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米博体育大数据收场是什么?

作者:小编 发布时间:2023-12-18 点击:

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  或许知乎网友谷子的的这个回答能够解答你的问题。这个是相对形象客观的,大数据不是让隐私无处不在,而是让用户尖叫的一个东西。

  在写这篇文章之前,我发现身边很多IT人对于这些热门的新技术、新趋势往往趋之若鹜却又很难说的透彻,如果你问他大数据和你有什么关系?估计很少能说出一二三来。究其原因,一是因为大家对新技术有着相同的原始渴求,至少知其然在聊天时不会显得很“土鳖”;二是在工作和生活环境中真正能参与实践大数据的案例实在太少了,所以大家没有必要花时间去知其所以然。

  本公司目前在招聘一些大数据分析师,我们欢迎所有对数据分析感兴趣的人来试试,符合条件的可以投递简历(可培养!!!)投递方式见下方,更多岗位信息关注本公司公众号,欢迎主动与我们联系。(1、签订正式合同、五险一金;2、须本科及以上学历(优秀者可放宽条件);3、无经验者有项目经理带;4、在京工作一年后要求回当地的工作的,可申请调回当地省会城市的分公司或合作企业工作;5、每日简历投递量非常大,欢迎主动与我们联系!!

  如果你说大数据就是数据大,或者侃侃而谈4个V,也许很有深度的谈到BI或预测的价值,又或者拿Google和Amazon举例,技术流可能会聊起Hadoop和Cloud Computing,不管对错,只是无法勾勒对大数据的整体认识,不说是片面,但至少有些管窥蠡测、隔衣瘙痒了。……也许,“解构”是最好的方法。

  首先,我认为大数据是从互联网发展到现阶段的一种表象或特征,没有必要对它进行神话或保持敬畏,在云计算作为技术创新大幕的衬托下,这些数据原本难以收集和使用开始变得容易被利用起来了,通过生活各个领域的不断创新,大数据逐渐为人们创造更多的价值。

  其次,想要系统的认知大数据,需要彻底细致的分解,我决定从三个层面进行扩展:

  第一个层次是理论,这是发现的必经之路,也是广泛认识和传播的起点。我从大数据的特征定义中理解大数据的一般描述和表征;从对大数据价值的讨论中,我们可以深刻理解大数据的价值;从大数据的现在和未来洞察大数据的趋势;从大数据隐私的特殊和重要角度来看,我们着眼于人与数据之间的长期博弈。

  第二个层次是技术,它是大数据的工具,是体现价值的基石。我将分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。

  第三个层次是实践,这是大数据价值的终极体现。我将分别从互联网的大数据,政府的大数据,企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。

  大数据对于我们来说,是一个既具体又抽象的存在。我们说到大数据,我们脑海中一定会产生一些或模糊或清晰的认识,如,海量的表达、数据分析、纸牌屋的产生、国家战略等等,但是如果用抽象的概念将“大数据”表述出来、解释清楚又不是一件容易的事情。那么什么是大数据呢?

  任何行业都会产生数据,这些数据在一定程度上来说都是有价值的,随着时间的推移,数据就会越来越多,就会形成海量的数据。如果从数据发展历程上看,“大数据”是PB(1PB=1024TB)、EB(1EB=1024PB)、甚至ZB(1ZB=1024EB)级别以上的数据.2013年Gartner预测世界上存储的数据将达到1.2ZB,如果将这些数据刻录到CD-R 只读光盘上,并堆起来,其高度将是地球到月球距离的5 倍。[i]现有大数据发展可分为两种类型,第一种类型大数据,是指企业自身的产品和服务产生了大量的密集型“超大规模”或“海量数据”,通过对这些数据进行深入的挖掘分析,改进自身业务,改进后的业务吸引更多用户或客户,产生更大量的数据,形成正向的循环.第二种类型大数据,是网络大数据,通常是指在互联网上发生的、蕴含有丰富的、可被发掘的具有社会价值、商业价值或科研价值的大数据.[ii]。

  要认识大数据必须要考虑四个维度,这四个维度分别是数据量、多样性、速度和精确性。数据量:数量也许是与大数据最相关的特征,指企业为改进企业决策而试图利用的大量数据。数据量正持续以前所未有的速度增加。多样性 :不同类型的数据和数据源。多样性是指管理多种数据类型的复杂性,包括结构化、半结构化和非结构化数据。企业需要整合并分析来自复杂的传统和非传统信息源的数据,包括企业内部和外部的数据。随着传感器、智能设备和社会协同技术的爆炸性增长,数据的类型难以计数,包括文米博体育本、微博、传感器数据、音频、视频等。速度 :数据在运动中。数据创建、处理和分析的速度在持续加快。加速的原因是数据创建的实时性天性,以及需要将数据结合到业务流程和决策过程中的要求。速度影响数据时延—从数据创建或获取到数据可以访问的时间差。目前,数据以传统系统不可能达到的速度在产生、获取、存储和分析。对于对时间敏感的流程,如实时欺诈监测或多渠道“即时”营销,某些类型的数据必须实时地分析,以对业务产生价值。精确性 :与某些数据类型相关的可靠性。追求高数据质量是一项重要的大数据要求和挑战,但是,即使最优秀的数据清理方法也无法消除某些数据固有的不可预测性。不确定性的确认和规划的需求是大数据的一个维度,因为高管需要更好地了解身边的不确定性。[iii]

  大数据和小数据也有着许多的不同。在小数据时代,追求精确度是合理的。因为当时我们收集的数据很少,所以需要越精确越好。但是相比依赖于小数据和精确性的时代,大数据因为更强调数据的完整性和混杂性,帮助我们进一步接近事实的真相。“部分”和“确切”的吸引力是可以理解的。但是,当我们的视野局限在我们可以分析和能够确定的数据上时,我们对世界的整体理解就可能产生偏差和错误。不仅失去了去尽力收集一切数据的动力,也失去了从各个不同角度来观察事物的权利。所以,局限于狭隘的小数据中,我们可能会错过事情的全貌。[iv]在传统的小数据时代,分析问题的前提是确立假设,然后收集数据、分析数据,然后由分析出来的内容验证假设。但是在大数据时代,我们的这种分析问题的方式被打破了,

  大数据已经从战略高度对国家安全、政府决策和竞争模式产生了决定性影响。它是一

  把双刃剑,一方面激发出令人惊艳的全新增长方式和服务方式,另一方面也引发了关于国家安全、信息安全和公民隐私的激烈争议。如何在保证数据安全的情况下,将数据转化为知识,并为企业所用,是大数据面临的最大挑战。从聚焦结构化数据的存储到对于移动化数据的分析,从由串行方式获取信息源到直接获取数据源,从数据应用到情景分析再到通过连续数据发掘未知信息,从查看预定义的报告和仪表盘到敏捷且可视化的自助数据,从分析数据竖井与应用到数据应用平台:大数据技术为数据的角色定位和获取、应用方式带来了巨大变化,并为数据不断发掘新价值。大数据通过在移动数据中将电子邮件、图像、不同来源的内部数据和外部数据相结合而获得价值。大数据应用包括如下步骤:将数据从应用中释放,选取符合成本效益原则的数据用于分析,将不同的数据结合成上下文内容,结合内部数据获得独特价值,最终通过大数据实现创新。[v]

  麦肯锡曾经说过:“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。”现在的许多企业也都大数据时代摸索着前进,在大数据时代中一个企业甚至一个行业、一个国家都会实现自身的转型,且这种转型的趋势是势不可挡的。

  [iii] 摘自:甘绮翠,“何为大数据”,《销售市场》,2013年01期

  大数据(big data),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。

  从大数据的技术体系来看,大数据涉及到数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用,这一系列操作的结果就是让数据产生价值,也就是“数据价值化”米博体育,随着未来更多的社会资源将进行数据化改造,大数据所能够起到的作用也会越来越明显。大数据能干什么大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析。相比起现有的其他技术而言,大数据的“廉价、迅速、优化”这三方面的综合成本是最优的。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。换而言之,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”。对于企业来说,利用大数据技术不仅能够全面升级自身的运营方式,也能够促进企业的管理,以及产品的创新。从这个角度来看,大数据的发展前途对于企业的发展前途有重要的影响,在当前产业结构升级的大背景下,大数据的发展前景还是非常广阔的。当然,企业要想充分利用大数据,还需要逐渐完善大数据的应用体系,包括物联网、云计算、传统信息系统等。对于职场人来说,掌握大数据技术会在一定程度上促进自身的岗位升级,而且也会打开更多新的就业渠道。目前大数据岗位比较集中在互联网领域,这与互联网行业自身的特点有关系,随着大数据技术逐渐开始落地到传统行业领域,整个传统企业会释放出大量的大数据岗位,而且这些岗位的附加值往往也比较高。大数据的价值体现在以下几个方面

  大数据时代引领未来的方向大数据是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道,而数据才是真正有价值的资产。大数据时代网民和消费者的界限正在消弭,企业的疆界变得模糊,数据成为核心的资产,并将深刻影响企业的业务模式,甚至重构其文化和组织。因此,大数据对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。光点科技数智工厂—企业级数据治理服务平台一站式数据治理工具,提供数据汇聚、建模、开发、管理和服务能力,以及自动化数据处理和数据存储计算环境,是数据中台的关键底座。

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