什么量级需要上大数据平台

Ⅰ 大数据室如何应用的有什么大数据平台的推荐呢

大数据有三个主要部分，分别是数学，统计学和计算机等学科。大数据基础知识往往决定了开发人员未来的成长高度，所以要重视基础知识的学习。

大数据平台是对海量结构化、非结构化、半机构化数据进行采集、存储、计算、统计、分析处理的一系列技术平台。大数据平台处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据仓库工具无法处理完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的各类技术。

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注意事项：

大数据的第一站就是收集和存储海量数据（公开/隐私）。现在每个人都是一个巨大的数据源，通过智能手机和个人笔记本释放出大量的个人行为信息。获取数据似乎已经变得越来越容易，数据收集这一模块最大的挑战在于获取海量数据的高速要求以及数据的全面性考虑。

传统商业智能在数据清洗处理的做法（ETL）是，把准确的数据放入定义好的格式中，通过基础的抽取统计生成高维度的数据，方便直接使用。然而大数据有个最突出的特征——数据非结构化或者半结构化。因为数据有可能是图片，二进制等等。数据清洗的最大挑战来了——如何转化处理大量非结构数据，便于分布式地计算分析。

Ⅱ 什么叫大数据

本人工作岗位是大数据咨询顾问，从事大数据行业多年，IT行业十年经验。

大数据是一个统称，是相对于小数据而说的。比如以前采用ORACLESQLMYSQL数据库存储的数据基本是几十G到几百G，而且大多以结构化的数据为主。但现在随着互联网的爆发，数据量越来越大（从GB、TB、PB、ZB），类型越来越多（结构化传统数据库的数据、半结构化网页、文件、邮件，非结构化的视频、图片、音频），所以原来的数据库技术已经无法满足需求了，所以才有了大数据。

大数据几个关键的技术如下：

1.存储能力。大数据平台可支持结构化（常规数据库存放的规范化数据）、半结构化（文档、网衡态搜页、邮件）、非结构化的数据存储（视频、图片、音频），并且可以支持分布式存储，可以很方便的扩展，成本也很低。

2.计算能力。可以支持大批量闭渗离线计算（PB级、亿级大量数据）和实时计算（低延迟毫秒急出结果）。咐历

3.AI能力。支持多种算法，机器学习、神经网络等算法，可开发很多人工智能应用。

Ⅲ 大数据是什么多大的数据叫大数据

多大的数据才算“大数据”
什么是大数据有一个故事，说的是一位顾客订购披萨时，披萨店可以立即调出这位顾客的许多信息，比如送披萨上门必有的家庭、单位等地址和电话，顾客的消费习惯从而推荐适合他的披萨种类，顾客名下的银行卡透支情况从而确定他的支付方式，甚至顾客要自取披萨时，还能根据顾客名下车辆的停放位置预估他的到店时间等等。
从这个故事，我们可以看出大数据的一些关键特征，比如容量大、类型多、关联性强、有价值等等。“大数据是以高容量、多样性、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。”工信部信息化和软件服务业司副司长李冠宇接受经济日报·中国经济网记者采访时说。

Ⅳ 什么是大数据平台下的计算模型

在大数据平台下，计算模型与传统的计算模型有何不同？
1. 规模差异：大数据平台能够处理规模庞大的数据集，涉及亿级、万亿级数据量，而传统计算模型处理的数据规模相对较小。
2. 处理速度：大数据平台采用并行计算、分布式计算和流式计算等技术，以满足对高速数据处理的需求，实现高效的数据分析和实时决策，相比之下，传统计算模型对处理速度的要求并不高。
3. 数据类型：大数据平台能够处理包括结构化、半结构化和非结构化在内的多种数据类型，而传统计算模型主要处理结构化数据，如关系型数据库中的表格数据。
4. 数据质量：大数据平台在处理数据时，需要考虑数据质量问题，包括噪声、缺失值和异常值等。相比之下，传统计算模型更注重数据的准确性和一致性。
5. 灵活性和扩展性：大数据平台需要具备高度的灵活性和扩展性，以应对业务需求的变化和数据量的增长。传统计算模型则更多地关注于特定问题或任务的解决，对扩展性的需求较低。
综上所述，大数据平台下的计算模型在处理大规模、多样化数据时，提供了更强大的处理能力和更高效的数据分析能力，与传统计算模型相比，它们在规模、速度、数据类型、数据质量以及灵活性和扩展性方面面临不同的挑战。

Ⅳ 大数据具体是做什么有哪些应用

大数据即海量的数据，一般至少要达到TB级别才能算得上大数据，相比于传统的企业内数据，大数据的内容和结构要更加多样化，数值、文本、视频、语音、图像、文档、XML、HTML等都可以作为大数据的内容。

提到大数据，最常见的应用就是大数据分析，大数据分析的数据来源不仅是局限于企业内部的信息化系统，还包括各种外部系统、机器设备、传感器、数据库的逗吵渣数据，如：政府、银行、国计民生、行业产业、社交网站等数据，通过大数据分析技术及工具将海量数据进行统计汇总后，以图形图表的方式进行数据展现，实现数据的可视化，在此基础上结合机器学习算法，对数据进行深度挖掘，发掘数据的潜在价值。

应用部分，大数据不仅包括企业内部应用系统的数据分析，还包括与行业、产业的深度融合，大数据分析的应用场景具有行业性，不同行业所呈现碰肢的内容与分析维度各不相同，具体场景包括：互联网行业、政府行业、金融行业、传统企业中的地产、医疗、能源、制造、电信行业等等。

1.互联网行业大数据的应用代表为电商、社交、网络检索领域，可以根据销售数据、客户行为（活跃度、商品偏好、购买率等）数据、交易数据、商品收藏数据、售后数据等、搜索数据刻画用户画像，根据客户的喜好为其推荐对应的产品。

2.政府行业在大数据分析部分包括质检部门、公安部门、气象部门、医疗部门等，质检部门包括对商品生产、加工、物流、贸易、消费全过程的信息进行采集、验证、检查，保证食品物品安全；气象部门通过构建大气运动规律评估模型、气象变化关联性分析等路径，精准地预测气象变化，寻找最佳的解决方案，规划应急、救灾工作。

3.金融行业的大数据分析多应用于银行、证券、保险等细分领域，在大山悄数据分析方面结合多种渠道数据进行分析，客户在社交媒体上的行为数据、在网站上消费的交易数据、客户办理业务的预留数据，结合客户年龄、资产规模、消费偏好等对客户群进行精准定位，分析其在金融业的需求等。

4.传统行业包括：能源、电信、地产、零售、制造等。电信行业借助大数据应用分析传感器数据异常情况，预测设备故障，提高用户满意度；能源行业利用大数据分析挖掘客户行为特征、消费规律，提高能源需求准确性；地产行业通过内外部数据的挖掘分析，使管理者掌握和了解房地产行业潜在的市场需求，掌握商情和动态，针对细分市场实施动态定价和差别定价等；制造行业通过大数据分析实现设备预测维护、优化生产流程、能源消耗管控、发现潜在问题并及时预警等。

伴随着信息化的快速发展、数据量加大，已经进入数据时代，相信各行业间日后对于大数据的应用会更多、更深入。