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大家好,今天小編關(guān)注到一個比較有意思的話題,就是關(guān)于行業(yè)市場大數(shù)據(jù)的問題,于是小編就整理了1個相關(guān)介紹行業(yè)市場大數(shù)據(jù)的解答,讓我們一起看看吧。
大數(shù)據(jù)通常是指最終的數(shù)據(jù)。舉個例子:你用一個飯碗盛了一碗米飯吃完了,人家問你吃了多少?不可能告訴人家你吃了多少粒米飯或者多少口飯,你肯定的會回答我吃了一碗。這就是大數(shù)據(jù)。
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)時時間和歷史數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)又分it數(shù)據(jù),ot數(shù)據(jù),視頻時間,圖像數(shù)據(jù),時空數(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。對于企業(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)挖掘價值越大,給你舉2個例子,一個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多個億,在石化行業(yè),產(chǎn)品分多個品質(zhì),提高幾個百分點(diǎn)就是另外一個品質(zhì),價格差異很大,這些企業(yè)產(chǎn)量相當(dāng)驚人,上升1個百分點(diǎn)都很厲害。再舉個例子,滴滴優(yōu)化分配問題,因?yàn)樗麄円欢螘r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)。
對于“大數(shù)據(jù)”(Big data)研究機(jī)構(gòu)Gartner給出了這樣的定義?!按髷?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、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)必然無法用單臺的計算機(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。但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫和云存儲、虛擬化技術(shù)。
隨著云時代的來臨,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)庫用于分析時會花費(fèi)過多時間和金錢。大數(shù)據(jù)分析常和云計算聯(lián)系到一起,因?yàn)閷?shí)時的大型數(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、云計算平臺、互聯(lián)網(wǎng)和可擴(kuò)展的存儲系統(tǒng)。
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