大家好，今天小編關(guān)注到一個(gè)比較有意思的話(huà)題，就是關(guān)于云計(jì)算與移動(dòng)計(jì)算 大數(shù)據(jù)的問(wèn)題，于是小編就整理了1個(gè)相關(guān)介紹云計(jì)算與移動(dòng)計(jì)算 大數(shù)據(jù)的解答，讓我們一起看看吧。

大數(shù)據(jù)是什么意思？

大數(shù)據(jù)（big data），IT行業(yè)術(shù)語(yǔ)，是指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。

對(duì)于“大數(shù)據(jù)”（Big data）研究機(jī)構(gòu)Gartner給出了這樣的定義。“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來(lái)適應(yīng)海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。

麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類(lèi)型和價(jià)值密度低四大特征。

大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對(duì)這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專(zhuān)業(yè)化處理。換而言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高對(duì)數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過(guò)“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。

從技術(shù)上看，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無(wú)法用單臺(tái)的計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理，必須采用分布式架構(gòu)。它的特色在于對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)挖掘。但它必須依托云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)和云存儲(chǔ)、虛擬化技術(shù)。

隨著云時(shí)代的來(lái)臨，大數(shù)據(jù)（Big data）也吸引了越來(lái)越多的關(guān)注。分析師團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，大數(shù)據(jù)（Big data）通常用來(lái)形容一個(gè)公司創(chuàng)造的大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在下載到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)用于分析時(shí)會(huì)花費(fèi)過(guò)多時(shí)間和金錢(qián)。大數(shù)據(jù)分析常和云計(jì)算聯(lián)系到一起，因?yàn)閷?shí)時(shí)的大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce一樣的框架來(lái)向數(shù)十、數(shù)百或甚至數(shù)千的電腦分配工作。

大數(shù)據(jù)需要特殊的技術(shù)，以有效地處理大量的容忍經(jīng)過(guò)時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)。適用于大數(shù)據(jù)的技術(shù)，包括大規(guī)模并行處理（MPP）數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、云計(jì)算平臺(tái)、互聯(lián)網(wǎng)和可擴(kuò)展的存儲(chǔ)系統(tǒng)。

什么是大數(shù)據(jù)呢？例如洛杉磯警方曾對(duì)以往的刑事案件做了統(tǒng)計(jì)，通過(guò)算法得出了第二天的高概率犯罪地點(diǎn)，然后有針對(duì)性的派警察去該處巡邏，從而使得當(dāng)?shù)氐姆缸铿F(xiàn)象下降20%。這是大數(shù)據(jù)。

再比如，經(jīng)濟(jì)學(xué)家都認(rèn)為股票無(wú)法預(yù)測(cè)，而一位劍橋大學(xué)畢業(yè)的博士搞了個(gè)公司，對(duì)有史以來(lái)幾乎所有的證券交易的數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄，然后通過(guò)算法進(jìn)行分析。

他對(duì)什么國(guó)家政策、公司業(yè)績(jī)、行業(yè)走向等等一眼都不看，100%地排除主觀意志的，只根據(jù)計(jì)算結(jié)果來(lái)進(jìn)行投資，最后賺了大錢(qián)。這是大數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)的精髓并不在于數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)和數(shù)量，而在于對(duì)內(nèi)在規(guī)律的挖掘和對(duì)未來(lái)趨勢(shì)的預(yù)測(cè)。其思路是：一個(gè)結(jié)果是有很多原因的，原因作用的強(qiáng)度可能是隨機(jī)的，我們對(duì)其中作用的機(jī)理并不清楚。

我們難以找出規(guī)律性，但知道規(guī)律性就蘊(yùn)含在結(jié)果數(shù)據(jù)之中，如果我們能建設(shè)合適的模型，寫(xiě)出好的算法，就有可能把這個(gè)規(guī)律性提煉出來(lái)，從而能科學(xué)地發(fā)現(xiàn)真相和預(yù)測(cè)未來(lái)。

大數(shù)據(jù)顧名思義就是海量的數(shù)據(jù)堆在一起，就現(xiàn)成了大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)分實(shí)時(shí)時(shí)間和歷史數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)又分it數(shù)據(jù)，ot數(shù)據(jù)，視頻時(shí)間，圖像數(shù)據(jù)，時(shí)空數(shù)據(jù)等多類(lèi)型數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)的目的就是實(shí)現(xiàn)更智慧，更智能。大數(shù)據(jù)不去挖掘分析就是一堆無(wú)用的數(shù)據(jù)，所以就必須各種行業(yè)應(yīng)用專(zhuān)家去建模，去分析挖掘。因此在大數(shù)據(jù)面前，行業(yè)專(zhuān)家最吃香，碼農(nóng)一抓一大把，模型專(zhuān)家有幾個(gè)。對(duì)于企業(yè)大數(shù)據(jù)分析挖掘可以為企業(yè)提高效率，提高品質(zhì)，降低成本等等若干優(yōu)點(diǎn)，越是規(guī)模大的企業(yè)，大數(shù)據(jù)挖掘價(jià)值越大，給你舉2個(gè)例子，一個(gè)就是九江某石化公司，沒(méi)有進(jìn)行大數(shù)據(jù)挖掘優(yōu)化前年年虧損，挖掘優(yōu)化后，他的效率提高了，他的品質(zhì)提供了，現(xiàn)在每年盈利20多個(gè)億，在石化行業(yè)，產(chǎn)品分多個(gè)品質(zhì)，提高幾個(gè)百分點(diǎn)就是另外一個(gè)品質(zhì)，價(jià)格差異很大，這些企業(yè)產(chǎn)量相當(dāng)驚人，上升1個(gè)百分點(diǎn)都很厲害。再舉個(gè)例子，滴滴優(yōu)化分配問(wèn)題，因?yàn)樗麄円欢螘r(shí)間內(nèi)產(chǎn)生數(shù)據(jù)量太大，沒(méi)有優(yōu)化前，為了解決實(shí)時(shí)性問(wèn)題，用了幾百萬(wàn)硬件堆疊，用硬件解決性能問(wèn)題，優(yōu)化后，一臺(tái)筆記本解決，所以學(xué)好數(shù)學(xué)還是很關(guān)鍵的。

到此，以上就是小編對(duì)于云計(jì)算與移動(dòng)計(jì)算 大數(shù)據(jù)的問(wèn)題就介紹到這了，希望介紹關(guān)于云計(jì)算與移動(dòng)計(jì)算 大數(shù)據(jù)的1點(diǎn)解答對(duì)大家有用。