什麼量級需要上大數據平台

Ⅰ 大數據室如何應用的有什麼大數據平台的推薦呢

大數據有三個主要部分，分別是數學，統計學和計算機等學科。大數據基礎知識往往決定了開發人員未來的成長高度，所以要重視基礎知識的學習。

大數據平台是對海量結構化、非結構化、半機構化數據進行採集、存儲、計算、統計、分析處理的一系列技術平台。大數據平台處理的數據量通常是TB級，甚至是PB或EB級的數據，這是傳統數據倉庫工具無法處理完成的，其涉及的技術有分布式計算、高並發處理、高可用處理、集群、實時性計算等，匯集了當前IT領域熱門流行的各類技術。

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注意事項：

大數據的第一站就是收集和存儲海量數據（公開/隱私）。現在每個人都是一個巨大的數據源，通過智能手機和個人筆記本釋放出大量的個人行為信息。獲取數據似乎已經變得越來越容易，數據收集這一模塊最大的挑戰在於獲取海量數據的高速要求以及數據的全面性考慮。

傳統商業智能在數據清洗處理的做法（ETL）是，把准確的數據放入定義好的格式中，通過基礎的抽取統計生成高維度的數據，方便直接使用。然而大數據有個最突出的特徵——數據非結構化或者半結構化。因為數據有可能是圖片，二進制等等。數據清洗的最大挑戰來了——如何轉化處理大量非結構數據，便於分布式地計算分析。

Ⅱ 什麼叫大數據

本人工作崗位是大數據咨詢顧問，從事大數據行業多年，IT行業十年經驗。

大數據是一個統稱，是相對於小數據而說的。比如以前採用ORACLESQLMYSQL資料庫存儲的數據基本是幾十G到幾百G，而且大多以結構化的數據為主。但現在隨著互聯網的爆發，數據量越來越大（從GB、TB、PB、ZB），類型越來越多（結構化傳統資料庫的數據、半結構化網頁、文件、郵件，非結構化的視頻、圖片、音頻），所以原來的資料庫技術已經無法滿足需求了，所以才有了大數據。

大數據幾個關鍵的技術如下：

1.存儲能力。大數據平台可支持結構化（常規資料庫存放的規范化數據）、半結構化（文檔、網衡態搜頁、郵件）、非結構化的數據存儲（視頻、圖片、音頻），並且可以支持分布式存儲，可以很方便的擴展，成本也很低。

2.計算能力。可以支持大批量閉滲離線計算（PB級、億級大量數據）和實時計算（低延遲毫秒急出結果）。咐歷

3.AI能力。支持多種演算法，機器學習、神經網路等演算法，可開發很多人工智慧應用。

Ⅲ 大數據是什麼多大的數據叫大數據

多大的數據才算「大數據」
什麼是大數據有一個故事，說的是一位顧客訂購披薩時，披薩店可以立即調出這位顧客的許多信息，比如送披薩上門必有的家庭、單位等地址和電話，顧客的消費習慣從而推薦適合他的披薩種類，顧客名下的銀行卡透支情況從而確定他的支付方式，甚至顧客要自取披薩時，還能根據顧客名下車輛的停放位置預估他的到店時間等等。
從這個故事，我們可以看出大數據的一些關鍵特徵，比如容量大、類型多、關聯性強、有價值等等。「大數據是以高容量、多樣性、存取速度快、應用價值高為主要特徵的數據集合，正快速發展為對數量巨大、來源分散、格式多樣的數據進行採集、存儲和關聯分析，從中發現新知識、創造新價值、提升新能力的新一代信息技術和服務業態。」工信部信息化和軟體服務業司副司長李冠宇接受經濟日報·中國經濟網記者采訪時說。

Ⅳ 什麼是大數據平台下的計算模型

在大數據平台下，計算模型與傳統的計算模型有何不同？
1. 規模差異：大數據平台能夠處理規模龐大的數據集，涉及億級、萬億級數據量，而傳統計算模型處理的數據規模相對較小。
2. 處理速度：大數據平台採用並行計算、分布式計算和流式計算等技術，以滿足對高速數據處理的需求，實現高效的數據分析和實時決策，相比之下，傳統計算模型對處理速度的要求並不高。
3. 數據類型：大數據平台能夠處理包括結構化、半結構化和非結構化在內的多種數據類型，而傳統計算模型主要處理結構化數據，如關系型資料庫中的表格數據。
4. 數據質量：大數據平台在處理數據時，需要考慮數據質量問題，包括雜訊、缺失值和異常值等。相比之下，傳統計算模型更注重數據的准確性和一致性。
5. 靈活性和擴展性：大數據平台需要具備高度的靈活性和擴展性，以應對業務需求的變化和數據量的增長。傳統計算模型則更多地關注於特定問題或任務的解決，對擴展性的需求較低。
綜上所述，大數據平台下的計算模型在處理大規模、多樣化數據時，提供了更強大的處理能力和更高效的數據分析能力，與傳統計算模型相比，它們在規模、速度、數據類型、數據質量以及靈活性和擴展性方面面臨不同的挑戰。

Ⅳ 大數據具體是做什麼有哪些應用

大數據即海量的數據，一般至少要達到TB級別才能算得上大數據，相比於傳統的企業內數據，大數據的內容和結構要更加多樣化，數值、文本、視頻、語音、圖像、文檔、XML、HTML等都可以作為大數據的內容。

提到大數據，最常見的應用就是大數據分析，大數據分析的數據來源不僅是局限於企業內部的信息化系統，還包括各種外部系統、機器設備、感測器、資料庫的逗吵渣數據，如：政府、銀行、國計民生、行業產業、社交網站等數據，通過大數據分析技術及工具將海量數據進行統計匯總後，以圖形圖表的方式進行數據展現，實現數據的可視化，在此基礎上結合機器學習演算法，對數據進行深度挖掘，發掘數據的潛在價值。

應用部分，大數據不僅包括企業內部應用系統的數據分析，還包括與行業、產業的深度融合，大數據分析的應用場景具有行業性，不同行業所呈現碰肢的內容與分析維度各不相同，具體場景包括：互聯網行業、政府行業、金融行業、傳統企業中的地產、醫療、能源、製造、電信行業等等。

1.互聯網行業大數據的應用代表為電商、社交、網路檢索領域，可以根據銷售數據、客戶行為（活躍度、商品偏好、購買率等）數據、交易數據、商品收藏數據、售後數據等、搜索數據刻畫用戶畫像，根據客戶的喜好為其推薦對應的產品。

2.政府行業在大數據分析部分包括質檢部門、公安部門、氣象部門、醫療部門等，質檢部門包括對商品生產、加工、物流、貿易、消費全過程的信息進行採集、驗證、檢查，保證食品物品安全；氣象部門通過構建大氣運動規律評估模型、氣象變化關聯性分析等路徑，精準地預測氣象變化，尋找最佳的解決方案，規劃應急、救災工作。

3.金融行業的大數據分析多應用於銀行、證券、保險等細分領域，在大山悄數據分析方面結合多種渠道數據進行分析，客戶在社交媒體上的行為數據、在網站上消費的交易數據、客戶辦理業務的預留數據，結合客戶年齡、資產規模、消費偏好等對客戶群進行精準定位，分析其在金融業的需求等。

4.傳統行業包括：能源、電信、地產、零售、製造等。電信行業藉助大數據應用分析感測器數據異常情況，預測設備故障，提高用戶滿意度；能源行業利用大數據分析挖掘客戶行為特徵、消費規律，提高能源需求准確性；地產行業通過內外部數據的挖掘分析，使管理者掌握和了解房地產行業潛在的市場需求，掌握商情和動態，針對細分市場實施動態定價和差別定價等；製造行業通過大數據分析實現設備預測維護、優化生產流程、能源消耗管控、發現潛在問題並及時預警等。

伴隨著信息化的快速發展、數據量加大，已經進入數據時代，相信各行業間日後對於大數據的應用會更多、更深入。