大数据应用相关词语

❶ 精选大数据相关用语

精选大数据相关用语

大数据 (Big Data) 与数据科学 (Data Science) 已成为大众耳熟能详的词汇，各行各业正在积极运用且开发大数据的价值，这些巨量数据也带来了巨大的商机。

这时身处于大数据时代的我们，自然得对大数据有所认识，在这里为大家列出了一些经常跟大数据一起出现的陌生用语，认识了这些大数据相关字汇，下次看大数据的相关文章就不会一直卡了。

Algorithm 演算法

出自于数学用语，在这里指的是在有限步骤内，分析数据的具体方法，而且通常由软件来执行。

AIDC 自动识别技术

AIDC(Automatic Identification and Data Capture)是将讯息数据自动识读、自动输入电脑的重要方法和手段，它是以电脑技术和通信技术为基础的综合性科学技术。常见的 AIDC 例如条码(Bar codes)、磁条(magnetic strips)、生物识别(Biometrics)、RFID 等技术。

AWS 亚马逊网路服务系统

2006 年 Amazon 开始以 Web 服务的形式向企业提供各种云端运算服务，包括运算、储存、数据库、分析、应用程式和部署服务。现在许多科学家、开发人员以及各企业的技术人员都在利用 AWS (Amazon Web Services)进行大数据分析。

Avro 序列化系统

Avro 是 Hadoop 底下的子专案，是一个数据序列化系统(Data serialization system)，被设计用来支援大量数据交换。

Behavioral analytics 行为分析

行为分析是指用科学方法分析环境刺激与行为之间的因果关系，藉着系统性的观察来了解行为的变化原则，进而有系统的操作刺激，以达到行为的学习、塑造或改变。简单来说，就是用一个有系统的方法去观察、测量、收集客观数据来分析目标的表现行为。

Big Data 大数据

大数据(or 巨量数据)，顾名思义是指大量的资讯，当数据量庞大到数据库系统无法在合理时间内进行储存、运算、处理，分析成能解读的资讯时，就称为大数据。有兴趣深入了解请参考《巨量数据的时代，用「大、快、杂、疑」四字箴言带你认识大数据》以及《7 个你不可不知的大数据定义》。

BI 商业智慧

BI (Business Intelligence) 指用现代数据仓储技术、线上分析处理技术、数据挖掘进行数据分析，再以图形化的界面或报表呈现以实现商业价值。

Cassandra 数据库系统

是 Apache 软件基金会底下的开源分布式 NoSQL 数据库系统，适合用来管理巨量的结构化数据，由于其良好的可扩展性和性能，被 Digg、Twitter、Hulu、Netflix 等知名网站所采用。

CDR 详细通联记录

CDRs (Call Detail Record)是电信网路的使用纪录，例如通话时间、通话长度等资讯。CDR 是电信业者与企业分析网路营运和客户行为的重要资源。

Clickstream Analytics 点击流分析

点击流(Clickstream)就是使用者的在网页间来来去去的点选记录，也可以分成 Upstream –– 进入这个网站的「来源」，以及 Downstream —— 拜访完这个网站之後的「去向」。对于网路行销跟搜寻引擎来说，点击流分析是十分重要的参考。

Cloud Computing 云端运算

云端运算(Cloud Computing)是一种将数据、工具及程式放到网际网路上处理的资源利用方式，是一种分散式电脑运算(Distrubted computing)的概念，也就是让网路上不同的电脑同时帮你做一件事，可以大大的增加处理速度。

也因为所有资讯都被放置到网路的虚拟空间里，工程师在绘制示意图时常以一朵云来代表这个虚拟空间，因而有了「云端(Cloud)」一名。

Data Mining 数据探勘

顾名思义，就好比在地球上从一堆粗糙的石头中进行地物探勘、寻找有价值的矿脉，数据探勘就是从巨量数据中提取出未知的、有价值的潜在资讯。

Data Modelling 数据建模

数据模式(Data Model)在资讯系统中指的是数据如何被表达、储存及取用的方式，包括数据的格式、定义和属性，数据之间的关系，以及数据的限制，而数据模式的设计过程就称为「数据建模」。

Data Visualization 数据视觉化

是关于数据之视觉表现形式的研究，数据视觉化的技术可以帮助不同背景的工程人员沟通、理解，以达良好的设计与分析结果。

Data Experts 数据专家

数据专家就是能利用数据作出研究评估的专业人士，像是数据分析师、数据科学家、数据架构师等都可以被归类为数据专家，其工作内容细分请参考《数据分析师?科学家?架构师?大数据人才的工作内容及年薪比较》。

Exploratory Data Analysis 探索式分析

探索式数据分析是指在没有标准流程跟方法的情况下，在现有的数据中找寻数据的结构和特点、探索潜藏于数据中的讯息，这种数据分析方法强调的是探索式的分析而非严谨的模式确认。

Hadoop 技术

Hadoop 是一个能够储存并管理大量数据的云端平台，为 Apache 软件基金会底下的一个开放原始码、社群基础、而且完全免费的软件，Hadoop 的两大核心功能 —— 储存(Store)及处理(Process)数据所用到的分散式档案系统 HDFS 跟 MapRece 平行运算架构。Hadoop 被广泛应用于大数据储存和大数据分析，成为大数据的主流技术。有兴趣深入了解请参考《认识大数据的黄色小象帮手 –– Hadoop》。

Internet of Things 物联网

物联网(Iots)是一个全球化的网路基础建设，透过数据撷取以及通讯能力以连结实体与虚拟物件，透过网际网路的发展，物连网可透过特定的机制，将所有装置连结在一起，以供控制、侦测、识别，并交换所有的资讯。

NoSQL 数据库系统

NoSQL 最早是指「No SQL」，号称不使用 SQL 作为查询语言的数据库系统。但近来则普遍将 NoSQL 视为「Not Only SQL」，也就是「不只是 SQL」的意思，希望结合 SQL 优点并混用关联式数据库和 NoSQL 数据库来达成最佳的储存效果。

在巨量数据所带动的潮流下，各种不同形态的NoSQL数据库如雨後春笋般窜起，其中 MongoDB 是众多 NoSQL 数据库软件中较为人熟知的一种。

Predictive Analytics 预测分析

是指透过预测模型、机器学习、数据挖掘等技术来分析现有和历史的事实数据对未来作出预测的数据分析方法。

R 语言

R 是一个开放原始码统计软件，提供统计计算和绘图功能，类似 Matlab 跟 SAS，而 R 不但免费 而且简单易上手，近年来成为数据科学界里的重要工具。

SaaS 软件即服务

SaaS (Software-As-A-Service)是随着网际网路技术和应用软件的成熟而兴起的一种软件应用模式。SaaS 提供商将软件统一部署在自己的伺服器上，藉由网路提供软件给客户，所以客户不用购买软件，而是根据需求向提供商订购所需的服务，且客户无需对软件进行维护，服务提供商会全权管理和维护软件;软件厂商在向客户提供网际网路应用的同时，也提供软件的离线操作和本地数据存储，让客户随时随地都可以使用其定购的软件和服务。

对于许多小型企业来说，SaaS 是采用先进技术的最好途径，它消除了企业购买、构建和维护基础设施和应用程式的需要。

Terabyte (1 000 000 000 000 Bytes)

TB 为兆位元组，是数据量的分级，相当于 10^12 bytes。其他数据量分级如下：

Bytes (8 Bits)

Kilobyte (1000 Bytes)

Megabyte (1 000 000 Bytes)

Gigabyte (1 000 000 000 Bytes)

Terabyte (1 000 000 000 000 Bytes)

Petabyte (1 000 000 000 000 000 Bytes)

Exabyte (1 000 000 000 000 000 000 Bytes)

Zettabyte (1 000 000 000 000 000 000 000 Bytes)

Yottabyte (1 000 000 000 000 000 000 000 000 Bytes)

以上是小编为大家分享的关于精选大数据相关用语的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

❷ 近年来出现了许多新词如克隆云技术互联网,这样的词我还知道什么

这样新出现的词语还有：大数据、视频流、潜水、窗口、桌面、充电、放水、绿色、亮点内、登陆、接轨。

1、大数容据

IT行业术语，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

2、窗口

原意是窗户，新含义是计算机人机会话界面的一个屏幕上的矩形区域。还有一个新意思是“满足某种条件的时机”，例如“火箭发射窗口”、“成品油调价窗口”。

3、桌面

原来的意思是桌子上用来放东西的平面。新的含义是进入计算机的视窗操作系统平台时，显示器上显示的背景。

4、充电

原来是指把直流电源接到蓄电池的两极上使蓄电池获得放电能力，现比喻通过学习补充知识，提高技能等。

5、放水

原来是指把水放出去，而现在常指体育比赛中串通作弊，一方故意输给另一方。

6、接轨

原来指火车轨道接起来了，现比喻两种事物彼此衔接起来。

❸ 大数据热门词汇汇总

大数据热门词汇汇总
可以说，大数据是如今IT行业最热门的趋势之一，它催生出了处理大数据的一批全新技术。而新技术带来了新的热门词汇：首字母缩略词、专业术语和产品名称等。连"大数据"这个短语本身都让人犯晕。许多人一听到"大数据"，觉得是指"大量数据"，而大数据的涵义绝不仅仅涉及数据量的多寡。

下面是我们认为你要熟悉的几个热门词汇，按字母顺序排列。
ACID
ACID的全称是原子性、一致性、隔离性和持久性，这其实是一组需求或属性：如果这四个方面都得到遵守，就能在处理过程中确保数据库事务的数据完整性。虽然ACID问世已有一段时日，但是事务数据量的急剧增长把更多的注意力投向在处理大数据时需要满足ACID的规定。
大数据三要素
如今的IT系统在生成数量、速度和种类都很"庞大"的数据。
数量：IDC公司估计，今年全球信息总量将达到2.7泽字节（这相当于27亿太字节），而且每两年就翻一番。
速度：让IT管理人员们头痛的不仅仅是数据数量，还有数据从金融系统、零售系统、网站、传感器、无线射频识别（RFID）芯片以及Facebook和推特等社交网络源源而来的速度越来越快。
种类：如果回到5年前或可能10年前，IT人员处理的主要是字母数字数据，它们很容易存储在关系数据库中整齐排列的行和列中。现在不再是这样了。如今，推特和Facebook上的帖子、各种文档及网页内容等非结构化数据都是大数据组合的一部分。
列式（或列型）数据库
一些新一代数据库（如开源Cassandra和惠普的Vertica数据库）被设计成了按列存储数据，而不是像传统的SQL数据库那样按行存储数据。这种设计提供了更快的磁盘访问速度，提高了处理大数据时的性能。对数据密集型业务分析应用系统而言，列式数据库尤其受到欢迎。
数据仓库
数据仓库这个概念存在至今已有大概25年了，具体指将数据从多个操作IT系统复制到面向业务分析应用系统的辅助离线数据库
但是随着数据量急剧增长，数据仓库系统正在迅速改变。它们需要存储更多的数据以及更多种类的数据，因而数据仓库管理成为一大难题。10年或20年前，数据可能每周或每月复制到数据仓库系统中；而如今，数据仓库的更新要频繁得多，有的甚至实时更新。
ETL
将数据从一个数据库（比如支持银行应用事务处理系统的数据库）转移到另一个数据库（比如用于业务分析的数据仓库系统）时，就要用到提取、转换和加载（ETL）软件。数据从一个数据库传送到另一个数据库时，常常需要对数据进行重新格式化和清理操作。
由于数据量急剧增长，数据处理速度大大加快，对ETL工具的性能要求也大大提高了。
Flume
Flume是属于Apache Hadoop大家族（其他技术包括HBase、Hive、Oozie、Pig和Whirr）的一项技术，这种框架用于为Hadoop填充数据。该技术使用散布于应用服务器、Web服务器、移动设备及其他系统上的软件代理，收集数据，并将数据传送到Hadoop系统。
比如说，公司可以使用在Web服务器上运行的Apache Flume，收集来自推特帖子的数据，以便分析。
地理空间分析
推动大数据潮流的一个趋势是，由如今的IT系统生成和收集的地理空间数据越来越多。常言道，一幅图片的信息量抵得上1000个单词；所以难怪越来越多的地图、图表、照片及其他基于地理位置的内容是导致如今大数据呈爆炸式增长的主要动因。
地理空间分析是一种特殊形式的数据可视化（参阅下面的"可视化"条目），在地理地图上覆盖数据，以帮助用户更清楚地理解大数据分析的结果。
Hadoop
Hadoop是一种开源平台，用于开发分布式、数据密集型的应用程序。它由Apache软件基金会控制。
Hadoop的发明者是雅虎公司的开发者道格o卡廷（Doug Cutting），他在谷歌实验室的MapRece概念这个基础上开发出了Hadoop，以他儿子的玩具象命名。
另外，HBase是一种非关系数据库，它是作为Hadoop项目的一部分开发而成的。Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop的一个关键组成部分。Hive则是建立在Hadoop基础上的数据仓库系统。
内存中数据库
计算机在处理事务或执行查询时，一般从磁盘驱动器获取数据。但是当IT系统处理大数据时，这个过程可能实在太慢。
内存中数据库系统利用计算机的主内存来存储经常使用的数据，因而大大缩短了处理时间。内存中数据库产品包括SAP HANA和甲骨文Times Ten内存中数据库。
Java
Java是一种编程语言，由现隶属甲骨文公司的Sun开发，于1995年发布。Hadoop和其他许多大数据技术都是使用Java开发而成的，它仍是大数据领域一种主要的开发技术。
Kafka
Kafka是一种高吞吐量的分布式消息传送系统，最初是在LinkedIn开发而成，用于管理该服务网站的活动流（关于网站使用情况的数据）和操作数据处理流水线（关于服务器组件的性能）。
Kafka在处理大量流式数据时很有效，而流式数据是许多大数据计算环境的一个关键问题。由推特开发的Storm是另一种大行其道的流处理技术。
Apache软件基金会已将Kafka列为一个开源项目。所以，别以为这是有缺陷的软件。
延迟时间
延迟时间是指数据从一个点传送到另一个点过程中的延迟，或者是某个系统（如应用程序）响应另一个系统的延迟数量。
虽然延迟时间不是什么新术语，但是随着数据量不断增长，IT系统竭力跟上步伐，如今你更常听到这个术语。简单地说，"低延迟"是好事，"高延迟"是坏事。
映射/化简
映射/化简（Map/Rece）这种方法是指把一个复杂的问题分解成多个较小的部分，然后将它们分发到多台计算机上，最后把它们重新组装成一个答案。
谷歌的搜索系统用到了映射/化简概念，这家公司有一个品牌名为MapRece的框架。
谷歌在2004年发布的一份白皮书描述了它使用映射/化简的情况。Hadoop之父道格o卡廷充分认识到了其潜力，开发出了同样借用映射/化简概念的第一个版本的Hadoop。
NoSQL数据库
大多数主流的数据库（如甲骨文数据库和微软SQL Server）基于关系型体系结构，使用结构化查询语言（SQL）用于开发和数据管理。
但是名为"NoSQL"（有些人现在称NoSQL表示"不是只有SQL"）的新一代数据库系统基于支持者们认为更适合处理大数据的体系结构。
一些NoSQL数据库是为提高可扩展性和灵活性设计的，另一些NoSQL数据库在处理文档及其他非结构化数据方面比较有效。典型的NoSQL数据库包括Hadoop/HBase、Cassandra、MongoDB和CouchDB，而甲骨文等一些知名开发商已推出了各自的NoSQL产品。
Oozie
Apache Oozie是一种开源工作流引擎，用于帮助管理面向Hadoop的处理工作。使用Oozie，一系列工作可以用多种语言（如Pig和MapRece）来加以定义，然后彼此关联起来。比如说，一旦从操作应用程序收集数据的作业已完成，程序员就可以启动数据分析查询任务。
Pig
Pig是Apache软件基金会的另一个项目，这个平台用于分析庞大的数据集。就其本质而言，Pig是一种编程语言，可用于开发在Hadoop上运行的并行计算查询。
定量数据分析
定量数据分析是指使用复杂的数学或统计模型，解释金融和商业行为，或者甚至预测未来的行为。
由于如今收集的数据量急剧增加，定量数据分析已变得更加复杂。但是如果公司知道如何利用海量数据，获得更好的可视性，深入了解公司业务，并且洞察市场发展趋势，那么更多的数据也有望在数据分析方面带来更多的机会。
一个问题是，拥有这种分析技能的人才严重匮乏。知名咨询公司麦肯锡表示，光美国就需要150万名拥有大数据分析技能的分析员和管理员。
关系数据库
关系数据库管理系统（RDBM）是如今使用最广泛的一种数据库，包括IBM的DB2、微软的SQL Server和甲骨文数据库。从银行应用系统、零售店的销售点系统到库存管理应用软件，大多数的企业事务处理系统都在RDBM上运行。
但有些人认为，关系数据库可能跟不上如今数据量和种类都呈爆炸式增长的形势。比如说，RDBM当初在设计时着眼于处理字母数字数据，处理非结构化数据时不是同样有效。
分片
随着数据库变得越来越庞大，处理起来也变得越来越困难。分片（sharding）是一种数据库分区技术，把数据库分成了更小、更容易管理的部分。具体来说，数据库被横向分区，以便单独管理数据库表中的不同行。
分片方法让庞大数据库的片段可以分布在多台服务器上，从而提高数据库的整体运行速度和性能。
另外，Sqoop是一种开源工具，用于将来自非Hadoop来源（如关系数据库）的数据转移到Hadoop环境。
文本分析
导致大数据问题的因素之一是，从推特和Facebook等社交媒体网站、外部新闻源，甚至公司内部收集而来以便分析的文本数量越来越多。由于文本是非结构化数据（不像通常存储在关系数据库中的结构化数据），主流的业务分析工具面对文本时常常束手无策。
文本分析采用了一系列方法（关键字搜索、统计分析法和语言研究法等），从基于文本的数据中获得洞察力。
非结构化数据
就在不久前，大部分数据还是结构化数据，这种字母数字信息（如来自销售交易的财务数据）很容易存储在关系数据库中，并由商业智能工具来分析。
但是如今共计2.7泽字节的存储数据中很大一部分是非结构化数据，比如基于文本的文档、推特消息、发布在Flickr上的照片、发布在YouTube上的视频，等等。（颇有意思的是，每分钟有长达35个小时的视频内容上传到YouTube。）处理、存储和分析所有这些凌乱的非结构化数据常常是如今的IT系统面临的难题。
可视化
随着数据量的增长，人们使用静态的图表和图形来理解数据越来越困难了。这就导致开发新一代的数据可视化和分析工具，能够以新的方式呈现数据，从而帮助人们理解海量信息。
这些工具包括：标以色码的热图，三维图形，显示一段时间内变化的动画可视化，以及在地理地图上覆盖数据的地理空间呈现。今天的先进数据可视化工具还具有更强的互动性，比如允许用户放大某个数据子集，进行更仔细的检查。
Whirr
Apache Whirr是一组Java类库，用于运行大数据云服务。更确切地说，它可以加快在亚马逊弹性计算云（EC2）和Rackspace等虚拟基础设施上开发Hadoop集群的过程。
XML
可扩展标记语言（XML）用来传输和存储数据（别与HTML混为一谈，后者用来显示数据）。借助XML，程序员们就可以创建通用的数据格式，并通过互联网共享信息和格式。
由于XML文档可能非常庞大、复杂，它们往往被认为导致IT部门面临大数据挑战。
尧字节
尧字节（yottabyte）是一种数据存储度量指标，相当于1000泽字节。据知名调研机构IDC公司估计，今年全球存储的数据总量预计将达到2.7泽字节，比2011年增长48%。所以，我们离达到尧字节这个大关还有很长一段路，不过从目前大数据的增长速度来看，那一天的到来可能比我们想象的要快。
顺便说一下，1泽字节相当于1021字节的数据。它相当于1000艾字节（EB）、100万拍字节（PB）和10亿太字节（TB）。
ZooKeeper
ZooKeeper是由Apache软件基金会创建的一项服务，旨在帮助Hadoop用户管理和协调跨分布式网络的Hadoop节点。
ZooKeeper与HBase紧密集成，而HBase是与Hadoop有关的数据库。ZooKeeper是一项集中式服务，用于维护配置信息、命名服务、分布式同步及其他群组服务。IT管理人员用它来实现可靠的消息传递机制、同步流程执行及实施冗余服务。

❹ 大理电脑培训学校告诉你大数据时代三个“关键词”

“十三五”时期，实施国家大数据战略，就是把大数据作为基础性战略资源，全面实施促进大数据发展行动，加快推动数据资源共享开放和开发应用，助力产业转型升级和社会治理创新。落实这一决策部署，要做的工作很多，其中，面向全社会普及大数据常识，既是打基础的工作，也是必不可少的环节。本文将围绕大数据时代三个“关键词”，做些必要阐释。

关键词1

数据化：信息社会的重要标志

数据化有狭义和广义之分。从狭义看，数据化是指将事物及其运动转化为可识别信息的过程。从广义看，数据化是指利用基础数据全面认知并优化改造客观世界的过程。数据是一种客观存在，把这些客观存在的数据找出来，就是数据化的过程。如何有效获取数据？其重要手段就是利用大数据，这本身也是数据化的集中体现。

大数据不同于小数据。相对于大数据而言，过去我们熟悉的标准化统计数据就是小数据。大数据之所以在网络时代快速发展，是因为有一系列幕后的推动力量，包括摩尔定律的作用、互联网与移动互联网的发展，以及社交网络、传感设备、智能终端、智能制造的出现等，正是这些力量促使了大数据爆发性增长。从种类上看，大数据不仅包括传统的统计数据，还包括实时、连续发生的交易数据、行为数据、传感数据，等等。其基本特点是多杂碎快。

大数据之所以重要，是因为它能做很多过去的小数据做不了的事情。大数据的作用可以简单归纳为5个效应：一是识别效应，它可以识别身份、位置、状态、真假；二是重现效应，它可以再现过去的场景，实现过程的追溯；三是关联效应，通过对数据的相关分析、联想分析、聚类分析，可以找出事物之间的联系；四是溢价效应，大数据的应用可以产生新的数据，有利于发现事物变化的内在规律；五是预测效应，利用大数据可以对经济、天气、灾害、疾病以及人类的行为进行预测分析。

数据化是信息社会的重要标志。人类经过农业社会、工业社会，现在已经进入了信息社会。信息社会一定是高度信息化的社会，也一定是高度数据化的社会。尤其是大数据技术的出现，使过去不可计量、存储、分析和共享的很多东西都被数据化了，这标志人类在寻求量化世界的道路上前进了一大步，人们认识世界的能力有了空前提高。就像我们现已熟知的定式、公理、公式，客观上早就存在，一经被人发现就变得非常有价值，成为我们行动的利器。数据也是这样，过去我们没有技术和手段，不能大量发现和捕捉到它。现在我们有了大数据技术，就离发现事物的本质及其变化规律更近了。所以说，有了大数据，所有可以数据化的信息都被数据化了，人类认识和改变世界的能力也就大大提升了。

关键词2

升维：数据化能力决定竞争能力

“升维”一词来自于科幻作家刘慈欣的小说《三体》。在这里借用这个词汇想表达的是，人类从农业社会、工业社会到信息社会，就是一个不断升维的过程。对于农业社会而言，工业社会就是升维。对于工业社会来讲，信息社会就是升维。信息社会与工业社会之间的竞争，不是在一个维度，更不在一个层次。

信息革命已经将人类带进了信息社会。所谓信息社会，就是建立在工业社会之上，全面实现信息化，并体现出以人为本、可持续和包容发展理念的新型社会。今天的中国，正处在重要转型期。虽然我们面临许多困难和挑战，但在创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念引领下，新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化和绿色化进程势必持续向前。因此，当工业社会升维到信息社会时，我们的城镇和乡村也会随之加快信息化进程。

仅以城市为例，工业化城市升维到信息化城市，而信息化城市的重要标志之一，就是高度数据化。城市的基础设施、经济、社会、政务、生活等都将在“升维”的过程中实现高度的数据化。概括地讲，就是一切都将“用数据说话，靠数据决策，依数据行动”。信息革命是推动城市数据化的主要动力。我认为，未来的推动力将会来自以下几个方面：一是信息化，全球经济发展的推动力；二是网络化，连接一切；三是宽带化，“极速”宽带不是梦；四是智能化，智能产品、智能工厂大量涌现；五是服务化，服务环节创造的价值可以占到90%以上；六是社会化，管理运营的社会化；七是生态化，从价值链向生态圈转型；八是平台化，企业运营、政府治理都将平台化。围绕上述发展趋势，决定城市竞争力的核心要素，将包括：数据采集能力、数据处理能力、数据传播能力、数据利用能力、数据安全能力等。未来城市之间的竞争将体现为数据化能力之间的竞争。

关键词3

数据开放：大数据战略的突破口

实施国家大数据战略，关键在于推进数据资源开放共享。推进大数据战略，并不需要政府花钱大量补贴和建立这一领域的新兴产业，只需加快政府数据开放共享，就能催生一个重要的新增长点——新型的服务业。建立大数据的基础设施，可以让经济增长潜力迅速迸发出来，这是因为公司可以用这些数据创造价值，进而可能创造新的服务行业。数据已经在那儿了，开放没有什么成本，赢得的却是新的发展机会。

需要说明的是，大数据战略中的数据开放，与我们常说的信息公开有所不同。以往的信息公开往往是政府将加工好的信息放到网上去，而数据开放则强调开放更多的基础数据，比如，交通大数据、通信大数据等。让基础数据流动起来，才能够真正释放其应有的价值，才能够通过这些数据去整合资源，创造出新的商业模式和新的业态。近年来，大理北大青鸟http://www.kmbdqn.cn/发现国内已有不少城市和企业开展了类似的数据开放应用活动，通过数据开放产生经济和社会价值的实践，让人们逐渐认识到数据的价值和数据开放的重要性。总之，信息社会已经来临，现在的行动，决定未来。

❺ 关于大数据你必须了解的几个关键词

关于大数据你必须了解的几个关键词
大数据分析的定义：大数据分析，即对规模巨大的数据进行分析，能够高效存储和处理海量数据、并有效达成多种分析目标的工具及技术的集合。Gartner将大数据分析定义为追求显露模式检测和发散模式检测，以及强化对过去未连接资产的使用的实践和方法，意即一套针对大数据进行知识发现的方法。通俗地讲，大数据分析技术就是大数据的收集、存储、分析和可视化的技术，是一套能够解决大数据的4V【海量(Volume)、高速(Velocity)、多变(Variety)、真实(Veracity)】问题，分析出高价值(Value)的信息的工具集合。
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，需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。数据量:这个参数表示数据的数量，随着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。数据类型:传统企业数据(Traditionalenterprisedata)：包括CRMsystems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。机器和传感器数据(Machine-generated/sensordata)：包括呼叫记录(CallDetailRecords)，智能仪表，工业设备传感器，设备日志(通常是Digitalexhaust)，交易数据等。社交数据(Socialdata)：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。处理速度: 1秒定律，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同，物联网，云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。大数据分析工具：数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，几款好用的处理工具如Hadoop、HPCC、Storm、Apache Drill、RapidMiner和Pentaho BI。工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。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。营销:主要用于管理和优化各种营销活动，如交叉销售、追加销售以及基于位置的一对一营销，并及时对客户需求进行完整评估等。财政:使用大数据技术可以预防欺诈检查、进行风险估计和管理、贸易监视、反洗钱、防止信贷风险等。保险:为规避风险，防止欺诈行为，由大数据分析师及时分析调整工作负荷，客户价值等。零售:1、分析商品2、供应链管理分析3、优化消费通讯:推进网络优化规划，满足不同客户需求，研发并推出新产品。分析引擎:提供连接器，处理数据库。支持大数据分析法：面对庞杂而复杂的数据，必须有许多有效的解决方案，普通分析和高级分析都可以轻松提供集成，集中分析数据，在一个单一的平台上，满足分析引擎对营销方案的需求。电子表格工具：ODBC连接器将客户与Microsoft Excel连接在一起，利用精湛的分析工具如Qlik，MicroStrategy，TIBCO、Jaspersoft，Tableau等，在ODBC/REST APIS的帮助下，将协调R统计编程语言添加到金属板。CRM和在线营销方案:Salesforce.com提供的着名的CRM和在线营销解决方案适合处理业务，并及时提供必要的网络分析对策。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、新模型进行挖掘，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人们面前。

❻ 大数据时代三个“关键词”

“十三五”时期，实施国家大数据战略，就是把大数据作为基础性战略资源，全面实施促进大数据发展行动，加快推动数据资源共享开放和开发应用，助力产业转型升级和社会治理创新。落实这一决策部署，要做的工作很多，其中，面向全社会普及大数据常识，既是打基础的工作，也是必不可少的环节。本文将围绕大数据时代三个“关键词”，做些必要阐释。

关键词1

数据化：信息社会的重要标志

数据化有狭义和广义之分。从狭义看，数据化是指将事物及其运动转化为可识别信息的过程。从广义看，数据化是指利用基础数据全面认知并优化改造客观世界的过程。数据是一种客观存在，把这些客观存在的数据找出来，就是数据化的过程。如何有效获取数据？其重要手段就是利用大数据，这本身也是数据化的集中体现。

大数据不同于小数据。相对于大数据而言，过去我们熟悉的标准化统计数据就是小数据。大数据之所以在网络时代快速发展，是因为有一系列幕后的推动力量，包括摩尔定律的作用、互联网与移动互联网的发展，以及社交网络、传感设备、智能终端、智能制造的出现等，正是这些力量促使了大数据爆发性增长。从种类上看，大数据不仅包括传统的统计数据，还包括实时、连续发生的交易数据、行为数据、传感数据，等等。其基本特点是多杂碎快。

大数据之所以重要，是因为它能做很多过去的小数据做不了的事情。大数据的作用可以简单归纳为5个效应：一是识别效应，它可以识别身份、位置、状态、真假；二是重现效应，它可以再现过去的场景，实现过程的追溯；三是关联效应，通过对数据的相关分析、联想分析、聚类分析，可以找出事物之间的联系；四是溢价效应，大数据的应用可以产生新的数据，有利于发现事物变化的内在规律；五是预测效应，利用大数据可以对经济、天气、灾害、疾病以及人类的行为进行预测分析。

数据化是信息社会的重要标志。人类经过农业社会、工业社会，现在已经进入了信息社会。信息社会一定是高度信息化的社会，也一定是高度数据化的社会。尤其是大数据技术的出现，使过去不可计量、存储、分析和共享的很多东西都被数据化了，这标志人类在寻求量化世界的道路上前进了一大步，人们认识世界的能力有了空前提高。就像我们现已熟知的定式、公理、公式，客观上早就存在，一经被人发现就变得非常有价值，成为我们行动的利器。数据也是这样，过去我们没有技术和手段，不能大量发现和捕捉到它。现在我们有了大数据技术，就离发现事物的本质及其变化规律更近了。所以说，有了大数据，所有可以数据化的信息都被数据化了，人类认识和改变世界的能力也就大大提升了。

关键词2

升维：数据化能力决定竞争能力

“升维”一词来自于科幻作家刘慈欣的小说《三体》。在这里借用这个词汇想表达的是，人类从农业社会、工业社会到信息社会，就是一个不断升维的过程。对于农业社会而言，工业社会就是升维。对于工业社会来讲，信息社会就是升维。信息社会与工业社会之间的竞争，不是在一个维度，更不在一个层次。

信息革命已经将人类带进了信息社会。所谓信息社会，就是建立在工业社会之上，全面实现信息化，并体现出以人为本、可持续和包容发展理念的新型社会。今天的中国，正处在重要转型期。虽然我们面临许多困难和挑战，但在创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念引领下，新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化和绿色化进程势必持续向前。因此，当工业社会升维到信息社会时，我们的城镇和乡村也会随之加快信息化进程。

仅以城市为例，工业化城市升维到信息化城市，而信息化城市的重要标志之一，就是高度数据化。城市的基础设施、经济、社会、政务、生活等都将在“升维”的过程中实现高度的数据化。概括地讲，就是一切都将“用数据说话，靠数据决策，依数据行动”。信息革命是推动城市数据化的主要动力。我认为，未来的推动力将会来自以下几个方面：一是信息化，全球经济发展的推动力；二是网络化，连接一切；三是宽带化，“极速”宽带不是梦；四是智能化，智能产品、智能工厂大量涌现；五是服务化，服务环节创造的价值可以占到90%以上；六是社会化，管理运营的社会化；七是生态化，从价值链向生态圈转型；八是平台化，企业运营、政府治理都将平台化。围绕上述发展趋势，决定城市竞争力的核心要素，将包括：数据采集能力、数据处理能力、数据传播能力、数据利用能力、数据安全能力等。未来城市之间的竞争将体现为数据化能力之间的竞争。

关键词3

数据开放：大数据战略的突破口

实施国家大数据战略，关键在于推进数据资源开放共享。推进大数据战略，并不需要政府花钱大量补贴和建立这一领域的新兴产业，只需加快政府数据开放共享，就能催生一个重要的新增长点——新型的服务业。建立大数据的基础设施，可以让经济增长潜力迅速迸发出来，这是因为公司可以用这些数据创造价值，进而可能创造新的服务行业。数据已经在那儿了，开放没有什么成本，赢得的却是新的发展机会。

需要说明的是，大数据战略中的数据开放，与我们常说的信息公开有所不同。以往的信息公开往往是政府将加工好的信息放到网上去，而数据开放则强调开放更多的基础数据，比如，交通大数据、通信大数据等。让基础数据流动起来，才能够真正释放其应有的价值，才能够通过这些数据去整合资源，创造出新的商业模式和新的业态。近年来，昆明北大青鸟http://www.kmbdqn.cn/发现国内已有不少城市和企业开展了类似的数据开放应用活动，通过数据开放产生经济和社会价值的实践，让人们逐渐认识到数据的价值和数据开放的重要性。总之，信息社会已经来临，现在的行动，决定未来。

❼ 小锦鲤云技术大数据这样的词还有哪些

智能化、物联网、互联网、移植、密封舱、科技、嫁接、智能化、信息化。
智能化就是用人工智能的思想，让机器具有和人一样的思维、思考、分析的能力，使得其处理结果更加合理。物联网，通过装置在各类物体上的SIM卡、传感器、二维码等，经过接口与无线网络相连，给物体赋予职能，可实现人与物体间和物体与物体间的沟通和对话。这种将物体连接起来的网络被称为物联网。互联网是指将两台计算机或者是两台以上的计算机终端、客户端、服务端通过计算机信息技术的手段互相联系起来的结果，人们可以与远在千里之外的盆友相互发送邮件、共同完成一项工作、共同娱乐。移植，密封舱，科技，嫁接，智能化这几个词，密封舱不属一类词，其它的移植，嫁接，科技，智能化都可以在农业科学种植中用到，密封舱最多也就是保护种子时可以用的。信息化的概念起源于60年代的日本，首先是由日本学者梅棹忠夫提出来的，而后被译成英文传播到西方，西方社会普遍使用"信息社会"和"信息化"的概念是70年代后期才开始的。

❽ 玉溪电脑培训学校告诉你大数据时代三个“关键词”

“十三五”时期，实施国家大数据战略，就是把大数据作为基础性战略资源，全面实施促进大数据发展行动，加快推动数据资源共享开放和开发应用，助力产业转型升级和社会治理创新。落实这一决策部署，要做的工作很多，其中，面向全社会普及大数据常识，既是打基础的工作，也是必不可少的环节。本文将围绕大数据时代三个“关键词”，做些必要阐释。

关键词1

数据化：信息社会的重要标志

数据化有狭义和广义之分。从狭义看，数据化是指将事物及其运动转化为可识别信息的过程。从广义看，数据化是指利用基础数据全面认知并优化改造客观世界的过程。数据是一种客观存在，把这些客观存在的数据找出来，就是数据化的过程。如何有效获取数据？其重要手段就是利用大数据，这本身也是数据化的集中体现。

大数据不同于小数据。相对于大数据而言，过去我们熟悉的标准化统计数据就是小数据。大数据之所以在网络时代快速发展，是因为有一系列幕后的推动力量，包括摩尔定律的作用、互联网与移动互联网的发展，以及社交网络、传感设备、智能终端、智能制造的出现等，正是这些力量促使了大数据爆发性增长。从种类上看，大数据不仅包括传统的统计数据，还包括实时、连续发生的交易数据、行为数据、传感数据，等等。其基本特点是多杂碎快。

大数据之所以重要，是因为它能做很多过去的小数据做不了的事情。大数据的作用可以简单归纳为5个效应：一是识别效应，它可以识别身份、位置、状态、真假；二是重现效应，它可以再现过去的场景，实现过程的追溯；三是关联效应，通过对数据的相关分析、联想分析、聚类分析，可以找出事物之间的联系；四是溢价效应，大数据的应用可以产生新的数据，有利于发现事物变化的内在规律；五是预测效应，利用大数据可以对经济、天气、灾害、疾病以及人类的行为进行预测分析。

数据化是信息社会的重要标志。人类经过农业社会、工业社会，现在已经进入了信息社会。信息社会一定是高度信息化的社会，也一定是高度数据化的社会。尤其是大数据技术的出现，使过去不可计量、存储、分析和共享的很多东西都被数据化了，这标志人类在寻求量化世界的道路上前进了一大步，人们认识世界的能力有了空前提高。就像我们现已熟知的定式、公理、公式，客观上早就存在，一经被人发现就变得非常有价值，成为我们行动的利器。数据也是这样，过去我们没有技术和手段，不能大量发现和捕捉到它。现在我们有了大数据技术，就离发现事物的本质及其变化规律更近了。所以说，有了大数据，所有可以数据化的信息都被数据化了，人类认识和改变世界的能力也就大大提升了。

关键词2

升维：数据化能力决定竞争能力

“升维”一词来自于科幻作家刘慈欣的小说《三体》。在这里借用这个词汇想表达的是，人类从农业社会、工业社会到信息社会，就是一个不断升维的过程。对于农业社会而言，工业社会就是升维。对于工业社会来讲，信息社会就是升维。信息社会与工业社会之间的竞争，不是在一个维度，更不在一个层次。

信息革命已经将人类带进了信息社会。所谓信息社会，就是建立在工业社会之上，全面实现信息化，并体现出以人为本、可持续和包容发展理念的新型社会。今天的中国，正处在重要转型期。虽然我们面临许多困难和挑战，但在创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念引领下，新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化和绿色化进程势必持续向前。因此，当工业社会升维到信息社会时，我们的城镇和乡村也会随之加快信息化进程。

仅以城市为例，工业化城市升维到信息化城市，而信息化城市的重要标志之一，就是高度数据化。城市的基础设施、经济、社会、政务、生活等都将在“升维”的过程中实现高度的数据化。概括地讲，就是一切都将“用数据说话，靠数据决策，依数据行动”。信息革命是推动城市数据化的主要动力。我认为，未来的推动力将会来自以下几个方面：一是信息化，全球经济发展的推动力；二是网络化，连接一切；三是宽带化，“极速”宽带不是梦；四是智能化，智能产品、智能工厂大量涌现；五是服务化，服务环节创造的价值可以占到90%以上；六是社会化，管理运营的社会化；七是生态化，从价值链向生态圈转型；八是平台化，企业运营、政府治理都将平台化。围绕上述发展趋势，决定城市竞争力的核心要素，将包括：数据采集能力、数据处理能力、数据传播能力、数据利用能力、数据安全能力等。未来城市之间的竞争将体现为数据化能力之间的竞争。

关键词3

数据开放：大数据战略的突破口

实施国家大数据战略，关键在于推进数据资源开放共享。推进大数据战略，并不需要政府花钱大量补贴和建立这一领域的新兴产业，只需加快政府数据开放共享，就能催生一个重要的新增长点——新型的服务业。建立大数据的基础设施，可以让经济增长潜力迅速迸发出来，这是因为公司可以用这些数据创造价值，进而可能创造新的服务行业。数据已经在那儿了，开放没有什么成本，赢得的却是新的发展机会。

需要说明的是，大数据战略中的数据开放，与我们常说的信息公开有所不同。以往的信息公开往往是政府将加工好的信息放到网上去，而数据开放则强调开放更多的基础数据，比如，交通大数据、通信大数据等。让基础数据流动起来，才能够真正释放其应有的价值，才能够通过这些数据去整合资源，创造出新的商业模式和新的业态。近年来，玉溪北大青鸟http://www.kmbdqn.cn/发现国内已有不少城市和企业开展了类似的数据开放应用活动，通过数据开放产生经济和社会价值的实践，让人们逐渐认识到数据的价值和数据开放的重要性。总之，信息社会已经来临，现在的行动，决定未来。

❾ 像云技术、多媒体、互联网这样新出现的词语有哪些

1、大数据

IT行业术语，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的专数据集合，是需属要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

2、视频流

视频数据的传输，例如，它能够被作为一个稳定的和连续的流通过网络处理。因为流动，客户机浏览器或插件能够在整个文件被传输完成前显示多媒体数据。视频流技术基于2密钥技术，视频译码技术和可升级的视频分发技术发展。

3、潜水

原意为进行水下查勘、打捞等进入水面以下的活动，后逐渐发展成为水下活动。随着网络应用的不断普及，大众又赋予了潜水新一层的含义，即在他人不知情的情况下，隐秘的观看共享信息或留言，而不主动表露自己身份、发布信息和回复他人信息的单独个体或行为。

4、窗口

原意是窗户，新含义是计算机人机会话界面的一个屏幕上的矩形区域。还有一个新意思是“满足某种条件的时机”，例如“火箭发射窗口”、“成品油调价窗口”。

5、桌面

原来的意思是桌子上用来放东西的平面。新的含义是进入计算机的视窗操作系统平台时，显示器上显示的背景。