① “大数据”是什么东西
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，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
他俩之间的关系你可以这样来理解，云计算技术就是一个容器，大数据正是存放在这个容器中的水，大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。
(1)环保的大数据是什么扩展阅读：
大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
云计算的关键词在于“整合”，无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术，还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术，他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合，调度分配给用户，从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。
大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容，如何存储如今互联网时代所产生的海量数据，如何有效地利用分析这些数据等等。
大数据的趋势：
趋势一：数据的资源化
何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。
趋势二：与云计算的深度结合
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。
趋势三：科学理论的突破
随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。
② 怎样用大数据解决生活中的问题
大数据是一种量大、增长速度快、品类多、价值密度低的数据。新一代信息系统架构和技术，用于对大量、分散的、各种格式的数据进行相关收集、存储和分析。
大数据的形式包括文字、图片、视频等，其多样化的形式可以帮助人们挖掘有价值的信息。
1、大数据解决生活中的问题——应用于能源
随着工业化进程的加快，大量温室气体的排放，全球气候发生了变化，因此推动低碳环保显得尤为重要。将大数据技术应用到能源领域可以为低碳做出巨大贡献。低碳能源大数据主要由能源信息采集、能源分布式运行、能源数据统计分析、能源调度四个模块组成。通过这四个模块，可以科学、自动、高效地实现能源生产和能源管理，实现节能。
2、大数据解决生活中的问题——医学应用
大数据在医疗领域的应用主要是通过收集和分析大数据进行疾病的预防和治疗。患者佩戴大数据设备后，该设备可以收集有意义的数据。通过大数据分析，可以监测患者的生理状态，从而帮助医生及时、准确、有效地治疗患者。据新华网报道，大数据分析可以让我们在几分钟内解码整个DNA，找到新的治疗方法，更好地理解和预测疾病模式。
3、大数据解决生活中的问题——对于金融业来说
大数据在金融业的主要应用是金融交易。许多股权交易都是使用大数据算法进行的，大数据算法可以快速决定是否出售商品，使交易更加简洁和准确。在这个大数据时代，把握市场机遇，快速实现大数据商业模式创新显得尤为重要。
4、大数据解决生活中的问题——应用于地理信息
地理信息系统(GIS)需要及时处理相关的空间信息，以及存储的大量数据和工作任务。将大数据技术合理地应用到地理信息系统中，不仅可以及时处理地理信息，而且可以提高处理结果的准确性。
5、大数据解决生活中的问题——应用于消费
为了在未来的市场中站稳脚跟，建立大数据库，充分利用大数据技术显得尤为重要。淘宝、京东等企业将通过大数据技术自动记录用户交易数据，对用户信用进行分析和记录，形成长期庞大的数据库，为后续金融业务布局提供征信和风控数据。
6、大数据解决生活中的问题——应用于制造业
大数据影响生产力，使机器设备在应用中更加智能化、自主化，使生产过程更加简洁、准确、安全，提高生产能力。此外，大数据技术可以帮助企业了解客户的偏好，从而生产出市场需要的产品。
你认为大数据已经在我们的生活中无处不在了吗?在不久的将来，大数据的应用将使我们的生活更美好。
如何用大数据解决生活中的问题?这几个应用才是大数据工程师关注的，大数据是一种量大、增长速度快、品类多、价值密度低的数据。存储和分析的新一代信息系统架构和技术，可以点击本站的其他文章进行学习。
③ 大数据是指什么如何解释
关于大数据，给出的定义是：
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，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
简单理解为：
"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。
大数据的核心作用是数据价值化，简单说就是大数据让数据产生各种“价值”，这个数据价值化的过程就是大数据要做的主要事情。
④ 生态环境大数据有哪些方面的数据
大数据: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，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
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) 做小而美模式的中长尾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。
数据的资源化，大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。
与云计算的深度结合，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。
科学理论的突破,随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。
数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。
未来几年数据泄露事件的增长率也许会达到100%，除非数据在其源头就能够得到安全保障。
数据质量是BI(商业智能)成功的关键
数据生态系统复合化程度加强
⑤ 环境大数据从哪些方面推动环境管理
环境大数据从哪些方面推动环境管理
今年初，“互联网+”被写入政府工作报告，国务院又连续出台了《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》、《关于促进大数据发展的行动纲要》。近日，《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》明确提出拓展网络经济空间，实施“互联网+”行动计划，发展物联网技术和应用，发展分享经济，促进互联网和经济社会融合发展。实施国家大数据战略，推进数据资源开放共享，由此，“互联网+”、大数据战略已经上升到国家战略。
那么，国家实施“互联网+”的本质是什么？环境大数据从哪些方面推动环境管理？
“互联网+”优化政府职能
互联网思维是一个多元概念。一般认为，互联网思维指在（移动）互联网、大数据、云计算等科技不断发展的背景下，对市场、对用户、对产品、对企业价值链乃至对整个商业生态进行重新审视的思考方式，本质是发散的非线性思维。互联网思维的特点，概括起来就是“民主、开放、平等”，用互联网思维可推动政府职能转型。
从政府层面来讲，大数据可以帮助政府实现三大价值：第一，透明的政府。大数据最核心的理念就是开放，这是大数据对于政府最核心的价值。第二，智慧的政府。大数据可以帮助政府更好地了解公众在想什么，需求什么。通过让政府变得更加智慧，从而提升执政水平。第三，负责任的政府。通过为社会公众提供更好的服务，真正做到“权为民所用，利为民所谋”，树立负责任的政府形象。
环境大数据不只是狭义的“数据集”
那么，什么是大数据呢？维基网络对大数据的定义为：“大数据意指一个超大、难以用现有常规的数据库管理技术和工具处理的数据集”。IDC（互联网数据中心）报告对大数据的定义为：大数据技术描述了一种新一代技术和构架，用于很经济的方式、高速的捕获、发现和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值。
环境大数据是大数据的一个重要组成部分，实际上表征了环境问题及其管理过程中各固有要素的数量、质量、分布、联系和规律等的数字、文字和图形等的总称；是经过加工的、能够被环境保护部门、公众及各类企业利用的数据，是人类在环境保护实践中认识环境和解决环境问题所必需的一种共享资源。它是一种与环境保护有关的非实体性、无形的资源，普遍存在于自然界、人类社会和人类思维之中。环境大数据具有无限性、多样性、灵活性、共享性和开发性的特征。另外，环境大数据具有信息量大、离散程度高、数据源广、各种数据处理方式不一致等特征。
在“互联网+”时代背景下，我们更倾向于广义的理解“环境大数据”，将其定义为“面向环境保护与管理决策的应用服务需要，以大数据技术为驱动的互联网+环境保护”技术体系与产业生态。这一广义的定义不再是狭义的环境相关“数据集”的概念，而是一种涉及到多元化采集、主题化汇聚和知识化应用的大数据治理体系。
环境大数据如何推动环境治理？
第一，促进精细化环境监测。说清环境质量现状及其变化趋势、说清污染源状况、说清潜在的环境风险是环境监测的根本任务。环境监测是环境管理的重要组成部分，是环境保护管理工作的基础。面对严峻的生态环境现状和环境问题出现的新趋势，我国的环境监测工作迫切需求环境信息获取手段从点上监测发展为点面相结合监测，手动监测发展为手动与自动结合监测、静态监测发展到静态动态结合监测、地面监测发展为天地一体化监测。
第二，提升污染防治工作效率。污染防治是环保部门的基本职能，也是环境保护工作的重点；污染减排是建设资源节约型、环境友好型社会的必然选择，是推进经济结构调整、转变增长方式的必由之路。环境大数据需要提供污染源排放空间分布、污染排放动向、污染排放趋势分析、污染排放特征等数据，为我国污染防治和污染减排工作提供重要的支撑作用。
第三，加强生态保护监管。环境保护工作需要收集生态监测和管理数据，不断强化生态数据资源的跨部门整合共享，对生态系统格局、生态系统质量、动植物种类、生态胁迫状况进行评价，全面、准确地了解生物多样性保护优先区的现状和动态变化情况，为严守生态红线提供支撑，实现生态环境保护的现状化管理。
第四，提供环境应急数据支撑。近年来，我国环境事故进入高发期，频发的突发性环境事件直接威胁人民群众的身体健康和财产安全。目前，亟待建立健全全国性的环境风险源数据库、应急资源数据库、危险化学品数据库、应急处理处置方法库；提供跨流域、跨区域、跨层级的应急数据资源共享；提供权威的决策支持服务，提供及时的气象、水文等信息资源，提供突发事件水和气模型推演运算结果等，为突发事件预防和处置提供大数据支撑。
第五，促进环境保护战略规划和决策。环境保护战略、规划与政策的制定和完善离不开对环境发展形势的准确研判，离不开对环境保护与社会经济之间互动耦合关系的深刻认识，离不开对产业布局与生态格局、区域资源环境承载能力之间协调性的准确把握。开展以上领域的研判和分析，需要依托丰富的数据资源开展数据挖掘、统计分析和模型测算，提供不同战略途径、规划方案和政策情景下环境保护的发展趋势模拟信息，为制定完善我国环境保护宏观决策提供信息支持。
第六，提高公众参与环境保护能力。随着我国经济发展，人民群众的环保意识越来越高，对生活环境质量提出了更高的要求。目前，我国公众对环境信息的来源主要为各级环保部门的外网网站和各科研院所的网站，公众参与程度不高。环境大数据应通过文字、图片、文档、视频、地图等信息，为不同层面的公众提供广泛的环境信息，提高公众环境意识，提高公众的环境参与能力。
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