人类数据产生方式有哪些阶段

『壹』 人类社会的数据产生方式大致经历了哪三个阶段:

人类数据的产生太从岩石的缘分，每个人计算的阶段呢？最后使用计算机发展的阶段更加便捷

『贰』 什么是大数据时代

大数据是互联网发展到一定阶段的必然产物，由于互联网在资源整合方面的能力在不断增强，互联网本身必须通过数据来体现出自身的价值，所以从这个角度来看，大数据正在充当互联网价值的体现者。

随着更多的社会资源进行网络化和数据化改造，大数据所能承载的价值也必将不断提到提高，大数据的应用边界也会不断得到拓展，所以在未来的网络化时代，大数据自身不仅能够代表价值，大数据自身更是能够创造价值。

但是只有技术支撑，还不足以引起大数据时代的到来，另外一个重要因素，就是数据产生方式的变革，数据产生的方式在过去这些年经历了三个阶段：

第一阶段，运营式系统阶段。在上世纪七八十年代，用户购物时产生的记录一条条输入数据库，当时都是由这些运营系统生成这些数据的。

第二阶段，由用户原创内容阶段。2002年的时候，开始有了博客，后来发展成微博，到后来出现的微信，这些让每个网民都成了自媒体，都可以自己随心所欲地向网络发布相关的信息，这个时候数据产生的速度要远远大于之前的仅仅由运营系统产生的数据。

第三阶段，感知式系统阶段。真正让大数据时代由量变到质变是因为数据产生的方式到了第三个阶段——感知式系统阶段。

感知式系统阶段也就是物联网的大规模普及，物联网的迅速发展让大数据时代最终到来。

『叁』 大数据时代发展历程是什么

可按照时间点划分大数据的发展历程。

『肆』 数据处理经历了哪几个阶段

数据治理流程是从数据规划、数据采集、数据储存管理到数据应用整个流程的无序到有序的过程，也是标准化流程的构建过程。

根据每一个过程的特点，我们可以将数据治理流程总结为四个字，即“理”、“采”、“存”、“用”。

1.理：梳理业务流程，规划数据资源

对于企业来说，每天的实时数据都会超过TB级别，需要采集用户的哪些数据，这么多的数据放在哪里，如何放，以什么样的方式放？

这些问题都是需要事先进行规划的，需要有一套从无序变为有序的流程，这个过程需要跨部门的协作，包括了前端、后端、数据工程师、数据分析师、项目经理等角色的参与。

2.采：ETL采集、去重、脱敏、转换、关联、去除异常值

前后端将采集到的数据给到数据部门，数据部门通过ETL工具将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程，目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。

3.存：大数据高性能存储及管理

这么多的业务数据存在哪里？这需要有一高性能的大数据存储系统，在这套系统里面将数据进行分门别类放到其对应的库里面，为后续的管理及使用提供最大的便利。

4.用：即时查询、报表监控、智能分析、模型预测

数据的最终目的就是辅助业务进行决策，前面的几个流程都是为最终的查询、分析、监控做铺垫。

这个阶段就是数据分析师的主场，分析师们运用这些标准化的数据可以进行即时的查询、指标体系和报表体系的建立、业务问题的分析，甚至是模型的预测。

『伍』 信息的生命周期包括那几个阶段

简单地说，信息的生命周期分为6个阶段：
1、信息的采集；2、信息的存储；3、信息的传输；4、信息的加工；5、信息的利用；6、信息的销毁。

『陆』 人类信息传递方式经历了哪几个阶段

类的传播历史可以分为四个阶段：
当面信息传递 纸质媒介传递 电讯 网络四个发展阶段
口语传播时代；文字传播时代；印刷传播时代；电子传播时代.
不同时代的信息传递的方式也为：
声音符号（语言）口口相传.同时期也有用约定的食物来传递和交流信息,此为外体化媒介.如结绳记事等.
文字传递.借由石壁,石器,到甲骨,竹简,到纸张.传递文字信息.
印刷术发明后,人类掌握了复制文字信息的技术原理.书籍,报纸,杂志承载了信息传递.
电子传播实现了信息的远距离和快速传播.电报,电话,电脑等电子媒介担当了现代社会大量的信息传递任务.

『柒』 大数据概述及基本概念

1. 大数据的定义首先，还是要重新审视大数据的定义。

行业里对大数据的定义有很多，有广义的定义，也有狭义的定义。
广义的定义，有点哲学味道——大数据，是指物理世界到数字世界的映射和提炼。通过发现其中的数据特征，从而做出提升效率的决策行为。
狭义的定义，是技术工程师给的——大数据，是通过获取、存储、分析，从大容量数据中挖掘价值的一种全新的技术架构。
相比较而言，我还是喜欢技术定义，哈哈。
大家注意，关键词我都在上面原句加粗了哈！
要做什么？——获取数据、存储数据、分析数据
对谁做？——大容量数据
目的是什么？——挖掘价值
获取数据、存储数据、分析数据，这一系列的行为，都不算新奇。我们每天都在用电脑，每天都在干这个事。
例如，每月的月初，考勤管理员会获取每个员工的考勤信息，录入Excel表格，然后存在电脑里，统计分析有多少人迟到、缺勤，然后扣TA工资。
但是，同样的行为，放在大数据身上，就行不通了。换言之，传统个人电脑，传统常规软件，无力应对的数据级别，才叫“大数据”。

2.大数据，到底有多大？

我们传统的个人电脑，处理的数据，是GB/TB级别。例如，我们的硬盘，现在通常是1TB/2TB/4TB的容量。
TB、GB、MB、KB的关系，大家应该都很熟悉了：
1 KB = 1024 B (KB - kilobyte)

1 MB = 1024 KB (MB - megabyte)
1 GB = 1024 MB (GB - gigabyte)
1 TB = 1024 GB (TB - terabyte)
而大数据是什么级别呢？PB/EB级别。
大部分人都没听过。其实也就是继续翻1024倍：
1 PB = 1024 TB (PB - petabyte)
1 EB = 1024 PB (EB - exabyte)
只是看这几个字母的话，貌似不是很直观。我来举个例子吧。
1TB，只需要一块硬盘可以存储。容量大约是20万张照片或20万首MP3音乐，或者是671部《红楼梦》小说。
1PB，需要大约2个机柜的存储设备。容量大约是2亿张照片或2亿首MP3音乐。如果一个人不停地听这些音乐，可以听1900年。
1EB，需要大约2000个机柜的存储设备。如果并排放这些机柜，可以连绵1.2公里那么长。如果摆放在机房里，需要21个标准篮球场那么大的机房，才能放得下。
阿里、网络、腾讯这样的互联网巨头，数据量据说已经接近EB级。
EB还不是最大的。目前全人类的数据量，是ZB级。
1 ZB = 1024 EB (ZB - zettabyte)
2011年，全球被创建和复制的数据总量是1.8ZB。
而到2020年，全球电子设备存储的数据，将达到35ZB。如果建一个机房来存储这些数据，那么，这个机房的面积将比42个鸟巢体育场还大。
数据量不仅大，增长还很快——每年增长50%。也就是说，每两年就会增长一倍。
目前的大数据应用，还没有达到ZB级，主要集中在PB/EB级别。
大数据的级别定位：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.数据的来源

数据的增长，为什么会如此之快？
说到这里，就要回顾一下人类社会数据产生的几个重要阶段。
大致来说，是三个重要的阶段。
第一个阶段，就是计算机被发明之后的阶段。尤其是数据库被发明之后，使得数据管理的复杂度大大降低。各行各业开始产生了数据，从而被记录在数据库中。
这时的数据，以结构化数据为主（待会解释什么是“结构化数据”）。数据的产生方式，也是被动的。如果你对大数据开发感兴趣，想系统学习大数据的话，可以戳我加入大数据技术学习交流群，私信管理员即可免费领取开发工具以及入门学习资料
第二个阶段，是伴随着互联网2.0时代出现的。互联网2.0的最重要标志，就是用户原创内容。
随着互联网和移动通信设备的普及，人们开始使用博客、facebook、youtube这样的社交网络，从而主动产生了大量的数据。
第三个阶段，是感知式系统阶段。随着物联网的发展，各种各样的感知层节点开始自动产生大量的数据，例如遍布世界各个角落的传感器、摄像头。
经过了“被动-主动-自动”这三个阶段的发展，最终导致了人类数据总量的极速膨胀。

4.大数据的4Vs

行业里对大数据的特点，概括为4个V。前面所说的庞大数据体量，就是Volume（海量化）。除了Volume之外，剩下三个，分别是Variety、Velocity、Value。
我们一个一个来介绍。

• Variety（多样化）

数据的形式是多种多样的，包括数字（价格、交易数据、体重、人数等）、文本（邮件、网页等）、图像、音频、视频、位置信息（经纬度、海拔等），等等，都是数据。
数据又分为结构化数据和非结构化数据。
从名字可以看出，结构化数据，是指可以用预先定义的数据模型表述，或者，可以存入关系型数据库的数据。
例如，一个班级所有人的年龄、一个超市所有商品的价格，这些都是结构化数据。
而网页文章、邮件内容、图像、音频、视频等，都属于非结构话数据。
在互联网领域里，非结构化数据的占比已经超过整个数据量的80%。
大数据，就符合这样的特点：数据形式多样化，且非结构化数据占比高。


• Velocity（时效性）

大数据还有一个特点，那就是时效性。从数据的生成到消耗，时间窗口非常小。数据的变化速率，还有处理过程，越来越快。例如变化速率，从以前的按天变化，变成现在的按秒甚至毫秒变化。
我们还是用数字来说话：
就在刚刚过去的这一分钟，数据世界里发生了什么？
Email：2.04亿封被发出
Google：200万次搜索请求被提交
Youtube：2880分钟的视频被上传
Facebook：69.5万条状态被更新
Twitter：98000条推送被发出
12306：1840张车票被卖出
……
怎么样？是不是瞬息万变？


• Value（价值密度）

最后一个特点，就是价值密度。
大数据的数据量很大，但随之带来的，就是价值密度很低，数据中真正有价值的，只是其中的很少一部分。
例如通过监控视频寻找犯罪分子的相貌，也许几TB的视频文件，真正有价值的，只有几秒钟。

『捌』 7-11商务数据的产生和作用

从采用数据库作为数据管理的主要方式开始，人类社会的数据产生方式大致经历了 3 个阶段，而正是数据产生方式的巨大变化才最终导致大数据的产生。运营式系统阶段：数据库的出现使得数据管理的复杂度大大降低，在实际使用中，数据库大多为运营系统所采用，作为运营系统的数据管理子系统，如超市的销售记录系统、银行的交易记录系统、医院病人的医疗记录等。
人类社会数据量的第一次大的飞跃正是在运营式系统开始广泛使用数据库时开始的。这个阶段的最主要特点是，数据的产生往往伴随着一定的运营活动；而且数据是记录在数据库中的，例如，商店每售出一件产品就会在数据库中产生一条相应的销售记录。这种数据的产生方式是被动的。用户原创内容阶段:互联网的诞生促使人类社会数据量出现第二次大的飞跃，但是真正的数据爆发产生于 Web 2.0 时代，而 Web 2.0 的最重要标志就是用户原创内容。这类数据近几年一直呈现爆炸性的增长。感知式系统阶段:人类社会数据量第三次大的飞跃最终导致了大数据的产生，今天我们正处于这个阶段。这次飞跃的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛地布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断地产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。简单来说，数据产生经历了被动、主动和自动三个阶段。这些被动、主动和自动的数据共同构成了大数据的数据来源，但其中自动式的数据才是大数据产生的最根本原因。
作用：对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点；大数据是信息产业持续高速增长的新引擎；大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素；大数据时代，科学研究的方法手段将发生重大改变。

『玖』 数据产生的方式有哪些

摘要 从数据库技术诞生以来，产生数据的方式主要有3种。