大家好，今天小編關(guān)注到一個(gè)比較有意思的話題，就是關(guān)于大數(shù)據(jù) 管理辦法的問題，于是小編就整理了1個(gè)相關(guān)介紹大數(shù)據(jù) 管理辦法的解答，讓我們一起看看吧。

大數(shù)據(jù)是什么意思？

大數(shù)據(jù)（英語：Big data），又稱為巨量資料，指的是在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理應(yīng)用軟件不足以處理的大或復(fù)雜的數(shù)據(jù)集的術(shù)語。

數(shù)據(jù)也可以定義為來自各種來源的大量非結(jié)構(gòu)化或結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。從學(xué)術(shù)角度而言，大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)促成廣泛主題的新穎研究。這也導(dǎo)致各種大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法的發(fā)展。大數(shù)據(jù)并沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)的抽樣方法；它只是觀察和追蹤發(fā)生的事情。因此，大數(shù)據(jù)通常包含的數(shù)據(jù)大小超出傳統(tǒng)軟件在可接受的時(shí)間內(nèi)處理的能力。由于近期的技術(shù)進(jìn)步，發(fā)布新數(shù)據(jù)的便捷性以及全球大多數(shù)政府對(duì)高透明度的要求，大數(shù)據(jù)分析在現(xiàn)代研究中越來越突出。

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)為股票無法預(yù)測，而一位劍橋大學(xué)畢業(yè)的博士搞了個(gè)公司，對(duì)有史以來幾乎所有的證券交易的數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄，然后通過算法進(jìn)行分析。

他對(duì)什么國家政策、公司業(yè)績、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)果來進(jìn)行投資，最后賺了大錢。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)未來趨勢的預(yù)測。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，寫出好的算法，就有可能把這個(gè)規(guī)律性提煉出來，從而能科學(xué)地發(fā)現(xiàn)真相和預(yù)測未來。

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用的數(shù)據(jù)，所以就必須各種行業(yè)應(yīng)用專家去建模，去分析挖掘。因此在大數(shù)據(jù)面前，行業(yè)專家最吃香，碼農(nóng)一抓一大把，模型專家有幾個(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)化分配問題，因?yàn)樗麄円欢螘r(shí)間內(nèi)產(chǎn)生數(shù)據(jù)量太大，沒有優(yōu)化前，為了解決實(shí)時(shí)性問題，用了幾百萬硬件堆疊，用硬件解決性能問題，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。

大數(shù)據(jù)（big data），IT行業(yè)術(shù)語，是指無法在一定時(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)化能力來適應(yīng)海量、高增長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“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)庫和云存儲(chǔ)、虛擬化技術(shù)。

隨著云時(shí)代的來臨，大數(shù)據(jù)（Big data）也吸引了越來越多的關(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)庫用于分析時(shí)會(huì)花費(fèi)過多時(shí)間和金錢。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、數(shù)據(jù)挖掘、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫、云計(jì)算平臺(tái)、互聯(lián)網(wǎng)和可擴(kuò)展的存儲(chǔ)系統(tǒng)。

到此，以上就是小編對(duì)于大數(shù)據(jù) 管理辦法的問題就介紹到這了，希望介紹關(guān)于大數(shù)據(jù) 管理辦法的1點(diǎn)解答對(duì)大家有用。