂行条例（草案）》

2015年6月19日，国家主席、总理同时就“大数据”发表意见：《国务院办公厅关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》

2015年8月31日，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》。国发〔2015〕50号

2016年12月18日，工业和信息化部关于印发《大数据产业发展规划》

2018年1月23日。中央全面深化改革领导小组会议审议通过了《科学数据管理办法》

2018年7月1日，国务院办公厅印发《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》

2019年政府工作报告中总理指出“深化大数据、人工智能等研发应用，培育新一代信息技术、高端装备、生物医药、新能源汽车、新材料等新兴产业集群，壮大数字经济。”

总结

我国着名的电商之父，阿里巴巴创始人马云先生曾说过，未来10年，乃至20年，将是人工智能的时代，大数据的时代。对于现在正在学习大数据的我们来说，未来对于我们更是充满了各种机遇与挑战。

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