大數(shù)據(jù)基本概念

大數(shù)據(jù)基本概念01大數(shù)據(jù)是什么？0204大數(shù)據(jù)的應(yīng)用和案例03大數(shù)據(jù)的趨勢(shì)大數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和特征

大數(shù)據(jù)是什么？-概念大數(shù)據(jù)（BIGDATA）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)。

大數(shù)據(jù)是什么？-大數(shù)據(jù)的三個(gè)層面123技術(shù)TECHNOLOGY實(shí)踐UTILIZATION理論THEORY特征定義價(jià)值探討現(xiàn)在和未來(lái)大數(shù)據(jù)隱私云計(jì)算分布式處理平臺(tái)存儲(chǔ)技術(shù)感知技術(shù)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)政府大數(shù)據(jù)企業(yè)大數(shù)據(jù)個(gè)人大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和特征？-特征Volume（巨量性）：數(shù)據(jù)體量巨大，數(shù)據(jù)規(guī)模已從GB到TB到PB，甚至開(kāi)始以EB和ZB計(jì)數(shù)。Velocity（即時(shí)性）：數(shù)據(jù)產(chǎn)生、處理和分析速度在持續(xù)加快，數(shù)據(jù)流量大，處理能力從批處理轉(zhuǎn)向流處理Variety（多樣性）：大數(shù)據(jù)類型復(fù)雜。大量異構(gòu)數(shù)據(jù)，多源數(shù)據(jù)，半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)大量涌現(xiàn)Value（數(shù)據(jù)價(jià)值密度低）：數(shù)據(jù)體量不斷增大，單位數(shù)據(jù)的價(jià)值密度不斷降低，而數(shù)據(jù)的整體價(jià)值在提高Veracity（真實(shí)性）：數(shù)據(jù)存在真實(shí)性的要求

大數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和特征？-結(jié)構(gòu)結(jié)構(gòu)化非結(jié)構(gòu)化半結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)越來(lái)越成為數(shù)據(jù)的主要部分。企業(yè)中80%的數(shù)據(jù)都是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)每年都按指數(shù)增長(zhǎng)60%。大數(shù)據(jù)就是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到現(xiàn)今階段的一種表象或特征而已，沒(méi)有必要神話它或?qū)λ３志次分?，在以云?jì)算為代表的技術(shù)創(chuàng)新大幕的襯托下，這些原本看起來(lái)很難收集和使用的數(shù)據(jù)開(kāi)始容易被利用起來(lái)了，通過(guò)各行各業(yè)的不斷創(chuàng)新，大數(shù)據(jù)會(huì)逐步為人類創(chuàng)造更多價(jià)值。

大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)-技術(shù)類應(yīng)用語(yǔ)音識(shí)別多場(chǎng)景語(yǔ)音服務(wù)專家，讓你的設(shè)備長(zhǎng)上耳朵，讓你的設(shè)備開(kāi)口說(shuō)話文字識(shí)別依托業(yè)界領(lǐng)先的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，提供了自然場(chǎng)景下整圖文字檢測(cè)、定位、識(shí)別等功能人臉識(shí)別基于只能人臉?lè)治鏊惴ǎ峁┤四槞z測(cè)、人臉識(shí)別、關(guān)鍵點(diǎn)定位、屬性識(shí)別和活體檢測(cè)等一整套技術(shù)方案深度學(xué)習(xí)針對(duì)海量數(shù)據(jù)提供的云端托管的分布式深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，助力客戶輕松使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，打造智能應(yīng)用和服務(wù)機(jī)器學(xué)習(xí)基于內(nèi)部應(yīng)用多年的機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫(kù)，提供實(shí)用的行業(yè)大數(shù)據(jù)解決方案自然語(yǔ)言基于自然語(yǔ)言處理技術(shù)，對(duì)人類自然語(yǔ)言進(jìn)行分析、理解、生成、翻譯，實(shí)現(xiàn)自然的人機(jī)對(duì)話交互

大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)-數(shù)據(jù)采集與處理趨勢(shì)一：數(shù)據(jù)資源化何為資源化，是指大數(shù)據(jù)成為企業(yè)和社會(huì)關(guān)注的重要戰(zhàn)略資源，并已成為大家爭(zhēng)相搶奪的新焦點(diǎn)。因而，企業(yè)必須要提前制定大數(shù)據(jù)營(yíng)銷戰(zhàn)略計(jì)劃，搶占市場(chǎng)先機(jī)。增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。趨勢(shì)二：與云計(jì)算的深度結(jié)合大數(shù)據(jù)離不開(kāi)云處理，云處理為大數(shù)據(jù)提供了彈性可拓展的基礎(chǔ)設(shè)備，是產(chǎn)生大數(shù)據(jù)的平臺(tái)之一。物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等新興計(jì)算形態(tài)，也將一齊助力大數(shù)據(jù)革命，讓大數(shù)據(jù)營(yíng)銷發(fā)揮出更大的影響力。

大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)-數(shù)據(jù)采集與處理趨勢(shì)三：科學(xué)理論的突破隨著大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展，就像計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)一樣，大數(shù)據(jù)很有可能是新一輪的技術(shù)革命。隨之興起的數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能等相關(guān)技術(shù)，可能會(huì)改變數(shù)據(jù)世界里的很多算法和基礎(chǔ)理論，實(shí)現(xiàn)科學(xué)技術(shù)上的突破。趨勢(shì)四：數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)聯(lián)盟的成立未來(lái)，數(shù)據(jù)科學(xué)將成為一門(mén)專門(mén)的學(xué)科，被越來(lái)越多的人所認(rèn)知。各大高校將設(shè)立專門(mén)的數(shù)據(jù)科學(xué)類專業(yè)，也會(huì)催生一批與之相關(guān)的新的就業(yè)崗位。基于數(shù)據(jù)這個(gè)基礎(chǔ)平臺(tái)，也將簡(jiǎn)歷起跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)共享平臺(tái)，之后，數(shù)據(jù)共享將擴(kuò)展到企業(yè)層面，并且成為未來(lái)產(chǎn)業(yè)的核心一環(huán)。

大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)-數(shù)據(jù)采集與處理趨勢(shì)五：數(shù)據(jù)泄露泛濫未來(lái)幾年數(shù)據(jù)泄露事件的增長(zhǎng)率也許會(huì)達(dá)到100%，除非數(shù)據(jù)在其源頭就能夠得到安全保障。企業(yè)需要從新的角度來(lái)確保自身以及客戶數(shù)據(jù)，所有數(shù)據(jù)在創(chuàng)建之初便需要或得安全保障，而并非在數(shù)據(jù)保存的最后一個(gè)環(huán)節(jié)，僅僅加強(qiáng)后者的安全措施已被證明于事無(wú)補(bǔ)。趨勢(shì)六：數(shù)據(jù)管理成為核心競(jìng)爭(zhēng)力數(shù)據(jù)資產(chǎn)是企業(yè)核心資產(chǎn)。企業(yè)將數(shù)據(jù)管理作為企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力，持續(xù)發(fā)展，戰(zhàn)略性規(guī)劃與運(yùn)用數(shù)據(jù)資產(chǎn)，成為企業(yè)數(shù)據(jù)管理的核心。數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理效率與主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率、銷售收入增長(zhǎng)率顯著正相關(guān)。對(duì)于具有互聯(lián)網(wǎng)思維的企業(yè)而言，數(shù)據(jù)資產(chǎn)競(jìng)爭(zhēng)力所占比重為36.8%，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的管理效果將直接影響企業(yè)的財(cái)務(wù)表現(xiàn)。

大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)-數(shù)據(jù)采集與處理趨勢(shì)七：數(shù)據(jù)質(zhì)量是BI(商業(yè)智能)成功的關(guān)鍵想要成功，企業(yè)需要理解原始數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)分析之間的差距，從而消除低質(zhì)量數(shù)據(jù)并通過(guò)BI獲得更加決策趨勢(shì)八：數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)復(fù)合化程度加強(qiáng)大數(shù)據(jù)的世界不只是一個(gè)單一的、巨大的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)，而是一個(gè)由大量活動(dòng)構(gòu)件與多元參與者元素所構(gòu)成的生態(tài)系統(tǒng)，終端設(shè)備提供商、基礎(chǔ)設(shè)施提供商、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供商、網(wǎng)絡(luò)接入服務(wù)提供商、數(shù)據(jù)服務(wù)使能者、數(shù)據(jù)服務(wù)提供商、觸電服務(wù)、數(shù)據(jù)服務(wù)零售商等等一系列的參與者共同構(gòu)建的生態(tài)系統(tǒng)。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用和案例大數(shù)據(jù)的應(yīng)用領(lǐng)域人力資源教育學(xué)公共服務(wù)天文學(xué)電子政務(wù)傳媒業(yè)生物醫(yī)學(xué)商業(yè)智能氣候?qū)W企業(yè)管理市場(chǎng)營(yíng)銷生活?yuàn)蕵?lè)更多...

大數(shù)據(jù)應(yīng)用和案例-消費(fèi)大數(shù)據(jù)例如：通過(guò)對(duì)用戶數(shù)據(jù)的分析，在他們還沒(méi)有下單購(gòu)物前，提前發(fā)出包裹。這項(xiàng)技術(shù)可以縮短發(fā)貨時(shí)間，從而降低消費(fèi)者前往實(shí)體店的沖動(dòng)。從下單到收貨之間的時(shí)間延遲可能會(huì)降低人們的購(gòu)物意愿，導(dǎo)致他們放棄網(wǎng)上購(gòu)物。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用和案例-交通大數(shù)據(jù)例如：UPS最新的大數(shù)據(jù)來(lái)源是安裝在公司4.6萬(wàn)多輛卡車上的遠(yuǎn)程通信傳感器，這些傳感器能傳回車速、方向、剎車和動(dòng)力性能等方面的數(shù)據(jù)。收集到的數(shù)據(jù)流不僅能說(shuō)明車輛的日常性能，還能幫助公司重新設(shè)計(jì)物流路線。

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