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大数据三种

发布时间:2021-10-14 08:32:25

大数据时代下的三种存储架构

大数据时代下的三种存储架构_数据分析师考试

大数据时代,移动互联、社交网络、数据分析、云服务等应用的迅速普及,对数据中心提出革命性的需求,存储基础架构已经成为IT核心之一。政府、军队军工、科研院所、航空航天、大型商业连锁、医疗、金融、新媒体、广电等各个领域新兴应用层出不穷。数据的价值日益凸显,数据已经成为不可或缺的资产。作为数据载体和驱动力量,存储系统成为大数据基础架构中最为关键的核心。

传统的数据中心无论是在性能、效率,还是在投资收益、安全,已经远远不能满足新兴应用的需求,数据中心业务急需新型大数据处理中心来支撑。除了传统的高可靠、高冗余、绿色节能之外,新型的大数据中心还需具备虚拟化、模块化、弹性扩展、自动化等一系列特征,才能满足具备大数据特征的应用需求。这些史无前例的需求,让存储系统的架构和功能都发生了前所未有的变化。

基于大数据应用需求,“应用定义存储”概念被提出。存储系统作为数据中心最核心的数据基础,不再仅是传统分散的、单一的底层设备。除了要具备高性能、高安全、高可靠等特征之外,还要有虚拟化、并行分布、自动分层、弹性扩展、异构资源整合、全局缓存加速等多方面的特点,才能满足具备大数据特征的业务应用需求。

尤其在云安防概念被热炒的时代,随着高清技术的普及,720P、1080P随处可见,智能和高清的双向需求、动辄500W、800W甚至上千万更高分辨率的摄像机面市,大数据对存储设备的容量、读写性能、可靠性、扩展性等都提出了更高的要求,需要充分考虑功能集成度、数据安全性、数据稳定性,系统可扩展性、性能及成本各方面因素。

目前市场上的存储架构如下:

(1)基于嵌入式架构的存储系统

节点NVR架构主要面向小型高清监控系统,高清前端数量一般在几十路以内。系统建设中没有大型的存储监控中心机房,存储容量相对较小,用户体验度、系统功能集成度要求较高。在市场应用层面,超市、店铺、小型企业、政法行业中基本管理单元等应用较为广泛。

(2)基于X86架构的存储系统

平台SAN架构主要面向中大型高清监控系统,前端路数成百上千甚至上万。一般多采用IPSAN或FCSAN搭建高清视频存储系统。作为监控平台的重要组成部分,前端监控数据通过录像存储管理模块存储到SAN中。

此种架构接入高清前端路数相对节点NVR有了较高提升,具备快捷便利的可扩展性,技术成熟。对于IPSAN而言,虽然在ISCSI环节数据并发读写传输速率有所消耗,但其凭借扩展性良好、硬件平台通用、海量数据可充分共享等优点,仍然得到很多客户的青睐。FCSAN在行业用户、封闭存储系统中应用较多,比如县级或地级市高清监控项目,大数据量的并发读写对千兆网络交换提出了较大的挑战,但应用FCSAN构建相对独立的存储子系统,可以有效解决上述问题。

面对视频监控系统大文件、随机读写的特点,平台SAN架构系统不同存储单元之间的数据共享冗余方面还有待提高;从高性能服务器转发视频数据到存储空间的策略,从系统架构而言也增加了隐患故障点、ISCSI带宽瓶颈导致无法充分利用硬件数据并发性能、接入前端数据较少。上述问题催生了平台NVR架构解决方案。

该方案在系统架构上省去了存储服务器,消除了上文提到的性能瓶颈和单点故障隐患。大幅度提高存储系统的写入和检索速度;同时也彻底消除了传统文件系统由于供电和网络的不稳定带来的文件系统损坏等问题。

平台NVR中存储的数据可同时供多个客户端随时查询,点播,当用户需要查看多个已保存的视频监控数据时,可通过授权的视频监控客户端直接查询并点播相应位置的视频监控数据进行历史图像的查看。由于数据管理服务器具有监控系统所有监控点的录像文件的索引,因此通过平台CMS授权,视频监控客户端可以查询并点播整个监控系统上所有监控点的数据,这个过程对用户而言也是透明的。

(3)基于云技术的存储方案

当前,安防行业可谓“云”山“物”罩。随着视频监控的高清化和网络化,存储和管理的视频数据量已有海量之势,云存储技术是突破IP高清监控存储瓶颈的重要手段。云存储作为一种服务,在未来安防监控行业有着客观的应用前景。

与传统存储设备不同,云存储不仅是一个硬件,而是一个由网络设备、存储设备、服务器、软件、接入网络、用户访问接口以及客户端程序等多个部分构成的复杂系统。该系统以存储设备为核心,通过应用层软件对外提供数据存储和业务服务。

一般分为存储层、基础管理层、应用接口层以及访问层。存储层是云存储系统的基础,由存储设备(满足FC协议、iSCSI协议、NAS协议等)构成。基础管理层是云存储系统的核心,其担负着存储设备间协同工作,数据加密,分发以及容灾备份等工作。应用接口层是系统中根据用户需求来开发的部分,根据不同的业务类型,可以开发出不同的应用服务接口。访问层指授权用户通过应用接口来登录、享受云服务。其主要优势在于:硬件冗余、节能环保、系统升级不会影响存储服务、海量并行扩容、强大的负载均衡功能、统一管理、统一向外提供服务,管理效率高,云存储系统从系统架构、文件结构、高速缓存等方面入手,针对监控应用进行了优化设计。数据传输可采用流方式,底层采用突破传统文件系统限制的流媒体数据结构,大幅提高了系统性能。

高清监控存储是一种大码流多并发写为主的存储应用,对性能、并发性和稳定性等方面有很高的要求。该存储解决方案采用独特的大缓存顺序化算法,把多路随机并发访问变为顺序访问,解决了硬盘磁头因频繁寻道而导致的性能迅速下降和硬盘寿命缩短的问题。

针对系统中会产生PB级海量监控数据,存储设备的数量达数十台上百台,因此管理方式的科学高效显得十分重要。云存储可提供基于集群管理技术的多设备集中管理工具,具有设备集中监控、集群管理、系统软硬件运行状态的监控、主动报警,图像化系统检测等功能。在海量视频存储检索应用中,检索性能尤为重要。传统文件系统中,文件检索采用的是“目录-》子目录-》文件-》定位”的检索步骤,在海量数据的高清视频监控,目录和文件数量十分可观,这种检索模式的效率就会大打折扣。采用序号文件定位可以有效解决该问题。

云存储可以提供非常高的的系统冗余和安全性。当在线存储系统出现故障后,热备机可以立即接替服务,当故障恢复时,服务和数据回迁;若故障机数据需要调用,可以将故障机的磁盘插入到冷备机中,实现所有数据的立即可用。

对于高清监控系统,随着监控前端的增加和存储时间的延长,扩展能力十分重要。市场中已有友商可提供单纯针对容量的扩展柜扩展模式和性能容量同步线性扩展的堆叠扩展模式。

云存储系统除上述优点之外,在平台对接整合、业务流程梳理、视频数据智能分析深度挖掘及成本方面都将面临挑战。承建大型系统、构建云存储的商业模式也亟待创新。受限于宽带网络、web2.0技术、应用存储技术、文件系统、P2P、数据压缩、CDN技术、虚拟化技术等的发展,未来云存储还有很长的路要走。

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㈡ 大数据挖掘中的三种角色

大数据挖掘中的三种角色_数据分析师考试

我对数据挖掘和机器学习是新手,从去年7月份在Amazon才开始接触,而且还是因为工作需要被动接触的,以前都没有接触过,做的是需求预测机器学习相关的。后来,到了淘宝后,自己凭兴趣主动地做了几个月的和用户地址相关数据挖掘上的工作,有一些浅薄的心得。不管怎么样,欢迎指教和讨论。

另外,注明一下,这篇文章的标题模仿了一个美剧《权力的游戏:冰与火之歌》。在数据的世界里,我们看到了很多很牛,很强大也很有趣的案例。但是,数据就像一个王座一样,像征着一种权力和征服,但登上去的路途一样令人胆颤。

数据挖掘中的三种角色

在Amazon里从事机器学习的工作时,我注意到了Amazon玩数据的三种角色。

Data Analyzer:数据分析员。这类人的人主要是分析数据的,从数据中找到一些规则,并且为了数据模型的找不同场景的Training Data。另外,这些人也是把一些脏数据洗干净的的人。

Research Scientist:研究科学家。这种角色主要是根据不同的需求来建立数据模型的。他们把自己戏称为不近人间烟火的奇异性物种,就像《生活大爆炸》里的那个Sheldon一样。这些人基本上玩的是数据上的科学

Software Developer:软件开发工程师。主要是把Scientist建立的数据模型给实现出来,交给Data Analyzer去玩。这些人通常更懂的各种机器学习的算法。

我相信其它公司的做数据挖掘或是机器学习的也就这三种工作,或者说这三种人,对于我来说,

最有技术含量的是Scientist,因为数据建模和抽取最有意义的向量,以及选取不同的方法都是这类人来决定的。这类人,我觉得在国内是找不到的。

最苦逼,也最累,但也最重要的是Data Analyzer,他们的活也是这三个角色中最最最重要的(注意:我用了三个最)。因为,无论你的模型你的算法再怎么牛,在一堆烂数据上也只能干出一堆垃圾的活来。正所谓:Garbage In, Garbage Out!但是这个活是最脏最累的活,也是让人最容易退缩的活。

最没技术含量的是Software Developer。现在国内很多玩数据的都以为算法最重要,并且,很多技术人员都在研究机器学习的算法。错了,最重要的是上面两个人,一个是苦逼地洗数据的Data Analyzer,另一个是真正懂得数据建模的Scientist!而像什么K-Means,K Nearest Neighbor,或是别的什么贝叶斯、回归、决策树、随机森林等这些玩法,都很成熟了,而且又不是人工智能,说白了,这些算法在机器学习和数据挖掘中,似乎就像Quick Sort之类的算法在软件设计中基本没什么技术含量。当然,我不是说算法不重要,我只想说这些算法在整个数据处理中是最不重要的。

数据的质量

目前所流行的Buzz Word——大数据是相当误导人的。在我眼中,数据不分大小,只分好坏。

在处理数据的过程中,我第一个感受最大的就是数据质量。下面我分几个案例来说明:

案例一:数据的标准

在Amazon里,所有的商品都有一个唯一的ID,叫ASIN——Amazon Single Identify Number,这个ID是用来标识商品的唯一性的(来自于条形码)。也就是说,无论是你把商品描述成什么样,只要ASIN一样,这就是完完全全一模一样的商品。

这样,就不像淘宝一样,当你搜索一个iPhone,你会出现一堆各种各样的iPhone,有的叫“超值iPhone”,有的叫“苹果iPhone”,有的叫“智能手机iPhone”,有的叫“iPhone白色/黑色”……,这些同一个商品不同的描述是商家为了吸引用户。但是带来的问题有两点:

1)用户体验不好。以商品为中心的业务模型,对于消费者来说,体验明显好于以商家为中心的业务模型。

2)只要你不能正确读懂(识别)数据,你后面的什么算法,什么模型统统没用。

所以,只要你玩数据,你就会发现,如果数据的标准没有建立起来,干什么都没用。数据标准是数据质量的第一道关卡,没这个玩意,你就什么也别玩了。所谓数据的标准,为数据做唯一标识只是其中最最基础的一步,数据的标准还单单只是这个,更重要的是把数据的标准抽象成数学向量,没有数学向量,后面也无法挖掘。

所以,你会看到,洗数据的大量的工作就是在把杂乱无章的数据归并聚合,这就是在建立数据标准。这里面绝对少不了人肉的工作。无非就是:

聪明的人在数据产生之前就定义好标准,并在数据产生之时就在干数据清洗的工作。

一般的人是在数据产生并大量堆积之后,才来干这个事。

另外,说一下Amazon的ASIN,这个事从十多年前就开始了,我在Amazon的内网里看到的资料并没有说为什么搞了个这样一个ID,我倒觉得这并不是因为Amazon因为玩数据发现必需建议个商品ID,也许因为Amazon的业务模型就是设计成以“商品为中心”的。今天,这个ASIN依然有很多很多的问题,ASIN一样不能完全保证商品就是一样的,ASIN不一样也不代表商品不一样,不过90%以上的商品是保证的。Amazon有专门的团队Category Team,里面有很多业务人员天天都在拼命地在对ASIN的数据进行更正。

案例二:数据的准确

用户地址是我从事过数据分析的另一个事情。我还记得当时看到那数以亿计的用户地址的数据的那种兴奋。但是随后我就兴奋不起来了。因为地址是用户自己填写的,这里面有很多的坑,都不是很容易做的。

第一个是假/错地址,因为有的商家作弊或是用户做测试。所以地址是错的,

比如,直接就输入“该地址不存在”,“13243234asdfasdi”之类的。这类的地址是可以被我的程序识别出来的。

还有很难被我的程序所识别出来的。比如:“宇宙路地球小区”之类的。但这类地址可以被人识别出来。

还有连人都识别不出来的,比如:“北京市东四环中路23号南航大厦5楼540室”,这个地址根本不存在。

第二个是真地址,但是因为用户写的不标准,所以很难处理,比如:

缩写:“建国门外大街”和“建外大街”,“中国工商银行”和“工行”……

错别字:“潮阳门”,“通慧河”……

颠倒:“东四环中路朝阳公园”和“朝阳公园(靠东四环)”……

别名:有的人写的是开发商的小区名“东恒国际”,有的则是写行政的地名“八里庄东里”……

这样的例子多得不能再多了。可见数据如果不准确,会增加你处理的难度。有个比喻非常好,玩数据的就像是在挖金矿一样,如果含金量高,那么,挖掘的难度就小,也就容易出效果,如果含金量低,那么挖掘的难度就大,效果就差。

上面,我给了两个案例,旨在说明——

1)数据没有大小之分,只有含金量大的数据和垃圾量大的数据之分。

2)数据清洗是一件多么重要的工作,这也是一件人肉工作量很大的工作。

所以,这个工作最好是在数据产生的时候就一点一滴的完成。

有一个观点:如果数据准确度在60%的时候,你干出来的事,一定会被用户骂!如果数据准确度在80%左右,那么用户会说,还不错!只有数据准确度到了90%的时候,用户才会觉得真牛B。但是从数据准确度从80%到90%要付出的成本要比60%到80%的付出大得多得多。大多数据的数据挖掘团队都会止步于70%这个地方。因为,再往后,这就是一件相当累的活。

数据的业务场景

我不知道有多少数据挖掘团队真正意识到了业务场景和数据挖掘的重要关系?我们需要知道,根本不可能做出能够满足所有业务的数据挖掘和分析模型。

推荐音乐视频,和电子商务中的推荐商品的场景完全不一样。电商中,只要你买了一个东西没有退货,那么,有很大的概率我可以相信你是喜欢这个东西的,然后,对于音乐和视频,你完全不能通过用户听了这首歌或是看了这个视频就武断地觉得用户是喜欢这首歌和这个视频的,所以,我们可以看到,推荐算法在不同的业务场景下的实现难度也完全不一样。

说到推荐算法,你是不是和我一样,有时候会对推荐有一种感觉——推荐就是一种按不同维度的排序的算法。我个人以为,就提一下推荐这个东西在某些业务场景下是比较Tricky的,比如,推荐有两种(不是按用户关系和按物品关系这两种),

一种是共性化推荐,结果就是推荐了流行的东西,这也许是好的,但这也许会是用户已知的东西,比如,到了北京,我想找个饭馆,你总是给我推荐烤鸭,我想去个地方,你总是给我推荐天安门故宫天坛(因为大多数人来北京就是吃烤鸭,就是去天安门的),这些我不都知道了嘛,还要你来推荐?另外,共性化的东西通常是可以被水军刷的。

另一种是一种是个性化推荐,这个需要分析用户的个体喜好,好的就是总是给我我喜欢的,不好的就是也许我的口味会随我的年龄和环境所改变,而且,总是推荐符合用户口味的,不能帮用户发掘新鲜点。比如,我喜欢吃辣的,你总是给我推荐川菜和湘菜,时间长了我也会觉得烦的。

推荐有时并不是民主投票,而是专业用户或资深玩家的建议;推荐有时并不是推荐流行的,而是推荐新鲜而我不知道的。你可以看到,不同的业务场景,不同的产品形态下的玩法可能完全不一样,

另外,就算是对于同一个电子商务来说,书、手机和服装的业务形态完全不一样。我之前在Amazon做Demand Forecasting(用户需求预测)——通过历史数据来预测用户未来的需求。

对于书、手机、家电这些东西,在Amazon里叫Hard Line的产品,你可以认为是“标品”(但也不一定),预测是比较准的,甚至可以预测到相关的产品属性的需求。

但是地于服装这样的叫Soft Line的产品,Amazon干了十多年都没有办法预测得很好,因为这类东西受到的干扰因素太多了,比如:用户的对颜色款式的喜好,穿上去合不合身,爱人朋友喜不喜欢……这类的东西太容易变了,买得人多了反而会卖不好,所以根本没法预测好,更别Stock/Vender Manager提出来的“预测某品牌的某种颜色的衣服或鞋子”。

对于需求的预测,我发现,长期在这个行业中打拼的人的预测是最准的,什么机器学习都是浮云。机器学习只有在你要面对的是成千上万种不同商品和品类的时候才会有意义。

数据挖掘不是人工智能,而且差得还太远。不要觉得数据挖掘什么事都能干,找到一个合适的业务场景和产品形态,比什么都重要。

数据的分析结果

我看到很多的玩大数据的,基本上干的是数据统计的事,从多个不同的维度来统计数据的表现。最简单最常见的统计就是像网站统计这样的事。比如:PV是多少,UV是多少,来路是哪里,浏览器、操作系统、地理、搜索引擎的分布,等等,等等。

唠叨一句,千万不要以为,你一天有十几个T的日志就是数据了,也不要以为你会用Hadoop/MapRece分析一下日志,这就是数据挖掘了,说得难听一点,你在做的只不过是一个统计的工作。那几个T的Raw Data,基本上来说没什么意义,只能叫日志,连数据都算不上,只有你统计出来的这些数据才是有点意义的,才能叫数据。

当一个用户在面对着自己网店的数据的时候,比如:每千人有5个人下单,有65%的访客是男的,18-24岁的人群有30%,等等。甚至你给出了,你打败了40%同类型商家的这样的数据。作为一个商户,面对这些数据时,大多数人的表现是完全不知道自己能干什么?是把网站改得更男性一点,还是让年轻人更喜欢一点?完全不知道所措。

只要你去看一看,你会发现,好些好些的数据分析出来的结果,看上去似乎不错,但是其实完全不知道下一步该干什么?

所以,我觉得,数据分析的结果并不仅仅只是把数据呈现出来,而更应该关注的是通过这些数据后面可以干什么?如果看了数据分析的结果后并不知道可以干什么,那么这个数据分析是失败的。

总结

综上所述,下面是我觉得数据挖掘或机器学习最重要的东西:

1)数据的质量。分为数据的标准和数据的准确。数据中的杂音要尽量地排除掉。为了数据的质量,大量人肉的工作少不了。

2)数据的业务场景。我们不可能做所有场景下的来,所以,业务场景和产品形态很重要,我个人感觉业务场景越窄越好。

3)数据的分析结果,要让人能看得懂,知道接下来要干什么,而不是为了数据而数据。

搞数据挖掘的人很多,但成功的案例却不多(相比起大量的尝试来说),就目前而言,我似乎觉得目前的数据挖掘的技术是一种过渡技术,还在摸索阶段。另外,好些数据挖掘的团队搞得业务不业务,技术不技术的,为其中的技术人员感到惋惜……

不好意思,我只给出了问题,没有建议,这也说明数据分析中有很多的机会……

最后,还要提的一个是“数据中的个人隐私问题”,这似乎就像那些有悖伦理的黑魔法一样,你要成功就得把自己变得黑暗。是的,数据就像一个王座一样,像征着一种权力和征服,但登上去的路途一样令人胆颤。

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㈢ 大数据运算的三种引擎是什么有什么区别

现在流行的开源引擎可不止三个,先罗列5个给你:
1)Hive,披着SQL外衣的Map-Rece。Hive是为方便用户使用Map-Rece而在外面封装了一层SQL,由于Hive采用了SQL,它的问题域比Map-Rece更窄,因为很多问题,SQL表达不出来,比如一些数据挖掘算法,推荐算法、图像识别算法等,这些仍只能通过编写Map-Rece完成。
2) Impala:Google Dremel的开源实现(Apache Drill类似),因为交互式实时计算需求,Cloudera推出了Impala系统,该系统适用于交互式实时处理场景,要求最后产生的数据量一定要少。
3)Shark/Spark:为了提高Map-Rece的计算效率,Berkeley的AMPLab实验室开发了Spark,Spark可看做基于内存的Map-Rece实现,此外,伯克利还在Spark基础上封装了一层SQL,产生了一个新的类似Hive的系统Shark。
4) Stinger Initiative(Tez optimized Hive):Hortonworks开源了一个DAG计算框架Tez,Tez可以理解为Google Pregel的开源实现,该框架可以像Map-Rece一样,可以用来设计DAG应用程序,但需要注意的是,Tez只能运行在YARN上。Tez的一个重要应用是优化Hive和PIG这种典型的DAG应用场景,它通过减少数据读写IO,优化DAG流程使得Hive速度提供了很多倍。
5)Presto:FaceBook于2013年11月份开源了Presto,一个分布式SQL查询引擎,它被设计为用来专门进行高速、实时的数据分析。它支持标准的ANSI SQL,包括复杂查询、聚合(aggregation)、连接(join)和窗口函数(window functions)。Presto设计了一个简单的数据存储的抽象层,来满足在不同数据存储系统(包括HBase、HDFS、Scribe等)之上都可以使用SQL进行查询。

㈣ 大数据发展必备三个条件

大数据发展必备三个条件
大数据概念的横空出世,有赖于短短几年出现的海量数据。据统计,互联网上的数据每两年翻一番,而目前世界上90%以上的数据都是最近几年才产生的。当然,海量数据仅仅是“大数据”概念的一部分,只有具备4个“V”的特征,大数据的定义才算完整,而价值恰恰是决定大数据未来走向的关键。
大数据发展必备三个条件
大数据的发展需要三个必要条件:数据源、数据交易、数据产生价值的过程。近年来,社交网络的兴起、物联网的发展和移动互联网的普及,诞生了大量有价值的数据源,奠定了大数据发展的基础。大数据时代到来的重要标志,则是大批专业级“数据买卖商”的出现,以及围绕数据交易形成的,贯穿于收集、整理、分析、应用整个流程的产业链条。大数据发展的核心,则是使用户从海量的非结构化数据和半结构化数据中获得了新的价值,数据价值是带动数据交易的原动力。
IBM、甲骨文、SAP近年纷纷斥巨资收购数据管理和分析公司,在这些互联网巨头的带动下,数据分析技术日渐成熟。2013年6月,爱德华·斯诺登将“棱镜计划”公之于众,“棱镜门”事件一方面说明大数据技术已经成熟;另一方面也佐证了现在阻碍大数据发展的不是技术,而是数据交易和数据价值。
大数据技术的发展促进了云计算的落地,云计算的部署完成又反过来加大了市场对数据创造价值的期待。大数据概念提出之后,市场终于看到了云计算的获利方向:各地的一级系统集成商与当地政府合作,建云数据中心;各大行业巨头在搭建各自行业的云平台;IT巨头想尽办法申请中国的公有云牌照。大数据促成了云计算从概念到落地。借助于智慧城市概念的普及,云计算基础设施已基本准备就绪,一方面完成了大数据应用的硬件基础;另一方面迫于回收云计算投资的压力,市场急需应用部署,大数据恰如雪中送炭,被市场寄予厚望。
现在,问题的核心指向了“数据如何创造价值?”
整合与开放是基石
大数据服务创业公司Connotate对800多名商业和IT主管进行了调查。结果显示,60%受调查者称:“目前就说这些大数据投资项目肯定能够带来良好回报尚为时过早。”之所以如此,是由于当前大数据缺乏必需的开放性:数据掌握在不同的部门和企业手中,而这些部门和企业并不愿意分享数据。大数据是通过研究数据的相关性来发现客观规律,这依赖于数据的真实性和广泛性,数据如何做到共享和开放,这是当前大数据发展的软肋和需要解决的大问题。
2012年美国大选,奥巴马因数据整合而受益。在奥巴马的竞选团队中有一个神秘的数据挖掘团队,他们通过对海量数据进行挖掘帮助奥巴马筹集到10亿美元资金;他们通过数据挖掘使竞选广告投放效率提升了14%;他们通过制作“摇摆州”选民的详细模型,每晚实施6.6万次模拟选举,推算奥巴马在“摇摆州”的胜率,并以此来指导资源分配。奥巴马竞选团队相比罗姆尼竞选团队最有优势的地方:对大数据的整合。奥巴马的数据挖掘团队也意识到这个全世界共同的问题:数据分散在过多的数据库中。因此,在前18个月,奥巴马竞选团队就创建了一个单一的庞大数据系统,可以将来自民意调查者、捐资者、现场工作人员、消费者数据库、社交媒体,以及“摇摆州”主要的民主党投票人的信息整合在一起,不仅能告诉竞选团队如何发现选民并获得他们的注意,还帮助数据处理团队预测哪些类型的人有可能被某种特定的事情所说服。正如竞选总指挥吉姆·梅西纳所说,在整个竞选活中,没有数据做支撑的假设很少存在。
2012年3月,美国奥巴马政府宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”,将“大数据研究”上升为国家意志。一个国家拥有数据的规模和运用数据的能力将成为综合国力的重要组成部分。国内智慧城市建设目标之一就是实现数据的集中共享。
合作共赢的商业模式
随着云计算、大数据技术和相关商业环境的不断成熟,越来越多的“软件开发者”正在利用跨行业的大数据平台,打造创新价值的大数据应用,而且这一门槛正在不断降低。因为首先,数据拥有者能够以微乎其微的成本获取额外的收入,提高利润水平;其次,大数据设备厂商需要应用来吸引消费者购买设备,发展合作共赢的伙伴关系势必比单纯销售设备要有利可图,一些具有远见的厂商已经开始通过提供资金、技术支持、入股等方式来扶持这些“软件开发者”;第三,行业细分市场的数据分析应用需求在不断加大,对于整个大数据产业链来说,创新型的行业数据应用开发者必将是未来整个大数据产业链中最为活跃的部分。
未来,有三种企业将在”大数据产业链“中处于重要地位:掌握海量有效数据的企业,有着强大数据分析能力的企业,以及创新的“软件开发者”。社交网络、移动互联网、信息化企业、电信运营商都是海量数据的制造者,Facebook公司手中掌握着8.5亿用户,淘宝注册用户超过3.7亿,腾讯的微信用户突破3亿,这些庞大用户群所提供的数据,正在等待时机释放出巨大商业能量。可以预测,在不久的将来,Facebook、腾讯、电信运营商等海量数据持有者或者自我延伸成为数据分析提供商,或者与IBM、ZTE等企业密切对接成为上下游合作企业,大数据产业链将在某个爆发时点到来之际,以令人惊讶的速度成长壮大。
警惕大数据的危害
大数据时代,传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代,人们的思维决断模式,已可直接根据“是什么”来下结论,由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰,因此将更精确、更有预见性。不过,由于大数据过于依靠数据的汇集,一旦数据本身有问题,就很可能出现“灾难性大数据”,即因为数据本身的问题,而导致错误的预测和决策。
大数据的理论是“在稻草堆里找一根针”,而如果“所有稻草看上去都挺像那根针”呢?过多但无法辨析真伪和价值的信息和过少的信息一样,对于需要作出瞬间判断、一旦判断出错就很可能造成严重后果的情况而言,同样是一种危害。“大数据”理论是建立在“海量数据都是事实”的基础上,而如果数据提供者造假呢?这在大数据时代变得更有害,因为人们无法控制数据提供者和搜集者本人的偏见。拥有最完善数据库、最先接受“大数据”理念的华尔街投行和欧美大评级机构,却每每在重大问题上判断出错,这本身就揭示了“大数据”的局限性。
不仅如此,大数据时代造就了一个数据库无所不在的世界,数据监管部门面临前所未有的压力和责任:如何避免数据泄露对国家利益、公众利益、个人隐私造成伤害?如何避免信息不对等,对困难群体的利益构成伤害?在有效控制风险之前,也许还是让“大数据”继续待在笼子里更好一些。
大数据的经济价值已经被人们认可,大数据的技术也已经逐渐成熟,一旦完成数据的整合和监管,大数据爆发的时代即将到来。我们现在要做的,就是选好自己的方向,为迎接大数据的到来,提前做好准备。

㈤ 列举三种大数据的解决方案

三种大数据,我觉得咱们的三种大数据,其中之一应该是人口,然后是经济。然后是,嗯发展。

㈥ 企业必须掌握的三种大数据

企业必须掌握的三种大数据

当前国内核心三大消费群体70后、80后、90后,三者是受不同时代影响成长起来的,而三者之间消费理念、经济能力,以及消费需求存在十分鲜明的差异化。但随着时间的推移,三大主流人群未来所呈现的消费潜力必然呈现递增趋势。70后逐渐老化;80后正步入结婚生子的而立之年;90后正成为社会主流的新青年,那么广大用户年龄层次的差异,必然导致产品需求必然呈现层次化改变。
怎么找准用户的核心需求?这必然要源于用户的信息接收方式、消费行为习惯、选择购买方式等综合因素,才能保证做出最精准的决策。这些精准聚焦的用户行为,必然是需要通过观察广大用户全局数据,才能更有效的抓取某一类用户特征。没有一个品牌能够赢得所有用户,但你所能满足的受众必然是源于广大的用户。所有用户代表是市场需求的整体,而某一类目标用户代表的是市场需求的部分,整体是由部分组成。对于企业来说,核心是要迎合某一类用户,但怎么决策却需要根据市场需求的全局,以应对某一类用户需求的变局。根据用户大数据,以宏观视角,做围观决定,才能更好的融入用户群体。
竞争对手数据:以敌动决定我动
竞争是市场发展的自然规律,也是市场走向成熟的驱动力。没有竞争的行业最终都将因为缺乏创新力而灭亡,或是被替代。每一个行业有大数据,每个企业也是如此,它所做出的任何决定,比如新品上市、营销活动、广告轰炸等,都会被大数据所纪录。一个行业的繁荣与否,与行业内竞争有着直接的关联。而竞争不仅能够推动产品质量、技术等综合提升,还能加速服务的升级,同时带来关联的整套体系进化。因而,企业不能忽视竞争,更不能任何竞争对手的新品,或是每一个新进入者,除非你已经占据明显的垄断优势。
未来的竞争,不仅仅是线下传统渠道,线上互联网也将角逐的新阵地。那么,怎么制定有效的品牌营销策略,怎么制定合理的市场推广策略,怎么布局差异化的渠道网络?所有的核心优势的建立,必须清楚地认识竞争对手所处在的位置和方向,否则如果实力不足以撼动对手,那就可能被对手绞杀。因此,企业必须时刻警惕竞争对手的动态,保证时刻掌握敌情变化,以敏锐的做出有力回击。这就可以通过大数据的定期监测,保证获取最新的竞争信息,但这一信息必然不是某个竞争对手,而必须是对自身能够造成威胁的所有竞争者。掌握这些最有力的实时数据,企业就能够游刃有余的根据敌动决定我动。
无线端大数据:以即时谋划大势
未来,每一个企业都不可能脱离互联网与信息化,而更不能脱离即将主宰便捷化信息获取与消费购买的无线端。不论是目前国内5亿智能手机用户这一庞大的规模,且还在呈上升趋势,并即将转化为全民普及的趋势。还是2015年双十一的销售数据无线端格外抢眼,占据60%的购买量。这两方面都预示着未来的消费生活将是无线端的天下,更是随时随地便捷体验的天下。无线端,这不仅是一个超强的传播载体,更是一个超强的购买平台,你所能想到的都能通过IT技术实现。在这种大趋势下,每一个企业都应该谨慎客观的去考虑无线端的使用。
与此同时,手机已经成功主宰了大众的日常生活,60%的大众已经沦为手机重度依赖症患者。而互联网将所有用户不断割裂,但无线端却能将这所有被各类的若干群体的特征整体的呈现出来,这就是它的独特而又强大之处。无线端能够反应所有商品的销售数据,各类平台的时效数据,甚至各种用户的地域、年龄、喜好等综合与单项数据。这一切都能会呈现在一个数据后台,最终变成合理分析的依据。因而,无线端,不仅是企业的传播平台,也是企业的销售平台,更是获取即时数据的保障。未来是快节奏更新的社会,企业只有掌握无线端大数据,才能掌控即时的局势,从而谋划未来的发展大势。
大数据不仅是一场技术革命,一场经济变革,也是一场国家战略的变革。它所带来的是产业革命,更关乎每一个企业的生死,你需要做的就是尽可能的掌握它,并正确利用它,而不是排斥。大数据是发展的必然,但绝对不仅限于当前的表面应用,未来将发挥更深层次的作用。

㈦ 大数据包括哪些

大数据技术庞大复杂,基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据内库、容数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。
大数据主要技术组件:Hadoop、HBase、kafka、Hive、MongoDB、Redis、Spark 、Storm、Flink等。
大数据技术包括数据采集,数据管理,数据分析,数据可视化,数据安全等内容。数据的采集包括传感器采集,系统日志采集以及网络爬虫等。数据管理包括传统的数据库技术,nosql技术,以及对于针对大规模数据的大数据平台,例如hadoop,spark,storm等。数据分析的核心是机器学习,当然也包括深度学习和强化学习,以及自然语言处理,图与网络分析等。

㈧ 大数据的分类方法有几种,其中数据处理时常用哪一种

大数据的类型大致可分为三类:
传统企业数据(Traditional enterprise data):包括 CRM
systems的消费者数据,传统版的ERP数据,库存权数据以及账目数据等。
机器和传感器数据(Machine-generated /sensor data):包括呼叫记录(Call Detail
Records),智能仪表,工业设备传感器,设备日志(通常是Digital exhaust),交易数据等。
社交数据(Social data):包括用户行为记录,反馈数据等。如Twitter,Facebook这样的社交媒体平台。

㈨ 在大数据时代,有哪三种大数据公司活跃在大数据产业链上呢

基于数据本身的公司:自身拥有大量的数据资源,比如政府机构;
基于技术的公司:比如勤智数码大数据处理平台;
基于思维的公司:可以依托大数据分析为企业提供战略方向,比如魔镜的大数据服务和勤智数码大数据咨询服务。按照以上的三种角色,对大数据的商业模式做了梳理和细分。
“数据拥有者”的商业模式数据拥有者,这样的公司有三类:
1.大数据是业务核心,对大数据的重复利用是其发展的原动力,例如Google、Amazon、Inrix等;这种公司具有很强大的大数据技术能力,多数时候大数据技术本身主要用于自身的运作,具有三种产业链角色:数据+技术+服务;
2.大数据是作为提高生产效率、增加业务收入或者创造新的收入的使能器,非厂商的主流业务;例如运营商、银行等,运营商的主要业务是通过通信设备提供的各种网络语音和数据业务,目前运营商本身并不通过数据的重复利用为主要手段来盈利;
3.数据中间商,本身不具有创造数据的能力,从各种地方搜集数据进行整合,然后再提取有用的信息进行利用;它们的商业模式有:
2B:面向企业或者公共政府部门,提供数据分析结果的服务;例如Inrix在交通信息领域,面向GPS生产商、和交通规划部门、 FedEX和UPS等物流公司等,出售完整的当前甚至未来的交通状况的模式图或者数据库;2C:面向个人,提供基于数据分析结果的服务。例如:Inrix提供一个免费的智能手机应用程序,一方面它可以为用户提供免费的交通信息,另一方面它自己就得到了同步的数据。
2D:租售数据/信息模
式(数据资产分享和交易平台),新的商业模式,把数据/信息作为资产直接进行销售;例如:Twitter把它的数据都通过两个独立的公司授权给别人使用;VISA和MasterCard收集和分析了来自210个国家的15亿信用卡用户的650亿条交易记录,用来预测商业发展和客户的消费趋势。然后,它把这些分析结果卖给其他公司;“技术提供者”的商业模式技术提供者的2B商业模式是目前的主流,有4种类型:提供单点技术,pure-play为主,例如:Teradata为沃尔玛和Pop-Tarts这两个零售商提供大数据分析技术,来获得营销点子;提供整体解决方案,IT厂商为主,例如:IBM提供软硬一体的大数据解决方案;华为基于IT基础设施领域在存储和计算的优势,提供整体大数据解决方案;大数据空间出租模式:大数据计算基础设施上(与云结合),通过出租一个虚拟空间,从简单的文件存储,逐步扩展到数据聚合平台,例如腾讯开放云战略为大数据创业者提供了廉价的数据基础设施,使中小企业也有机会在大数据领域创新业务。Bigdata as a service,新的商业模式,提供E2E在线大数据技术或者解决方案。例如 RJMetrics,为电商提供快捷的商业智能在线服务,软件定价为 500 美元每月,客户只需在软件端输入特定数据,RJMetrics
便会将这些信息备份到安全的服务器上,并承诺在7日内优化数据用以分析,之后以清晰简洁的界面将数据分析结果反馈给客户。再例如,GoodData面向商业用户和IT企业高管,提供数据存储、性能报告、数据分析等工具,将所有商业智能分析所需的数据和任务都搬到了云上;技术提供者的2C商业模式,目前较少,与cloud结合后有很大的空间,未来是趋势。例如:面向个人的家庭帐单、家庭耗能节能等或者面向个人数据的大数据解决方案。
“服务提供者”的商业模式服务提供者有两种,一种是应用服务提供者,另一种是咨询服务提供者。应用服务提供者是基于大数据技术,对外提供服务:

2B:面向企业或者公共政府部门,提供数据分析结果的服务;例如前面提过的Inrix;
2C:面向个人,提供基于数据分析的服务;例如: Flight_caster 和FlyOnTime.us基于分析过去十年里每个航班的情况,然后将其与过去和现实的天气情况进行匹配,预测航班是否会晚点;咨询服务提供者,提供技术服务支持、技术(方法、商业等)咨询,或者为企业提供类似数据科学家的咨询服务;2B 商业模式:定位在某一具体行业,通过大量数据支持,对数据进行挖掘分析后预测相关主体的行为,以开展业务;利用数据挖掘技术帮助客户开拓精准营销或者新业务,有时企业收入来自于客户增值部分的分成。 例如德国咨询公司GFK帮助Telefonica 面向零售商、政府部门、公共机构提供基于地点的人员流动(Footfall)数据:以时间为维度(小时/天/月/年),在特定区域的人员人口统计数据(性别、年龄)和行动等数据; 这类企业成长非常快,一般擅长数据挖掘分析技术,帮助一些数据大户如银行、运营商等开展新的业务。

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