大數(shù)據(jù)基礎知識意義價值
大數(shù)據(jù)基礎知識意義價值
大數(shù)據(jù)指無法在一定時間范圍內用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)，以下是由學習啦小編整理關于大數(shù)據(jù)知識的內容，希望大家喜歡!
大數(shù)據(jù)的定義
對于“大數(shù)據(jù)”(Big data)研究機構Gartner給出了這樣的定義。“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。
麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉、多樣的數(shù)據(jù)類型和價值密度低四大特征。
大數(shù)據(jù)技術的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進行專業(yè)化處理。換而言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)盈利的關鍵，在于提高對數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過“加工”實現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。
從技術上看，大數(shù)據(jù)與云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式架構。它的特色在于對海量數(shù)據(jù)進行分布式數(shù)據(jù)挖掘。但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫和云存儲、虛擬化技術。
隨著云時代的來臨，大數(shù)據(jù)(Big data)也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為，大數(shù)據(jù)(Big data)通常用來形容一個公司創(chuàng)造的大量非結構化數(shù)據(jù)和半結構化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在下載到關系型數(shù)據(jù)庫用于分析時會花費過多時間和金錢。大數(shù)據(jù)分析常和云計算聯(lián)系到一起，因為實時的大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數(shù)十、數(shù)百或甚至數(shù)千的電腦分配工作。
大數(shù)據(jù)需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經(jīng)過時間內的數(shù)據(jù)。適用于大數(shù)據(jù)的技術，包括大規(guī)模并行處理(MPP)數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘電網(wǎng)、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫、云計算平臺、互聯(lián)網(wǎng)和可擴展的存儲系統(tǒng)。
大數(shù)據(jù)的意義
現(xiàn)在的社會是一個高速發(fā)展的社會，科技發(fā)達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數(shù)據(jù)就是這個高科技時代的產(chǎn)物。 阿里巴巴創(chuàng)辦人馬云來臺演講中就提到，未來的時代將不是IT時代，而是DT的時代，DT就是Data Technology數(shù)據(jù)科技，顯示大數(shù)據(jù)對于阿里巴巴集團來說舉足輕重。
有人把數(shù)據(jù)比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數(shù)據(jù)并不在“大”，而在于“有用”。價值含量、挖掘成本比數(shù)量更為重要。對于很多行業(yè)而言，如何利用這些大規(guī)模數(shù)據(jù)是贏得競爭的關鍵。
大數(shù)據(jù)的價值
1)對大量消費者提供產(chǎn)品或服務的企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)進行精準營銷
2) 做小而美模式的中小微企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)做服務轉型
3) 面臨互聯(lián)網(wǎng)壓力之下必須轉型的傳統(tǒng)企業(yè)需要與時俱進充分利用大數(shù)據(jù)的價值
不過，“大數(shù)據(jù)”在經(jīng)濟發(fā)展中的巨大意義并不代表其能取代一切對于社會問題的理性思考，科學發(fā)展的邏輯不能被湮沒在海量數(shù)據(jù)中。著名經(jīng)濟學家路德維希·馮·米塞斯曾提醒過：“就今日言，有很多人忙碌于資料之無益累積，以致對問題之說明與解決，喪失了其對特殊的經(jīng)濟意義的了解。”這確實是需要警惕的。
在這個快速發(fā)展的智能硬件時代，困擾應用開發(fā)者的一個重要問題就是如何在功率、覆蓋范圍、傳輸速率和成本之間找到那個微妙的平衡點。企業(yè)組織利用相關數(shù)據(jù)和分析可以幫助它們降低成本、提高效率、開發(fā)新產(chǎn)品、做出更明智的業(yè)務決策等等。例如，通過結合大數(shù)據(jù)和高性能的分析，下面這些對企業(yè)有益的情況都可能會發(fā)生:
1)及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業(yè)節(jié)省數(shù)十億美元。
2)為成千上萬的快遞車輛規(guī)劃實時交通路線，躲避擁堵。
3)分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。
4)根據(jù)客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優(yōu)惠信息。
5)從大量客戶中快速識別出金牌客戶。
6)使用點擊流分析和數(shù)據(jù)挖掘來規(guī)避欺詐行為。
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