大数据是跟什么走的

❶ 大数据主要来源于什么

来源：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。

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。

大数据”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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

(1)大数据是跟什么走的扩展阅读：

大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。

想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，着手从三个层面来展开：

第一层面是理论，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。

第二层面是技术，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。

第三层面是实践，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。

❷ 行程大数据是根据什么定位的

通信大数据行程卡是通过手机号信号位置来定位使用者位置信息的。

简单来说，就是利用手机与基站之间的通信定位，因为手机随机移动到任何地方，只要能和基站通信，就能进行数据交互，移动通信网络下的站点划分为很多位置区，每个位置区从几平方公里到几十平方公里不等(话务量高的地方位置区会小一些，话务量低的地方位置区可以大一些)。

行程码注意事项

为精准把握分区分级防控要求，推进生产生活秩序全面有序恢复，根据疫情防控形势需要，将在全区范围内推广“居民健康码”“个人行程码”。

辖区的高铁南站、汽车站、企事业单位、宾馆、酒店、网约房、民宿、出租屋、网吧、娱乐场所等人员流动和聚集区域要全面倡导使用“两码”，对所有进入人员逐一查验“两码”。

❸ 大数据发展趋势预测 该往哪里走

大数据发展趋势预测 该往哪里走

想考察大数据最好同时考察大数据背后的技术、商业和社会维度。从发展成熟度来看，技术维度走的最远、商业维度有所发展但不算全面成熟，社会维度发展最差。所以虽然已经谈了很久大数据，但除了孕育出大数据自身的几个领域比如搜索等，其它领域却并没有从大数据中获得可见的收益。大多时候人们还是处在觉得这里肯定有金子，但需要更多的耐心的状态。这篇文章则尝试对大数据本身的特征做点挖掘，对未来的发展趋势做点预测。大数据上的深度和广度如果把大数据对应到海量的数据，那它就是非常含糊的概念，相当于变成信息的同义词，显然也就很难回答信息到底能干什么这样的问题。这时候为了推进思考通常需要先分类。如果把时间空间作为最基本的视角，那首先要区分的就是大数据的深度和广度。从时间的角度看大数据是完整的历史，从空间的角度看大数据是全球活动的痕迹。前者可以看成一种深度，后者可以看成一种广度，不同的场景对深度和广度的侧重有所不同。对于有些垂直的行业，比如医疗，大数据的深度更重要，所有的历史都可以在数据上得到找到之后，人们就可以更好的认知并优化相应的行业。对社会而言，很多时候广度则更重要，具体到某个场景我们只有一鳞半爪的消息，但当这种信息足够多，范围足够广，就有可能描述出相对及时的全貌。经常举的Google预测传染病的例子依赖的就是这种广度。这点决定了大数据的应用发展趋势，在深度重要的地方，公司这类组织需要成为主体，困难是如何跨越数据所有权的边界。对于医院而言，显然把所有治疗案例数据化并共享是有好处的，但如果只有一个医院这么做，那对这一家医院而言更多的可能是隐私上反弹所带来的坏处。在广度重要的地方，虽然在搜索这样的领域里公司也可以受益，但真正可以从大数据全面受益的机构其实是政府。数据越广，其所描述的主体就越大，而如果描述的是整个社会，那显然应该是社会的主要责任人会从中受益。这是个常识问题，就和看病的时候不会吃了医生给别人开的药自己反倒好了差不多。有的时候央视会播放网络做的春节期间人员流动图，这件事情也正好可以从侧面说明这问题。这种人员流动地图对能做出地图的人公司帮助远没有对政府的帮助大。简单总结下就是：深度和广度两个方向对数据的要求不同，前者需要更为详尽、有质量的数据源后者则对此要求不高，但两者在应用的时候都会面临付出回报不对等问题。大数据倾向于描述整体，而有能力收集或处理大数据的往往是个体，个体的回报在整体的提升中并不容易获得清晰体现。所以说现在大数据发展的瓶颈不是技术，而是背后所需要的分配关系的建立。这种关系理不顺，数据就会停留在孤岛层面，每个组织都有自己的东西，并把它命名为“大数据”。而为了理顺这种关系则要回到一个非常经典的问题，“公地”到底可不可以建立。数据公地的设想大数据其实有点像公地，在经济学里非常出名的一个论点是公地悲剧。《美国经济史》举了一个非常易懂的例子来说什么是公地悲剧：…这些经济推理命题有利于解释集体所有制和产出的共享(平分或固定份额)如何导致“免费搭车者”问题。为了说明这一点，考虑共享土地所有权，且共同生产了100蒲式耳玉米的10个工人，平均每人消费10蒲式耳玉米。假设一个工人开始偷懒并将其劳动努力减半，从而导致产出减少5蒲式耳。由于产出共享制度的安排，偷懒者的消费量和其它工人一样，现在都是9.5蒲式耳。尽管他的努力已经下降了50%，但他的消费量只下降了5%。偷懒者是在搭他人劳动的便车。…这背后有非常深刻的人性问题，即使我们可以通过努力协作创造更多的财富，个人也可以从中分享更多，但在群体里明显的个人倾向则是自己工作更少但分享更多。这与囚徒困境其实是相通的。基于实物的世界里眼下看不到彻底解决这问题的方法，只能依赖于某种被大家基本认可的分配秩序，比如：以前的血统现在的物竞天择，但基于比特的数字财富眼下看却有解决这问题的可能。基于比特的数据与实物最大的区别是数据并非是你拿走我就没有的东西，并且硬件的价格在飞速下降，开源又使数据的访问工具基本免费。这几者叠加在一起，使数据公地成为可能。这里面很有意思的问题是如果大家更在意我拿到的东西是不是绝对值变大了那数据公地的形成可能性就大些，因为如果存在数据公地，那每个人(企业)一定收获更多，但如果大家更在意我是不是比你多，那数据公地的建设就会多很多障碍，因为公地其实是让相关人员站到同样的竞争起点上。大数据的问题，在数据的使用上是技术问题，但在数据源上其实是社会经济问题，后者更难，所以大数据应用的发展不取决于技术的发展而取决于社会经济方式的变革速度。在有限的领域里，比如搜索、电商、云计算，技术已经得到比较充分的发展，眼下来看谁付出谁受益的问题是把小数据变成大数据过程中最主要的问题。大数据的路往那里走?数据的内在发展动力是数据越全价值越大，其实这也是一种网络效应，这种内在动力导致宏观来看数据所有权的发展只有两种趋势：一种是像现在移动端一样，每个人都有自己的私有数据源，接下来开始你死我活的竞争，最终有一家活下来，这也可以达成数据统一的终极目标。另一种则是在竞争中开始联合，建设上面所说的数据公地。如前所述行业数据和全社会的数据性质上差别很大所以要分开来探讨。对于行业数据而言，竞争对手间彼此的坦诚合作除非有极为特别的人物出现，否则是不太可能的。这种情况下最简单的办法是引入第三方。比如说每家运营商都握有几乎所有网民的行动数据，但要想让运营商彼此间开诚布公的合作把这些数据整合在一起创造某种价值，这就很难。这时候如果有第三方介入，制定好利益分配方案那就是可能的。如果这点可以达成，那唯一的关键点就是相应的商业模式是不是可以超越数据处理的成本。这点必须强调下的是，大数据的价值密度是很稀疏的，很多东西有价值但并不一定值得做，视频网站之所以赚不到钱一个关键原因就是带宽和存储的成本比较高，而对大数据而言商业模式找不好，情形可能比视频网站还差。挖矿的成本怎么也要小于挖矿所得挖矿才有价值。上述问题在行业数据里可能问题还不是太大，一般来讲行业数据的价值密度终究会大一些，并且因为相对比较垂直，总量终究有限制。所以大数据的行业应用比较容易发展。但对社会性的数据，这在很多时候就是个问题。我们都知道样本的全面性比数据的多少更有价值，但是如果多是确保样本全面性的唯一手段的话，那就意味必须有全的数据做一件事情才有意义。社会化的数据有两种应用方向，一种就是企业可以搞定的比如Google，一种则是属于社会层面，很难单独属于某个企业的比如智慧城市相关的人的活动数据。后者则需要上面所说的数据公地来做支撑。从数据的视角来看，现在有两种数据存放形式：一种是Google这样的企业拥有整个社会某个横截面上的全部数据，这应该是种特例，并且数据会局限在公开信息;一种则是被割裂的各种与人行为相关的数据，比如购物相关的在电商，与人相关的在社交网络和IM，线下服务相关的则在O2O企业，铁路相关的在12306等。Google这种拥有全的数据，但并不拥有人的行为，所以说Google这种企业相当于拥有整个社会的一个横截面的数据。而所有其它企业则只拥有某个垂直领域的数据。如果依赖于企业做这种数据统一的尝试，在前者就会有投资200亿做O2O类的举动，因为这会补全数据，在后者就会有做电商的想做社交，做社交的想做电商这类事发生。类似的故事还可以在终端上发生，所有这些行为的终极目标都是一家企业搞定所有这些事情，但这是不可能的，这种不可能还不单是经济原因。而数据不能打通，那就只能在割裂的数据上做自以为是大数据的大数据。所以说这骨子里是数据公地究竟能不能建立的问题，而要想建立数据公地，那至少要解决谁来做的问题，对此开源给出的启示有两点非常关键：第一这不能是个盈利组织;第二这要能获得众多企业的支持。因为数据会牵涉隐私，所以同开源相比那就一定还要有比较清晰的界定数据使用的规则。小结在有一种切实的办法解决数据所有和使用权之前，大数据的应用应该还都是局部的。因为它的深度应用牵涉社会很多部分的彼此协调，所以这个过程可能是非常漫长的。这里面有意思的事情是，大数据的出现直接推动了机器智能的发展，而机器智能产生影响的速度可能会远快于大数据本身。

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❹ 大数据是根据什么进行追踪的

1、手机基站

通过手机基站来进行定位是如今最广泛的一种定位方式，也是最准确的一种定位方式。只要使用手机，就会自动了解到你手机所使用的基站位置，从而获取定位。你去过哪里就会通过手机很具体的反应出来。

2、身份证

每个公民都有属于自己的身份证，可以证明自己的身份，比如说要去外地出差或者旅游，坐飞机或是坐火车都需要用身份证来买票，或者我们去一些地点需要刷身份证进入，这就是收集信息的一个过程。身份证也是大数据定位兄隐的一种方式，可以通过刷身份证的地点，了解到人的位置。

3、天网定位

随着科技越来越发达，摄像头随处可见，不管是店铺门口，还是街道上都能够发现摄像头。只要被这些摄像头拍到，就可以清楚地记录到你的行踪，去过哪里，从哪里路过，清晰的对你进行定位。

4、车辆

如果平时驾驶车辆路过有摄像头的地方，摄团尘樱像头也会拍摄到你所驾驶车辆的牌照以及车辆的牌子和颜色塌丛。所以通过车辆就可以对人进行定位，摄像头会进行记录。

❺ 大数据应用与哪些行业

大数据应用于各个行业，包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的痕迹。

1、制造业：利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。

2、金融业：大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。

3、汽车行业：利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。

4、互联网行业：借助于大数据技术分析用户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。

5、餐饮行业：利用大数据实现餐饮O2O模式，彻底改变传统餐饮经营方式。

6、电信行业：利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。

7、能源行业：随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。

8、物流行业：利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本。

9、城市管理：利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。

10、生物医学：大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健康管理，同时还可以帮助我们解读DNA,了解更多的生命奥秘。

11、公共安全领域：政府利用大数据技术构建强大的国家安全保障体系，公共安全领域的大数据分析应用，反恐维稳与各类案件分析的信息化手段，借助大数据预防犯罪。

12、个人生活：大数据还可以应用于个人生活，利用与每个人相关联的“个人大数据”，分析个人生活行为轨迹，为其提供更加周到的个性化服务。

大数据的价值远不止于此，大数据对各行各业的渗透，是推动社会生产和生活的核心要素。

(5)大数据是跟什么走的扩展阅读

七个典型的大数据应用案例

1、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

2、Tipp24AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性，然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。这项举措减少了90%的预测模型构建时间。SAP公司正在试图收购KXEN。

3、沃尔玛的搜索。这家零售业寡头为其网站Walmart.com自行设计了最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”Laney说。

4、快餐业的视频分析。该公司通过视频分析等候队列的长度，然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长，则显示可以快速供给的食物;如果队列较短，则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。

5、Morton牛排店的品牌认知。当一位顾客开玩笑地通过推特向这家位于芝加哥的牛排连锁店订餐送到纽约Newark机场（他将在一天工作之后抵达该处）时，Morton就开始了自己的社交秀。首先，分析推特数据，发现该顾客是本店的常客，也是推特的常用者。根据客户以往的订单，推测出其所乘的航班，然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提供晚餐。

6、PredPolInc.。PredPol公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。

7、TescoPLC（特易购）和运营效率。这家超市连锁在其数据仓库中收集了700万部冰箱的数据。通过对这些数据的分析，进行更全面的监控并进行主动的维修以降低整体能耗。