簡單介紹大數據的概念

❶ 什麼是大數據技術大數據的概念

大數據技術是指大數據的應用技術，涵蓋各類大數據平台、大數據指數體系等大數據應用技術。

大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

隨著雲時代的來臨，大數據也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為，大數據通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。

大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

(1)簡單介紹大數據的概念擴展閱讀：

大數據的三個層面：

1、理論，理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。在這里從大數據的特徵定義理解行業對大數據的整體描繪和定性；從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在；洞悉大數據的發展趨勢；從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。

2、技術，技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。在這里分別從雲計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從採集、處理、存儲到形成結果的整個過程。

3、實踐，實踐是大數據的最終價值體現。在這里分別從互聯網的大數據，政府的大數據，企業的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。

參考資料來源：網路-大數據

❷ 大數據的概念和作用

大數據的概念和來作用：
概念：大數據源（big data），IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
作用：大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。移動互聯網、數字家庭、物聯網、社交網路、電子商務等是新一代信息技術的應用形態,這些應用不斷產生大數據。
2.大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。
3.大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。各行各業的決策對大數據的分析越來越重視,對大數據的分析可以使零售商實時掌握市場動態並迅速做出應對

❸ 大數據的概念是什麼

❹ 大數據概述及基本概念

1. 大數據的定義首先，還是要重新審視大數據的定義。

行業里對大數據的定義有很多，有廣義的定義，也有狹義的定義。
廣義的定義，有點哲學味道——大數據，是指物理世界到數字世界的映射和提煉。通過發現其中的數據特徵，從而做出提升效率的決策行為。
狹義的定義，是技術工程師給的——大數據，是通過獲取、存儲、分析，從大容量數據中挖掘價值的一種全新的技術架構。
相比較而言，我還是喜歡技術定義，哈哈。
大家注意，關鍵詞我都在上面原句加粗了哈！
要做什麼？——獲取數據、存儲數據、分析數據
對誰做？——大容量數據
目的是什麼？——挖掘價值
獲取數據、存儲數據、分析數據，這一系列的行為，都不算新奇。我們每天都在用電腦，每天都在干這個事。
例如，每月的月初，考勤管理員會獲取每個員工的考勤信息，錄入Excel表格，然後存在電腦里，統計分析有多少人遲到、缺勤，然後扣TA工資。
但是，同樣的行為，放在大數據身上，就行不通了。換言之，傳統個人電腦，傳統常規軟體，無力應對的數據級別，才叫「大數據」。

2.大數據，到底有多大？

我們傳統的個人電腦，處理的數據，是GB/TB級別。例如，我們的硬碟，現在通常是1TB/2TB/4TB的容量。
TB、GB、MB、KB的關系，大家應該都很熟悉了：
1 KB = 1024 B (KB - kilobyte)

1 MB = 1024 KB (MB - megabyte)
1 GB = 1024 MB (GB - gigabyte)
1 TB = 1024 GB (TB - terabyte)
而大數據是什麼級別呢？PB/EB級別。
大部分人都沒聽過。其實也就是繼續翻1024倍：
1 PB = 1024 TB (PB - petabyte)
1 EB = 1024 PB (EB - exabyte)
只是看這幾個字母的話，貌似不是很直觀。我來舉個例子吧。
1TB，只需要一塊硬碟可以存儲。容量大約是20萬張照片或20萬首MP3音樂，或者是671部《紅樓夢》小說。
1PB，需要大約2個機櫃的存儲設備。容量大約是2億張照片或2億首MP3音樂。如果一個人不停地聽這些音樂，可以聽1900年。
1EB，需要大約2000個機櫃的存儲設備。如果並排放這些機櫃，可以連綿1.2公里那麼長。如果擺放在機房裡，需要21個標准籃球場那麼大的機房，才能放得下。
阿里、網路、騰訊這樣的互聯網巨頭，數據量據說已經接近EB級。
EB還不是最大的。目前全人類的數據量，是ZB級。
1 ZB = 1024 EB (ZB - zettabyte)
2011年，全球被創建和復制的數據總量是1.8ZB。
而到2020年，全球電子設備存儲的數據，將達到35ZB。如果建一個機房來存儲這些數據，那麼，這個機房的面積將比42個鳥巢體育場還大。
數據量不僅大，增長還很快——每年增長50%。也就是說，每兩年就會增長一倍。
目前的大數據應用，還沒有達到ZB級，主要集中在PB/EB級別。
大數據的級別定位：1 KB = 1024 B (KB - kilobyte)

1 MB = 1024 KB (MB - megabyte)
1 GB = 1024 MB (GB - gigabyte)
1 TB = 1024 GB (TB - terabyte)
1 PB = 1024 TB (PB - petabyte)
1 EB = 1024 PB (EB - exabyte)
1 ZB = 1024 EB (ZB - zettabyte)

3.數據的來源

數據的增長，為什麼會如此之快？
說到這里，就要回顧一下人類社會數據產生的幾個重要階段。
大致來說，是三個重要的階段。
第一個階段，就是計算機被發明之後的階段。尤其是資料庫被發明之後，使得數據管理的復雜度大大降低。各行各業開始產生了數據，從而被記錄在資料庫中。
這時的數據，以結構化數據為主（待會解釋什麼是「結構化數據」）。數據的產生方式，也是被動的。如果你對大數據開發感興趣，想系統學習大數據的話，可以戳我加入大數據技術學習交流群，私信管理員即可免費領取開發工具以及入門學習資料
第二個階段，是伴隨著互聯網2.0時代出現的。互聯網2.0的最重要標志，就是用戶原創內容。
隨著互聯網和移動通信設備的普及，人們開始使用博客、facebook、youtube這樣的社交網路，從而主動產生了大量的數據。
第三個階段，是感知式系統階段。隨著物聯網的發展，各種各樣的感知層節點開始自動產生大量的數據，例如遍布世界各個角落的感測器、攝像頭。
經過了「被動-主動-自動」這三個階段的發展，最終導致了人類數據總量的極速膨脹。

4.大數據的4Vs

行業里對大數據的特點，概括為4個V。前面所說的龐大數據體量，就是Volume（海量化）。除了Volume之外，剩下三個，分別是Variety、Velocity、Value。
我們一個一個來介紹。

• Variety（多樣化）

數據的形式是多種多樣的，包括數字（價格、交易數據、體重、人數等）、文本（郵件、網頁等）、圖像、音頻、視頻、位置信息（經緯度、海拔等），等等，都是數據。
數據又分為結構化數據和非結構化數據。
從名字可以看出，結構化數據，是指可以用預先定義的數據模型表述，或者，可以存入關系型資料庫的數據。
例如，一個班級所有人的年齡、一個超市所有商品的價格，這些都是結構化數據。
而網頁文章、郵件內容、圖像、音頻、視頻等，都屬於非結構話數據。
在互聯網領域里，非結構化數據的佔比已經超過整個數據量的80%。
大數據，就符合這樣的特點：數據形式多樣化，且非結構化數據佔比高。


• Velocity（時效性）

大數據還有一個特點，那就是時效性。從數據的生成到消耗，時間窗口非常小。數據的變化速率，還有處理過程，越來越快。例如變化速率，從以前的按天變化，變成現在的按秒甚至毫秒變化。
我們還是用數字來說話：
就在剛剛過去的這一分鍾，數據世界裡發生了什麼？
Email：2.04億封被發出
Google：200萬次搜索請求被提交
Youtube：2880分鍾的視頻被上傳
Facebook：69.5萬條狀態被更新
Twitter：98000條推送被發出
12306：1840張車票被賣出
……
怎麼樣？是不是瞬息萬變？


• Value（價值密度）

最後一個特點，就是價值密度。
大數據的數據量很大，但隨之帶來的，就是價值密度很低，數據中真正有價值的，只是其中的很少一部分。
例如通過監控視頻尋找犯罪分子的相貌，也許幾TB的視頻文件，真正有價值的，只有幾秒鍾。

❺ 大數據的基本概念是什麼

大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

❻ 什麼是大數據概念

大數據概念包含幾個方面的內涵吧
1. 數據量大，TB，PB，乃至EB等數據量的數專據需要分析處理。屬
2. 要求快速響應，市場變化快，要求能及時快速的響應變化，那對數據的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以數據量顯得對速度要求有些「大」。
3. 數據多樣性：不同的數據源，非結構化數據越來越多，需要進行清洗，整理，篩選等操作，變為結構數據。
4. 價值密度低，由於數據採集的不及時，數據樣本不全面，數據可能不連續等等，數據可能會失真，但當數據量達到一定規模，可以通過更多的數據達到更真實全面的反饋。

很多行業都會有大數據需求，譬如電信行業，互聯網行業等等容易產生大量數據的行業，很多傳統行業，譬如醫葯，教育，采礦，電力等等任何行業，都會有大數據需求。

隨著業務的不斷擴張和歷史數據的不斷增加，數據量的增長是持續的。
如果需要分析大數據，則可以Hadoop等開源大數據項目，或Yonghong Z-Suite等商業大數據BI工具。

隨著互聯網和移動的快速發展，大數據在各個領域不斷增加應用。也越來越面向個人大數據應用。

❼ 大數據基本概念

什麼是大數據及應用？大數據即為海量數據。人類生活在三維空間中，一草一木，一山一水，人類活動的行為軌跡，都能用數據來表達。如企業的生產運營，商品標准。政府的管理決策，消費者的消費水平，消費習慣。地理環境的一條公路，一條河流等等。每方面都有每方面的大數據。每個行業都有每個行業的大數據。通過各企業，行業，社會主體等等數據的集成。形成了概念更大，更有價值的大數據流。通過宇宙萬物是互聯的原理。以及邏輯關系的分析。能夠得到。關於社會治理，企業運營，個人服務的便捷可靠，真實的服務方案。一件事物的組成並非由單一因素組成。由多方組合或者協同完成的。一件衣服的完成，要有生產布料的廠家，制衣廠家，制扣廠家，制線廠家，設計方，工人加工等等環節組合而成。大數據也是如此。大數據應用也是如此。人類剛剛邁入數字經濟時代。既為以數據為生產資料的時代。誰能掌握大數據以及大數據的應用？更好地服務於人類社會。誰就占據了未來財富以及地位的制高點。中國戰略性新興產業聯盟河北唐冠眾興科技有限公司畢紹鵬回答