現(xiàn)在說的大數(shù)據(jù)是什么意思？大數(shù)據(jù)，顧名思義，就是海量的數(shù)據(jù)堆在一起，是現(xiàn)成的。大數(shù)據(jù)分為實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)又分為it數(shù)據(jù)、ot數(shù)據(jù)、視頻時間、圖像數(shù)據(jù)、時空數(shù)據(jù)和其他類型的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)的目的是

現(xiàn)在說的大數(shù)據(jù)是什么意思？

大數(shù)據(jù)，顧名思義，就是海量的數(shù)據(jù)堆在一起，是現(xiàn)成的。大數(shù)據(jù)分為實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)又分為it數(shù)據(jù)、ot數(shù)據(jù)、視頻時間、圖像數(shù)據(jù)、時空數(shù)據(jù)和其他類型的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)的目的是實現(xiàn)越來越聰明。大數(shù)據(jù)是一堆沒有經(jīng)過挖掘和分析的無用數(shù)據(jù)，必須經(jīng)過各種行業(yè)應用專家的建模和分析。所以在大數(shù)據(jù)面前，行業(yè)專家最吃香，有好幾個模型專家。對于企業(yè)來說，大數(shù)據(jù)分析挖掘可以提高效率，提高質量，降低成本等等。企業(yè)越大，大數(shù)據(jù)挖掘的價值就越大。我舉兩個例子。一家是九江某石化公司，大數(shù)據(jù)挖掘優(yōu)化前每年都虧損。經(jīng)過挖掘優(yōu)化，其效率提高了，質量也提高了?，F(xiàn)在一年賺20多億。在石化行業(yè)，其產(chǎn)品分為多種質量，提高幾個百分點。再比如滴滴的最優(yōu)分配問題，因為他們在一段時間內產(chǎn)生的數(shù)據(jù)太多，優(yōu)化之前為了解決實時性問題，用了上百萬的硬件棧來解決性能問題，優(yōu)化之后用了一個筆記本來解決，所以學好數(shù)學還是很重要的。

現(xiàn)在說的大數(shù)據(jù)是什么意思？

大數(shù)據(jù)的概念包括幾個方面吧？

1.有大量的數(shù)據(jù)，比如TB，PB，甚至EB，需要分析處理。

2.要求快速反應，市場變化快，要求對變化做出及時快速的反應。對數(shù)據(jù)的分析也要快，對性能有更高的要求，所以數(shù)據(jù)量對于速度來說似乎有些“大”。

3.數(shù)據(jù)多樣性：來自不同數(shù)據(jù)源的非結構化數(shù)據(jù)越來越多，需要經(jīng)過清洗、排序、過濾，成為結構化數(shù)據(jù)。

4.價值密度低，由于數(shù)據(jù)收集不及時、數(shù)據(jù)樣本不完整、數(shù)據(jù)不連續(xù)等原因，數(shù)據(jù)可能失真。但當數(shù)據(jù)量達到一定規(guī)模時，就可以通過更多的數(shù)據(jù)實現(xiàn)更真實、更全面的反饋。很多行業(yè)都會有大數(shù)據(jù)需求，比如電信行業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)等容易產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)的行業(yè)。很多傳統(tǒng)行業(yè)，如醫(yī)藥、教育、礦業(yè)、電力等行業(yè)，都會有大數(shù)據(jù)需求。隨著業(yè)務的不斷擴展和歷史數(shù)據(jù)的不斷增加，數(shù)據(jù)量的增長是持續(xù)的。隨著互聯(lián)網(wǎng)和移動的快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)在各個領域的應用越來越多。也越來越面向個人大數(shù)據(jù)應用。

大數(shù)據(jù)是什么意思？

1.大數(shù)據(jù)，也稱巨量數(shù)據(jù)，是具有高增長率和多樣化特征的有價值信息資產(chǎn)的集合。不僅包括數(shù)字，還包括圖片、文字、視頻、交互記錄等等。傳統(tǒng)軟件工具無法在可承受的時間范圍內捕獲、處理和管理大數(shù)據(jù)。它有四個特點：明亮、高速、多樣、有價值。主要用于計算機中，其最小單位是位。

2.大數(shù)據(jù)可以說是云計算不斷發(fā)展的產(chǎn)物。同時，它必須依靠云計算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫、云存儲和虛擬化技術來分發(fā)海量數(shù)據(jù)。

3.大數(shù)據(jù)中的大部分信息來自一些互動平臺或者公司、網(wǎng)站。經(jīng)過處理后，這些信息中的一部分將被轉換成規(guī)則的信息結構，以便進行分析，從而有利于企業(yè)的營銷甚至。

大數(shù)據(jù)的四個“V”或特征有四個級別：

第一，數(shù)據(jù)量巨大。從TB級跳到PB級；

第二，數(shù)據(jù)類型多。前面提到的博客、視頻、圖片、地理信息等等。

第三，處理速度快，一秒定律可以快速從各類數(shù)據(jù)中獲取高價值信息，這也是與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術的本質區(qū)別。

第四，只要數(shù)據(jù)使用合理，分析正確準確，就會帶來很高的價值回報。業(yè)內將其分為四個“V”——體量(大數(shù)據(jù)量)、多樣性(各種數(shù)據(jù)類型)、速度(處理速度快)、價值(低價值密度)。