导航:首页 > 网络数据 > 对大数据的想法

对大数据的想法

发布时间:2022-05-24 05:25:35

『壹』 大数据的思维方式有哪些

一:逻辑思维

这个词在我们的认识中并不算陌生,逻辑思维是一种数学思维,在大数据分析过程中,需要理清楚各项数据之间的关系,以及需要知道分析的过程中需要收集哪些数据?这些数据分析要得到什么结果,需要通过什么方式获得这些数据,这些都是需要细致的逻辑思维推出的。

二:上切思维

在大数据分析过程中,要站在决策层的层面去考虑数据分析,上切思维就是要站在比数据更高的思维上去看数据分析的角度,数据分析不仅仅是关系到数据部门,还关系到业务部门等其他部门,大数据分析过程中,上切思维的关键就是要建立更加全局的眼光和目标,完整的进行数据分析。

三:下切思维

数据的分析结果是为解决问题存在的,要通过数据的结果来看到问题的所在,这就需要在大数据分析的过程中,需要将过程进行细分,知道和了解数据的构成、进行数据的分解等等,就是一个向下更加细分的过程。

四:求异思维

面对大数据分析过程中接触到的大量的数据,对于某些数据我们一眼看不出区别在哪里或者问题在哪里,对于这些相似的数据,我们需要看到数据在哪些地方有不同,对不同的个体进行理解和分析,例如公司的员工,每一个都有自己的个性,怎么让他们增加工作的激情,更好的为实现公司的目标服务,如何帮助他们进行问题的分析。

五:抽离思维

俗话说旁观者清,在进行大数据分析的过程中,换一个角度,从旁观者来考虑问题,在看数据的时候就会有不同的想法,纷繁复杂的大数据,面对她们的时候,分析者难免会产生一些困扰或者抵触的心理,在碰到牛角尖的时候不要钻进去,而是抽离出来,利用更多角度去看待这些问题,才有使大数据工作更加高效。

六:换位思维

这也是我们在日常比较经常接触的名词之一,站在当事人的角度去看待数据分析,例如站在业务人员的角度去看待数据分析,你才会了解业务部门需要的是什么,大数据分析更好的为解决问题服务。

『贰』 大数据发展趋势是什么

1、数据管理仍然困难


大数据分析有一个相当清晰的想法:找到内隐藏在大量数据中的信息模式,训练容机器学习模型来发现这些模式,并将这些模型应用到生产中,实现操作自动化。您需要清理数据并在必要时重复它。


2、数据孤岛继续激增


这并不难预测。在五年前的Hadoop开发热潮中,人们认为所有数据,包括分析和事务工作负载,都可以合并到一个平台中。


3、流媒体分析突破之年


组织处理新数据越快,业务增长越好。这是实时或流分析背后的驱动力。但是对组织来说,这样做的挑战一直是非常困难和昂贵的,但是随着组织的分析团队的成熟和技术的改进,这种情况会发生变化。

『叁』 如何使用大数据技术为企业创造更大的价值

大家好,我是Lake,专注大数据技术、互联网科技见解、程序员经验分享

作为一名大数据工程师,我来说下我的想法。如何使用大数据技术为企业创造更大的价值?这里有两个注重点,一个是大数据技术,一个是为企业创造价值。目前大数据在不同的应用场景,可以分为很多不同种类的技术,比如数据的离线计算有 Hadoop、Spark,存储方面有HBASE、HDFS、MongoDB、JanusGraph,消息中间件有 Kafka、MetaQ,实时计算有Storm、Flink、Spark Streaming等等。这么多大数据技术,怎么样为企业创造出更大的价值呢,我认为有一下几点:

保证线上业务稳定性


目前很多企业最底层都用到大数据相关技术,如何保证线上业务稳定成为大数据技术最重要的一件事情。线上业务不稳定会直接影响到消费者的使用,尤其是涉及到交易相关的业务更是重中之重。线上业务的稳定性不能受到大数据集群抖动而产生影响,打个比方,线上订单交易链路在最底层使用到了HBase 数据库,但HBase集群突然 Down掉之后,那么线上用户突然不能够进行下单和支付了,这对于公司来说,直接就影响到公司的交易额和利润,这种情况是公司绝对无法容忍的。

所以你能够保证公司所使用大数据技术集群资源越稳定,那么对于线上业务的稳定运行就越有保证,通过对大数据集群稳定性进行保障,进一步提升消费者的使用体感,这就是你的价值。

更好的降低大数据集群机器资源消耗


更好的降低公司大数据集群机器的资源消耗,提升公司集群资源的使用率,进一步压榨机器的性能也为公司带来了价值。公司每台机器,说实话,都需要从外进行采购,这消耗的就是公司的资金。如果你能在现有的机器上,满足更多的业务,而不只是单纯的购买机器水平扩展来满足业务,这样会进一步帮助公司节约资金。公司的最终目的也是为了盈利,你帮公司降低了机器的购买,这也是为公司节约了一笔很大的成本。

大数据技术创新


大数据技术发展到了一定程度,就需要自己通过技术创新,来满足公司一些更为复杂的业务场景。通过技术创新,带动业务发展。比如图数据库的出现,使得公司能够使用图数据库来构建用户的社交网络图,通过构建的社交网络图可以快速了解到用户的关注、用户的粉丝、和用户兴趣相同的用户有哪些。哪些用户是信息传播关键点等等,通过大数据技术的创新,知道更多潜藏在大数据底层的商业信息价值,从而帮助公司上层更好的做战略规划。同时,也可以通过技术创新,变革整个公司的技术架构,使用新的技术来满足未来公司战略的发展,最直接的例子,就是阿里云。

总结

总体来说,大数据如何为公司创造更大的价值,我认为可以从提升大数据集群的稳定性入手,更好的保证公司线上业务的稳定和运行。其次,可以更好的压榨和节约公司的大数据集群相关的机器资源,从而减少公司机器方面的采购成本。最后,就是通过大数据技术创新,通过技术来驱动业务的发展,当然这也是最难的一点,如果你能做到通过某种大数据技术的创新使得公司战略方面业务的成功,那么你的价值对于公司来说,将是无法估量的。

如果你觉得我的问答有帮助的话,欢迎你点赞转发或者关注我,更多干货内容,欢迎关注LakeShen说,你的小小的鼓励,就是我持续分享的动力。

『肆』 什么是大数据思维

大数据思维能使我们在决策中超越原有思维的局限,每个人根据自己对事物的认识和判断而不是事物本身作出行动决策的,第一是对事物的理解和判断,第二是作出行动决策(不行动也是一种决策)。行动决策会受到决策者价值取向的影响。



利用大数据进行决策,人为的经验还是不可或缺的,权值的设定,参数的调整,初值的设定等这些都是经验得来的,但是即使是这些经验,也不能太过依赖,因为数据在变化,世界在变化,以前正确的下一秒随时错误。总的来说,数据与人为经验相结合,互为促进,至于之间的尺度,估计只能在接触到该行业多年后才会有所想法吧,现在还是太年轻……



随着科技的发展。智能设备越来越普及,数据也无处不在,谷歌等都差异数据共享,建立人人都可以利用的数据库,然而,一些恶意黑客当然也会因此入侵,获取用户数据,对人们生活带来很多干扰及安全隐患。



关于什么是大数据思维,青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。


以上是小编为大家分享的关于什么是大数据思维?的相关内容,更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

『伍』 大数据的理想与现实之间

大数据的理想与现实之间
我与数据打了25年的交道,经历了从电信、网通到联通的多次重组,亲身参与了数据专业线从弱势群体逐渐发展壮大的全过程。一直想找个机会,谈谈我的体会,但是没有下这个决心动笔。最近,受范总原创《“一篇文看懂Hadoop”读后感》的鼓舞,想从数据工作实务的角度分享一下我的想法,就当抛砖引玉吧。
1. 关于数据中心的定位我们就按照论文里通常的套路开始吧。首先“什么是数据?”通俗的理解就是:如果把企业比作一个“生产线”,数据就是在这个“生产线”上各项活动所产生的,以各种形式存放在各个系统中或者其他载体上的信息,把这些信息按照一定的属性和规则进行分类加工就形成了数据,它反映着企业经营发展的状况,记录着企业用户的使用情况,还有产业链上各个参与者的状况。 受现代企业的部门设置、专业线管理架构的影响,企业完整的“生产线”被各部门分割,数据散落在由各部门管理的系统中,这就是大型企业通常的业务和数据管理的现状~~“职责分割、数据分散”。那么,如何反映企业整体的发展现状呢?通常是公司月度经营分析会上,财务部门的分析报告中,汇报公司的总体情况,而市场、集团客户等部门的报告分别汇报本专业条线的经营情况。曾经出现的情况就是财务部门汇报公司总体利润下降,而各业务部门纷纷完成任务形势一片大好的反差。老板心里纳闷~~“你们都完成了任务,敢情就我没完成任务?”联通重组以来,顶着来自省里还有其他专业的压力,一直在推行数据的集中。信息化部把各省、各系统中的数以亿计的用户明细数据在集团层面进行了集中存储,并经过统一的规则加工数据,再加上后来的分析应用,不仅使每个月统计的用户发展数据更加真实了,还发现地市层面违规经营、业绩造假的行为。集团董事长召开全国地市级工作会议,点名批评、撤换了几个地市老总。当时,地市老总还在云里雾里~~“我都没有这么详细的数据,董事长怎么知道的?”这就是数据在打破部门和省分之间的壁垒,使领导层能纵观企业真实情况,“知其然,知其所以然”方面发挥的至关重要的作用。近两年来,联通通过与外部公司的合作,使用脱敏的用户标签数据为企业创造了真金白银的实际价值,“数据”的应用价值日益突出,真正成为企业的又一宝贵资源。而之前,企业内部并没有这么一个专门的部门是站在全局的角度,承担起“数据资源”管理者的角色的,这就是成立“数据中心”的初衷,也是其定位和义不容辞的责任。联通数据中心的成立,是“数据线”这个弱势专业有史以来摆脱依附关系成为独立二级部门的第一次,也是对于联通信息化部门实践数据集中整合、应用,支撑公司管理方面取得成果的高度肯定。说起这个,数据线工作的人都会有深深的共鸣,这里面有多少苦衷啊。2. 主动还是被动?都是“支撑”惹的祸“数据中心”脱身于信息化部门,而信息化部门的基本定位就是“支撑”,就是要“有求必应”。我们熟悉的场景是每个月的那么几天,业务部门的人员为了写分析报告,需要些报表以外的数据进行分析,给数据部门打电话,然后心急火燎地等待他们提供的数据结果。另一场景,数据部门的人员被各部门各种的数据需求折腾得团团转,为了提供数据,加班到天亮。曾经有负责数据服务的处室,在总结年度工作时用到的数据是“提供报表上万张”。经分系统在用户的坚持下,开发了大量内容相近、格式不同的报表。一方面是用户层出不穷的需求无法满足,另一面却是系统里大量的报表没有人访问。因为用户无法自己获取数据,日常数据服务工作显得相当被动。其实从内容上看,一个企业的数据是唯一的,只是各部门因为关注的角度不同,提出了不同的展现要求,实际上在数据层面有较高的重叠性。如果想要在减少需求量的同时,提高用户满意度,就需要数据管理部门的人员具备高度的综合能力,这个人不仅要熟悉公司的业务、流程、部门的职责分工,还要有很好的沟通能力,能够正确理解、综合、引导用户的需求,然后在总体框架下将整合后的、被验证过的需求在系统中固化。如果能力强,从个人层面,还是可以主动地做一些事情的。但是,要想改变数据工作的被动局面,就需要数据管理部门不再局限于“支撑”的角色,而是应该站在”数据资源管理者”的角度,主动地从数据、应用、管控、系统四个方面,形成一个体系化的数据管理架构,并指导日常工作和系统建设。 上图是2009年联通开展的数据管理体系研究工作的成果,是对数据工作的一次很好的总结和提升。它是数据管理体系L0架构,揭示了数据管理工作的组成部分以及各个部分之间的关系。与其他专业线不同,数据专业的管理核心是”数据”,数据质量、生命周期和安全管理都是核心的管控内容,而组织(人员、制度)和系统是数据产生价值的基本保障。数据、应用、管控、系统四个方面的内容缺一不可,同时又存在相互关联、不断优化的过程(流程),绝对不是建几个系统那么简单,这也是数据专业管理的难度所在。 上面这张图就是对数据工作的流程很好的诠释,数据部门要想扭转被动的局面,首先必须有自己完整的架构(数据、应用、系统、流程、管理制度)。而这一架构的形成,是需要通过以下4个步骤:正确评估自身能力现状;找到公司业务战略、目标对数据专业的期望和差距;有选择性地确定数据工作的战略目标和阶段性计划后组织实施的;在完成阶段性计划之后,还需要评估能力提升的结果,以便对现状形成新的评价,循序渐进,有效积累。信息化的同事对于数据、应用、系统这三项内容都容易理解,但是,对于制度和流程就不太容易理解了。制度就是游戏规则,规定了该谁做,做什么,怎么做,做到什么程度。流程则是为了明确一件工作的步骤和涉及的部门之间的关系。目前流程的缺失带来太多的问题,常见的场景就是一项业务已经下线了,我们的系统中还在展示;新的业务已经为公司创造价值了,其收入还没有在财务报表中单独体现,不能及时反映这项业务的发展状况;系统中数据和报表功能已经具备了,业务部门还在要求数据部门人工提供数据,用户的需求无法及时传递到建设环节。
解决这些问题的根本就是必须形成闭环的数据工作流程,在数据生产、服务、建设、维护内部各个环节的有效沟通的同时,加入到公司运营、网络、管理的前端环节,第一时间参与产品策划、基建计划、科目调整等前期工作,才能确保数据工作的有效积累和正常运转。
3、谁在用数据?他的核心需求是什么?在清楚了定位和工作内容之后,首先要明确的就是工作目标,而目标的确定就需要了解数据的使用者是谁,他们的核心需求是什么。那么,谁是数据的需求方呢?站在企业经营的角度看,通常把数据需求分为:内部需求和外部需求。具体包括:(1)内部需求是数据服务于企业管理的职责所在。从管理层级上看,包括集团及分子公司、省级分公司;从管理职责上分就是公司管理层、职能部门、基层操作人员。管理层的诉求就是通过数据掌握公司运营的整体情况,知道“发生了什么?什么是主要原因?我应该去找谁?”你给我10个指标都多,因为这10个指标也许是反方向变化的,我要自己判断哪个是核心指标。管理层需要的是“简洁但不简单”,这个要求也是最高的。“如何让领导的桌面变得简洁?”如果这样的问题你没有想过,领导层对你的工作就很难满意。满足领导层需求的最好办法就是提供综合指数,就像是温度计,或者上证指数,一个指标就能纵览全局。而这一个指数背后是高度综合的评价体系,需要专门的研究与大量的实践检验。 (上图为DW1.0设计的领导首页UI规范,这是一个工作台,包括:问题发现、任务指派和问题反馈三个功能。中间是对目前公司当月总体情况的评价结果,雷达图中显示综合评价指标池中业务发展、财务状况、企业运营、创新能力四类指标值与目标值的差距,并支持预警提示和问题的下钻探索。页面下方,是热点信息和信息反馈的连接,支持领导任务指派和问题反馈。)职能部门是我们打交道最多的,他们的诉求就是获取本专业的数据支持日常管理。应用最多的就是每月的经营分析,有的部门使用的是自己的报表体系,有的部门基本靠数据部门支撑,有的部门基本没有什么可用的数据,有的部门干脆重新建立了自己的系统进行模型沉淀。从数据的应用层次看,我们能够提供给职能部门使用的还停留在数据的粗加工层面。“哪个是我们最赚钱的产品?哪些是我们含金量最高的用户?我们应该采用什么样的策略?我们采取的措施收效如何?”太多的问题需要用数据来回答。现在是离开数据部门的后台提数,职能部门的人自己基本拿不到数据,做不了事情。什么时候他们能自己取数自己分析,什么时候职能部门的用户满意度就能提升了。基层操作人员是与用户最接近的环节,他们能够用到的数据确实非常少。近年来的激发基层单元活力的工作,对数据服务于基层提出了更多的要求。但是,一个基于产品线的用户级粒度的收入数据,与一个基于管理主体的成本数据,怎么能够支撑一线人员的资源配置和绩效管理?数据层面为基层人员做的还非常少。最后为我们的用户说几句吧,如果我是一个世界500强的用户,第一次走进联通的营业厅办业务,联通能不能第一时间给我提供大客户级的服务而不要等我给联通创造了多少收入之后才发现我的价值?如果我使用了联通10年以上的宽带业务,联通能不能辨识出我的价值,给我提供VIP级的一体化服务?联通能不能通过我喜欢的方式、在我方便的时间、通过更加便捷的手段,推荐给我贴心的服务,而不是关注于挖掘我的隐私?以上用户的诉求,背后都是大量的数据作为支撑的。公司经营策略中说了多少年的“以客户为中心”,但是从数据指标体系上看,仍然是“以产品为中心”。数据层面确实应该为我们的用户做点什么了。 上面这张图,帮助我们换个角度去思考我们的工作目标,我们应该站在数据的使用者的角度,考虑应该做什么,能做什么,做了些什么,形成我们的工作目标。不能再固守传统的工作模式,数据工作需要总结和创新。(2)外部需求是数据服务于社会,为企业创造价值的体现。近年来,由于联通数据集中的优势,与招商、蚂蚁金服多家企业进行合作,开拓了手机终端、用户信用指数等多项应用,为企业创造了新的收入来源。(我不了解的工作,没有发言权)“去年9月国务院印发《促进大数据发展行动纲要》称,国家政府数据统一开放平台将在2018年底前建成,率先在气象、环境、信用、交通、医疗、卫生等20余项重要领域,实现公共数据资源合理适度向社会开放。”“在政府和市场的双重催动下,那些原本封存在服务器里的陈年数据,成为一座座蕴藏丰富的“金矿”,兴奋的企业和研究人员一边着手搜寻数据,一边将有价值数据按需筛选出来重构。然而,能真正做深度挖掘的企业并不多,这一领域正在等待着“杀手级”应用的出现,助推金融、医疗健康、零售业、制造业等各行业产生根本性的变革。”~《大数据的痛点》联通正经历着和社会上其他领域一样的探索过程,首先是完成了自身数据的集中整合,接下来就是考虑外部数据整合和应用的事情。对于联通而言,外部用户包括:政府主管部门、资本市场监管和审计机构,有意向的合作伙伴。对外服务合作,特别是收费服务,产品化的要求也就更高。另外,作为一个国企有它必须承担的社会责任,联通的大数据应用也许能够在治理交通拥堵、解决看病难等社会问题、提升居民幸福指数方面发挥点儿自己的作用。各行业的大数据都有同样的感觉,目前缺少“杀手级”的应用。个人认为,“杀手级”应用首先应该是基于大数据的分析预测能力与个性化需求相结合的结果,比如:高德导航提供每条路的拥堵峰值的预测,用户输入出行计划时,就可以预测到一天甚至一周分时段的拥堵情况,选择出行时间,而不是已经在路上了,再纠结于选择哪条路。再比如,最近微信发布的电子发票功能,在为用户解决实际问题,提高效率的同时,撬动企业级的应用,从个人应用深入到企业内部,让银行进一步感觉无力。另外,最近很高兴地收到了高德地图推出的早高峰的预警信息。我想无论怎样的应用,都要站在亲身体验的角度,问问自己需要的是什么,再用负责任和踏实的态度,沉下心来把问题解决到最好,就不会被评价成“简单粗暴”了。4、什么东西需要系统来实现?~~复制、流程、积累,归根到底还是积累最近接连几次有其他部门的朋友跟我抱怨,现在提一张报表的需求需要很长的时间,跟新的同事沟通多次根本不知道我们想要什么,真是无语。这样的事情已经是人员变动之后的常态了。小的事情看,无论是市场部的分析人员、信息化部的需求管理人员、厂商的开发人员,换了人,就会出现一段时间“归零”的状况。大的事情看,人换了,之前的工作没有积累,后来的人根本不明白之前工作做到什么程度了,这项工作似乎也“归零”了。另一个场景,每个月市场部分析人员获取数据编写分析报告,经营分析会开过之后,就“尘埃落定”了。数据部门加班为市场部人员提供的数据及材料,每年都花费了大量的费用。而这些支出到底创造了什么价值?是不是就是为了领导听起汇报来赏心悦目?我们真的需要坐下来好好想想了。曾经见过一个市场部的同事,使用Excel做了一个很复杂的模板,就为了把每月的数据汇总成逐月的数据,然后计算同比、环比、构成、绘制趋势图,而这些东西,用技术手段很容易实现的。为什么他们不把这个模板变成系统能力,让系统帮他?之前曾经有技术弟跟我说,现在懂业务的人才是最有价值的,没有技术实现不了的事儿,主要是要知道用技术做什么。再好的技术也要想好了要做什么,能做什么。个人认为,系统要做的事情就是复制、流程和积累,人都没有解决的问题,系统也不可能替你解决。如果你已经拥有成熟的模板,系统就可以把它复制用于各月、全国,在提高效率的同时,避免了人为操作的错误。如果你制定了完善的闭环流程,系统就能帮助你严格地执行。但是,最最有价值的还是积累,不仅数据应用、流程的积累,还有固化在系统中的“知识”的积累。它帮助后来的人熟悉数据,也不会因为人员的变动让工作归零。“积累”,是需要时时刻刻想到的事儿。 上面这张图,从大数据应用价值、系统能力层次的角度显示了能力积累的层级,也帮助我们很快地定位到我们目前能够达到的层级,清楚自己努力的目标。我们是在满足于提供数据粗加工的原材料,还是已经嵌入到企业的生产环节中,形成了商业合作模式?5、数据专业发展的关键是什么?~~人,还是人。从2008年联通公司重组到2012年数据中心成立,经过了4年的时间,期间多少艰辛不用多说。(此处略去301个字。)做什么事儿也离不开人,特别是数据专业,需要一批懂数据、用数据、踏实肯干、耐得住寂寞的人,团队才是最宝贵的资源。而人才队伍的建设必须具备的条件包括:(1)支持优胜劣汰的干部任免制度;(2)支持留住最优质的员工薪酬体系;(3)帮助员工快速成长的有效的培训交流、知识积累机制;(4)支持我们拥有竞争力的自主开发团队的薪酬体系;(5)支持我们选择最优质的合作伙伴的招标流程;(6)合作伙伴意识到自身的不足,专心积累,认真做事,和我们一起成长。6、总结最后,按照“自己的事儿、别人的事儿、老天爷的事儿”的分类方法,说说我们能做点儿什么“自己的事儿”吧:(1)首先要有稳定的数据管理架构,包括了数据、应用、系统、制度。这样的架构与公司战略目标相结合,形成演进路线和年度工作目标,通过年度目标的达成,循序渐进地逐步实现。数据管理架构需要在数据中心内部(集团、省级分公司),以及公司管理层、信息化部内部、其他业务部门之间达成共识,并坚定地、不打折扣地一起去推进实施。(2)明确岗位职责和分工界面(集团、省级分公司),并保持相对稳定,避免“临时的因事儿设岗”。定期组织员工培训、沟通,做好知识传递、信息共享,年度工作目标在员工层面达成共识,使新来的员工尽快进入新角色。通过专题研究组的形式邀请省公司参与数据的能力建设,调动省公司层面的积极性,养成数据中心人人“看数据、用数据”、“发现问题、解决问题”的良好习惯,做好自我完善、形成有效积累,形成“成长型”数据专业团队。(3)建立定期的用户(数据服务对象)沟通制度,主动介绍我们的数据架构和系统能力的提升情况,职责分工及年度工作目标,在用户层面达成共识。引导用户更多地使用系统能力并从中获益,让用户真实地感受到效率的提升,并愿意和我们一起来积累。(4)多方位整合身边资源,在完善自身能力、提高方法论、产品化水平等方面与合作伙伴达成共识,共同进步。引进咨询机构及高校专业人士参与开展综合指数、客户指标体系等多项专题研究,提升数据产品化和创新能力。(5)建立一个闭环的工作流程,使相对后端的数据流程参与到企业运营的前端流程中,以便及时反映企业的经营的变化,定期更新指标体系、报表架构及相关应用,避免前后脱节的问题,有效实施数据及应用的生命周期管理。说了这么多,一方面是因为这些年积攒的心里话不吐不快,另一方面想着这个专业能抓住机会,取得更好的发展成果。想起某位领导多少年前说的那句话~~“有为才有位”。乘着大数据的东风,我们的队伍已经再次壮大,但是,“理想很丰满,现实很骨感”,我们更应该意识到差距和肩上的责任,切忌浮躁,要脚踏实地。希望新来的同事们尽快适应,进入角色吧。

『陆』 大数据的内容和基本含义

“大数据”是近年来IT行业的热词,大数据在各个行业的应用逐渐变得广泛起来,如2014年的两会,我们听得最多的也是大数据分析,那么,什么是大数据呢,什么是大数据概念呢,大数据概念怎么理解呢,一起来看看吧。
1、大数据的定义。大数据,又称巨量资料,指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
2、大数据的采集。科学技术及互联网的发展,推动着大数据时代的来临,各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片,数据计量单位已从从Byte、KB、MB、GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB来衡量。大数据时代数据的采集也不再是技术问题,只是面对如此众多的数据,我们怎样才能找到其内在规律。
3、大数据的特点。数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据,但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的,我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。
4、大数据的挖掘和处理。大数据必然无法用人脑来推算、估测,或者用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构,依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术,因此,大数据的挖掘和处理必须用到云技术。
5、大数据的应用。大数据可应用于各行各业,将人们收集到的庞大数据进行分析整理,实现资讯的有效利用。举个本专业的例子,比如在奶牛基因层面寻找与产奶量相关的主效基因,我们可以首先对奶牛全基因组进行扫描,尽管我们获得了所有表型信息和基因信息,但是由于数据量庞大,这就需要采用大数据技术,进行分析比对,挖掘主效基因。例子还有很多。
6、大数据的意义和前景。总的来说,大数据是对大量、动态、能持续的数据,通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘,从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前,面对庞大的数据,我们可能会一叶障目、可见一斑,因此不能了解到事物的真正本质,从而在科学工作中得到错误的推断,而大数据时代的来临,一切真相将会展现在我么面前。

『柒』 大数据的发展趋势是什么

1、数据管理仍然困难


大数据分析有一个相当清晰的想法:找到隐藏在大量数据中的信息模式,训练机器学习模型来发现这些模式,并将这些模型应用到生产中,实现操作自动化。您需要清理数据并在必要时重复它。


然而,将这些数据投入生产比看上去要困难得多。对于初学者来说,从不同的孤岛收集数据可能很困难,因为需要提取、转换和加载(ETL)以及数据库技能。为机器学习练习清理和标记数据也需要大量的时间和金钱,尤其是在使用深度学习技术时。


2、数据孤岛继续激增


这并不难预测。在五年前的Hadoop开发热潮中,人们认为所有数据,包括分析和事务工作负载,都可以合并到一个平台中。


由于种种原因,这个想法从未真正实现。最大的挑战是不同的数据类型有不同的存储需求。关系数据库、图形数据库、时间序列数据库、HDF和对象存储都有各自的优缺点。如果开发人员将他们所有的数据塞入一个适合他们所有数据的数据湖,他们将不能最大化他们的优势。


3、流媒体分析突破之年


组织处理新数据越快,业务增长越好。这是实时或流分析背后的驱动力。但是对组织来说,这样做的挑战一直是非常困难和昂贵的,但是随着组织的分析团队的成熟和技术的改进,这种情况会发生变化。


NewSQL数据库、内存中的数据网格和专用的流分析平台围绕着需要超快处理输入数据的通用功能进行融合,通常使用机器学习模型来自动化决策。


关于大数据发展趋势是什么,青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。

阅读全文

与对大数据的想法相关的资料

热点内容
苹果6电量是多少mah 浏览:203
微信收款都需要什么编程软件 浏览:631
有一部小说里面有个叫雄三 浏览:430
数据库刷新命令 浏览:24
自己创建个网站需要花多少钱 浏览:688
烟花易冷文件夹名称 浏览:346
卡巴斯基2014激活工具 浏览:817
固态硬盘不支持win10系统 浏览:419
linux如何进入文件行首行尾 浏览:742
苹果7只有苹果7Plus吗 浏览:398
win10屏保不起作用 浏览:524
数据库列定义是什么意思 浏览:146
文件币软件 浏览:61
创意编程用到了哪些知识 浏览:303
文件字体可以缩小多少 浏览:922
数据仓库什么意思 浏览:12
在手机上编程能干什么 浏览:564
有色听书 浏览:229
金融数据领域大数据 浏览:551
两台win7电脑怎么传文件 浏览:946

友情链接