大数据顾名思义就是海量的数据堆在一起,就现成了大数据,大数据分实时时间和历史数据,大数据又分it数据,ot数据,视频时间,图像数据,时空数据等多类型数据,大数据的目的就是实现更智慧,更智能 。大数据不去挖掘分析就是一堆无用的数据,所以就必须各种行业应用专家去建模,去分析挖掘 。因此在大数据面前,行业专家最吃香,码农一抓一大把,模型专家有几个 。对于企业大数据分析挖掘可以为企业提高效率,提高品质,降低成本等等若干优点,越是规模大的企业,大数据挖掘价值越大,给你举2个例子,一个就是九江某石化公司,没有进行大数据挖掘优化前年年亏损,挖掘优化后,他的效率提高了,他的品质提供了,现在每年盈利20多个亿,在石化行业,产品分多个品质,提高几个百分点就是另外一个品质,价格差异很大,这些企业产量相当惊人,上升1个百分点都很厉害 。再举个例子,滴滴优化分配问题,因为他们一段时间内产生数据量太大,没有优化前,为了解决实时性问题,用了几百万硬件堆叠,用硬件解决性能问题,优化后,一台笔记本解决,所以学好数学还是很关键的 。
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【什么是大数据概念,什么是大数据概念?】什么是大数据概念?
大数据(big data,mega data),或称巨量资料,指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产 。
目前大数据技术的话,建议系统学习,自学没有方向,学习太碎片化,推荐一家北京尚学堂,15年了,课程很专业,有一个同事就是他家培训完应聘过来的,技术操作和项目实战这块确实可以,记得他家的线上品牌是百战程序员,上班族的工作性质,可以考虑线上学习,技术行业更新发展太快,学习投资,升职加薪就很有必要 。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理 。大数据的4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值) 。
对于“大数据”(Big data)研究机构Gartner给出了这样的定义 。“大数据”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 。
从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分 。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构 。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术 。
随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注 。《著云台》的分析师团队认为,大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱 。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作 。
大数据需要特殊的技术,以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据 。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统 。
大数据的特点 。数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大 。在各行各业均存在大数据,但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的,我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律 。
大 数据的采集 。科学技术及互联网的发展,推动着大数据时代的来临,各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片,数据计量单位已从从Byte、KB、MB、 GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB来衡量 。大数据时代数据的采集也不再是技术问题,只是面对如此众多的数据,我们怎样才能找到 其内在规律 。
大数据的挖掘和处理 。大数据必然无法用人脑来推算、估测,或者用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构,依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术,因此,大数据的挖掘和处理必须用到云技术 。
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