buzzword定义

⑴ 什么叫大数据

什么叫大数据？
大数据-网络

大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”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。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
大数据-维基网络
大数据（英语：Big data或Megadata），或称巨量数据、海量数据、大资料，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息[3][4]。在总数据量相同的情况下，与个别分析独立的小型数据集（data set）相比，将各个小型数据集合并后进行分析可得出许多额外的信息和数据关系性，可用来察觉商业趋势、判定研究质量、避免疾病扩散、打击犯罪或测定实时交通路况等；这样的用途正是大型数据集盛行的原因。
截至2012年，技术上可在合理时间内分析处理的数据集大小单位为艾字节（exabytes）。在许多领域，由于数据集过度庞大，科学家经常在分析处理上遭遇限制和阻碍；这些领域包括气象学、基因组学[9]、神经网络体学、复杂的物理模拟，以及生物和环境研究。这样的限制也对网络搜索、金融与经济信息学造成影响。数据集大小增长的部分原因来自于信息持续从各种来源被广泛收集，这些来源包括搭载感测设备的移动设备、高空感测科技（遥感）、软件记录、相机、麦克风、无线射频辨识（RFID）和无线感测网络。自1980年代起，现代科技可存储数据的容量每40个月即增加一倍；截至2012年，全世界每天产生2.5艾字节（2.5×1018）的数据。
大数据几乎无法使用大多数的数据库管理系统处理，而必须使用“在数十、数百甚至数千台服务器上同时平行运行的软件”。大数据的定义取决于持有数据组的机构之能力，以及其平常用来处理分析数据的软件之能力。“对某些组织来说，第一次面对数百GB的数据集可能让他们需要重新思考数据管理的选项。对于其他组织来说，数据集可能需要达到数十或数百兆字节才会对他们造成困扰。”
随着大数据被越来越多的提及，有些人惊呼大数据时代已经到来了，2012年《纽约时报》的一篇专栏中写到，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。但是并不是所有人都对big data感兴趣，有些人甚至认为这是商学院或咨询公司用来哗众取宠的buzzword，看起来很新颖，但只是把传统重新包装，之前在学术研究或者政策决策中也有海量数据的支撑，大数据并不是一件新兴事物。
大数据时代的来临带来无数的机遇，但是与此同时个人或机构的隐私权也极有可能受到冲击，大数据包含了各种个人信息数据，现有的隐私保护法律或政策无力解决这些新出现的问题。有人提出，大数据时代，个人是否拥有“被遗忘权”，被遗忘权即是否有权利要求数据商不保留自己的某些信息，大数据时代信息为某些互联网巨头所控制，但是数据商收集任何数据未必都获得用户的许可，其对数据的控制权不具有合法性。2014年5月13日欧盟法院就“被遗忘权”（right to be forgotten）一案作出裁定，判决Google应根据用户请求删除不完整的、无关紧要的、不相关的数据以保证数据不出现在搜索结果中。这说明在大数据时代，加强对用户个人权利的尊重才是时势所趋的潮流。

⑵ 什么是大数据时代

大数据其实就是海量资料巨量资料，这些巨量资料来源于世界各地随时产生的数据，在大数据时代，任何微小的数据都可能产生不可思议的价值。

要理解大数据时代的定义，首先需要明确大数据的定义，大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。

大数据的三个特征，分别是规模大、运转速度快及数据多样性。通过对这三个方面的研究，不仅可以更容易的观察到数据的本质吗，有利于软件处理平台的有效运转。

适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。

对于一般的企业而言，大数据的作用主要表现在两个方面，分别是数据的分析使用与进行二次开发项目。企业通过对大数据进行分析，不仅能把隐藏的数据挖掘出来，还能通过这些隐藏的讯息，通过实体的销售，提升自己的客户源。

至于对数据进行二次开发，在网络服务项目中被运用的比较多，通过将这些信息进行总结与分析，从而制定出符合客户需要的个性化方案，并营造出一种全新的广告营销方式。

在这里需要明白的是，通过大数据的分析，将产品与服务进行结合起来的并不是偶然事件，实现这种的往往是数据时代的领导者。综上所述，大数据的运用，不仅标志着时代的进步，同时还激励着人们进行更深领域的探究。此外，针对大数据的研究。

(2)buzzword定义扩展阅读：

早在2012年，技术上可在合理时间内分析处理的数据集大小单位为艾字节（EB）。在许多领域，由于数据集过度庞大，科学家经常在分析处理上遭遇限制和阻碍；这样的限制也对网络搜索、金融与经济信息学造成影响。

据集大小增长的部分原因来自于信息持续从各种来源被广泛收集，这些来源包括搭载感测设备的移动设备、高空感测科技（遥感）、软件记录、相机、麦克风、无线射频识别（RFID）和无线感测网络。

大数据几乎无法使用大多数的数据库管理系统处理，而必须使用“在数十、数百甚至数千台服务器上同时平行运行的软件”（计算机集群是其中一种常用方式）。大数据的定义取决于持有数据组的机构之能力，以及其平常用来处理分析数据的软件之能力。

“对某些组织来说，第一次面对数百GB的数据集可能让他们需要重新思考数据管理的选项。对于其他组织来说，数据集可能需要达到数十或数百TB才会对他们造成困扰。”

随着大数据被越来越多的提及，有些人惊呼大数据时代已经到来了，2012年《纽约时报》的一篇专栏中写到，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。

但是并不是所有人都对大数据感兴趣，有些人甚至认为这是商学院或咨询公司用来哗众取宠的时髦术语(buzzword)，看起来很新颖，但只是把传统重新包装，之前在学术研究或者政策决策中也有海量数据的支撑，大数据并不是一件新兴事物。

⑶ 什么是大数据时代

大数据时代是数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。

“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在，却因为来自互联网和信息行业的发展而引起人们关注。

进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数大数据时代来临据，并命名与之相关的技术发展与创新。

大数据时代已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。

(3)buzzword定义扩展阅读：

大数据时代特征：

1、数据量大（Volume）

第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。

2、类型繁多（Variety）

第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。

3、价值密度低（Value）

第三个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。

4、速度快、时效高（Velocity）

第四个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。

⑷ 你对潮词怎么看

潮词（英文：buzzword），又称时髦词、流行词、噱头词（英文：fashion word, vogue word），是通常用于经理、技术、行政、或政治等环境中的一种惯用语（idiom），也常常是新词（neologism）。潮词的使用广泛，但其真正意义经常并不明确。使用潮词的典型意图是给大众一种知识渊博的印象。“潮词”跟“行话”（jargon）的区别在于，前者意图给人印象或模糊意指，而后者在行业内有明确含义。对新技术的大肆宣传通常会使技术词汇变成潮词。潮词可能会出现在辞典中，也可能不会；但即使出现，其潮词用意也可能不同于其通常定义。

⑸ buzzword是什么意思

buzzword，音标：[ˈbʌzwɜ:d]，名词。
词义：（报刊等的）时髦术语，流行话。
例句：
Biodiversity was the buzzword of the Rio Earth Summit.
生物多样性是里约热内版卢地权球峰会上的时髦词儿。

⑹ 什么叫大数据

大数据概述
专业解释：大数据英文名叫big data，是一种IT行业术语，是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。
通俗解释：大数据通俗的解释就是海量的数据，顾名思义，大就是多、广的意思，而数据就是信息、技术以及数据资料，合起来就是多而广的信息、技术、以及数据资料。
大数据提出时间
“大数据”这个词是由维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶于2008年8月中旬共同提出。
大数据的特点
Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）-由IBM提出。
大数据存在的意义和用途是什么？
看似大数据是一个很高大上的感觉，和我们普通人的生活相差甚远，但是其实不然！大数据目前已经存在我们生活中的各种角落里了，举个例子，我们现在目前最关心的疫情情况数据，用的就是大数据的技术，可以实时查看确诊人数以及各种疫情数据。
大数据存在的意义是什么？
从刚才的举例中我们基本可以了解，大数据是很重要的，其存在的意义简单来说也是为了帮助人们更直观更方便的去了解数据。而通过了解这些数据后又可以更深一步的去挖掘其他有价值的数据，例如今日头条/抖音等产品，通过对用户进行整理和分析，然后根据用户的各种数据来判断用户的喜爱，进而推荐用户喜欢看的东西，这样做不仅提升了自身产品的体验度，也为用户提供了他们需要的内容。
大数据的用途有哪些？
要说大数据的用途，那可就相当广泛了，基本各行各业都可以运用到大数据的知识。如果简单理解的话，可分为以下四类：
用途一：业务流程优化
大数据更多的是协助业务流程效率的提升。能够根据并运用社交网络数据信息 、网站搜索及其天气预告找出有使用价值的数据信息，这其中大数据的运用普遍的便是供应链管理及其派送线路的提升。在这两个层面，自然地理精准定位和无线通信频率的鉴别跟踪货物和送大货车，运用交通实时路况线路数据信息来选择更好的线路。人力资源管理业务流程也根据大数据的剖析来开展改善，这这其中就包含了职位招聘的调整。
用途二：提高医疗和研发
大型数据分析应用程序的计算能力允许我们在几分钟内解码整个dna。可以创造新的治疗方法。它还能更好地掌握和预测疾病。如同大家配戴智能手表和别的能够转化成的数据信息一样，互联网大数据还可以协助病人尽快医治疾患。现在大数据技术已经被用于医院监测早产儿和生病婴儿的状况。通过记录和分析婴儿的心跳，医生预测可能的不适症状。这有助于医生更好地帮助宝宝。
用途三：改善我们的城市
大数据也被用于改进我们在城市的生活起居。比如，依据城市的交通实时路况信息，运用社交媒体季节变化数据信息，增加新的交通线路。现阶段，很多城市已经开展数据分析和示范点新项目。
用途四：理解客户、满足客户服务需求
互联网大数据的运用在这个行业早已广为人知。重点是如何使用大数据来更好地掌握客户及其兴趣和行为。企业非常喜欢收集社交数据、浏览器日志、分析文本和传感器数据，以更全面地掌握客户。一般来说，建立数据模型是为了预测。
如何利用大数据？
那我们了解了这么多关于大数据的知识，既然大数据这么好，我们怎么去利用大数据呢？那这个就要说到大数据的工具BI了，BI简单理解就是用来分析大数据的工具，从数据的采集到数据的分析以及挖掘等都需要用到BI，BI兴起于国外，比较知名的BI工具有Tableau、Power BI等；而国内比较典型的厂家就是亿信华辰了。虽然BI兴起于国外，但是这些年随着国内科技的进步以及不断的创新，目前国内BI在技术上也不比国外的差，而且因为国内外的差异化，在BI的使用逻辑上，国内BI更符合国内用户的需求。
希望对您有所帮助！~

⑺ 什么是物联网，什么是区块链，什么是大数据

区块链发展到今天，早已从最初的金融交易延伸到所有需要中间人作保或认证的应用项目，比如房屋交易、汽车买卖等，甚至可经由API的串联，将区块链技术与其他应用服务内容加以整合，据此加速产生各式各样的创新应用，甚至有助于加速推动物联网应用发展。

区块链最早期的应用就是比特币了,区块链是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，它像一个数据库账本，而账本里面也蕴含自比特币以来的所有交易记录，包含多个区块记录，每个区块各自对应一部分交易，又记载着前一区块的Hash值，形成一个链条状的数据结构。

许多专家认为区块链技术的出现解决了物联网安全性、隐私性和可靠性问题所缺失的一环。它可以用于追踪数十亿相互连接的设备，促成设备之间的交易和协作处理，为物联网行业节省大量成本，这种去中心化方法将会消除单点失败，创造一种更为可靠的设备运行生态系统。同时区块链所使用的加密算法还能为消费者数据带来更高的隐私。

区块链的优势在于它是公开的，每一个网络参与者都能看到区块以及存储在里面的交易信息。不过，这并不意味着所有人都能看到你的实际交易内容，这些内容通过你的私钥被保护着。

区块链是去中心化的。因此没有一种单一的机构可以批准交易或者为交易的接收设定特殊的规则，这就意味着参与者之间存在着巨大的信任，因此所有的网络参与者都必须达成共识来接收交易。

更重要的一点是，区块链是非常安全的，这种数据只能不断被扩展，之前的记录是无法被改变的。并且区块链所使用的账本是防篡改的，并且无法被不法分子操纵，这种账本并不是位于某个具体的地点，并且无法对中间商进行攻击，因为没有任何单一的通信线程可以被截获。

区块链可以应用到物联网保证信息安全,比如设备仪器的制造商，可以借助区块链技术追溯到每一项零组件的生产厂商、生产日期、制造批号乃至于制造过程的其他信息，以确保整机生产过程的透明性及可塑性，有效提升整体系统与零组件的可用性，继而保障设备仪器运作的安全性。

区块链特有的共识机制，通过点对点的方式是各个设备之间连接起来，而不是通过中央处理器，各个设备之间保持共识，不需要中心验证，这样就保证了当一个节点出现问题之后，不会影响网络的整体数据安全性。

现在，随着区块链技术的不断发展和升温，深圳北航物联网研究院（www.buaaiot.org）认为它也将以自己独特的方式，去改变去融合到各个行业。区块链技术的诞生，让各类的算法更高效，其去中心化的原理以及分布式的计算规则，让万物连接秒算，并且防止了黑客对于数据的攻击，各类资产可以实现在区块上登记、交易并数据永远不可篡改，不可逆，这无形的魅力让各类资产汇聚在区块上。

⑻ Consumer Empowerment的定义的什么

Consumer Empowerment 消费者增权
也可是翻译成（对）消费者的授权

第一个是消费者的意思，第二个是增权，授权的意思

⑼ 潮词的语言融合

“潮词”很广语言融合“潮词”中有不少词起源于国外，来源于其他语言，许静举例说，像“飞特族”的英文名字叫freeter，这是一个由英语的free（自由）和德语的arbeiter（工人）混合出的词，而最初这个词升温又是在日本，日语中对“飞特族”的定义是：年龄在15岁至35岁之间，没有固定事业，从事非全日临时性工作的年轻人。其他还有很多词汇来源于日语、英语、德语还有瑞典语，“潮词”的传播其实也是语言文化相互融合的过程。
除了不同语言的融合，活动现场一位网友还指出，网民其实也参与了“潮词”的创造：“你在网络上搜索一下这个词，它的排名可能就靠前了，你也就成了文化的创造者。”正因为如此，很多“潮词”都是从互联网上最先“潮”起来的。