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  大数据(big data),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。 [1] 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》 [2] 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)

  预约报名 Echarts培训 [3] 极速了解大数据时代 大数据与墙的故事2018-09-27 00:09 一直以来,大数据与商业就密不可分。有了数据就能预测公众喜好,自然谁都想来分一杯羹。但如今巨大的数据流量在全世界传播,如何管理这些数据就成了问题,是把管理权限上交给国家,还是私人企业?...详情 内容来自 中文名大数据 外文名 big data,mega data 提出者维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶 提出时间 2008年8月中旬 应用学科计算机,信息科学,统计学 适用领域范围BI,工业4.0,云计算,物联网,互联网+ 适用领域范围人工智能 5V特点 大量、高速、多样、价值、线 IT分析工具 8 促进发展 定义编辑 大数据与云计算的关系 大数据与云计算的关系 [2] 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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。 [1] 麦肯锡全球研究所给出的定义是:一种规模大到在获取、存储、北京快乐8计划管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。 [4] 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”。 [5] 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。 [2] 随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。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、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。 小的基本单位是bit,按顺序给出所有单位:bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。 它们按照进率1024(2的十次方)来计算: 1 Byte =8 bit 1 KB = 1,024 Bytes = 8192 bit 1 MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes 1 GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB 1 TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB 1 PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB 1 EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB 1 ZB = 1,024 EB = 1,048,576 PB 1 YB = 1,024 ZB = 1,048,576 EB 1 BB = 1,024 YB = 1,048,576 ZB 1 NB = 1,024 BB = 1,048,576 YB 1 DB = 1,024 NB = 1,048,576 BB 全称: 1 Bit(比特) =Binary Digit 8Bits = 1 Byte(字节) 1,000 Bytes = 1 Kilobyte 1,000Kilobytes = 1 Megabyte 1,000 Megabytes = 1 Gigabyte 1,000 Gigabytes = 1Terabyte 1,000 Terabytes = 1 Petabyte 1,000 Petabytes = 1 Exabyte 1,000Exabytes = 1 Zettabyte 1,000 Zettabytes = 1 Yottabyte 1,000 Yottabytes = 1Brontobyte 1,000 Brontobytes = 1 Geopbyte 特征编辑 容量(Volume):数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息; [6] 种类(Variety):数据类型的多样性; [6] 速度(Velocity):指获得数据的速度; [6] 可变性(Variability):妨碍了处理和有效地管理数据的过程

  第二讲 批处理大数据平台Hadoop 1)Hadoop及其运行架构 2)HDFS分布式文件系统 3)MapReduce计算模型 4)HBase大表管理技术 5)Hadoop平台使用和实操 [6] 真实性(Veracity):数据的质量 [6] 复杂性(Complexity):数据量巨大,来源多渠道 [6] 价值(value):合理运用大数据,以低成本创造高价值 结构编辑 大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据,非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示:企业中80%的数据都是非结构化数据,这些数据每年都按指数增长60%。 [7] 大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已,没有必要神话它或对它 保持敬畏之心,在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下,这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了,通过各行各业的不断创新,大数据会逐步为人类创造更多的价值。 [8] 其次,想要系统的认知大数据,必须要全面而细致的分解它,着手从三个层面来展开: 层面是理论,理论是认知的必经途径,也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性;从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在;洞悉大数据的发展趋势;从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。 第二层面是技术,技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、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。 第三层面是实践,实践是大数据的终价值体现。在这里分别从互联网的大数据,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。 [8] 应用编辑 洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生

  大数据前沿技术分析与应用培训预约报名 google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。 统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。 麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。 梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况,该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。 [9] 医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战,而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展,这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。 [10] 意义编辑 现在的社会是一个高速发展的社会,科技发达,信息流通,人们之间的交流越来越密切,生活也越来越方便,大数据就是这个高科技时代的产物

  苏州硬件开发培训 [11] 阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到,未来的时代将不是IT时代,而是DT的时代,DT就是Data Technology数据科技,显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。 [12] 有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类,而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似,大数据并不在“大”,而在于“有用”。预约报名 大数据建模与挖掘

  价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言,如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。 [13] 大数据的价值体现在以下几个方面: 1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销 2) 做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型 3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值 不过,“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考,科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过:“就今日言,有很多人忙碌于资料之无益累积,以致对问题之说明与解决,丧失了其对特殊的经济意义的了解。”这确实是需要警惕的。 在这个快速发展的智能硬件时代,困扰应用开发者的一个重要问题就是如何在功率、覆盖范围、传输速率和成本之间找到那个微妙的平衡点。企业组织利用相关数据和分析可以帮助它们降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等。例如,通过结合大数据和高性能的分析,下面这些对企业有益的情况都可能会发生: 1)及时解析故障、问题和缺陷的根源,每年可能为企业节省数十亿美元。 2)为成千上万的快递车辆规划实时交通路线)分析所有SKU,以利润化为目标来定价和清理库存。 4)根据客户的购买惯,为其推送他可能感兴趣的优惠信息。 5)从大量客户中快速识别出金牌客户。 6)使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。第八讲 NoSQL云数据处理工具 1)NoSQL技术及云数据库介绍 2)HBase列数据存储及处理机制 3)HBase高并发读/写实现及案例 4)MongoDB文档数据存储及处理 5)MongoDB操作实现及案例

  [14] 趋势编辑 趋势一:数据的资源化 何为资源化,是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源,并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而,企业必须要提前制定大数据营销战略计划,抢占市场先机。 趋势二:与云计算的深度结合 大数据离不开云处理,云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备,是产生大数据的平台。自2013年开始,大数据技术已开始和云计算技术紧密结合,预计未来两者关系将更为密切。除此之外,物联网、移动互联网等新兴计算形态,也将一齐助力大数据革命,让大数据营销发挥出更大的影响力。 趋势三:科学理论的突破 随着大数据的快速发展,就像计算机和互联网一样,大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学和人工智能等相关技术,可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论,实现科学技术上的突破。 趋势四:数据科学和数据联盟的成立 未来,数据科学将成为一门专门的学科,被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业,也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时,基于数据这个基础平台,也将建立起跨领域的数据共享平台,之后,数据共享将扩展到企业层面,并且成为未来产业的核心一环。 趋势五:数据泄露泛滥 未来几年数据泄露事件的增长率也许会达到,除非数据在其源头就能够得到安全保障。可以说,在未来,每个财富500强企业都会面临数据攻击,无论他们是否已经做好安全防范。而所有企业,无论规模大小,都需要重新审视今天的安全定义。在财富500强企业中,超过50%将会设置首席信息安全官这一职位。企业需要从新的角度来确保自身以及客户数据,所有数据在创建之初便需要获得安全保障,而并非在数据保存的后一个环节,仅仅加强后者的安全措施已被证明于事无补。 趋势六:数据管理成为核心竞争力 数据管理成为核心竞争力,直接影响财务表现。当“数据资产是企业核心资产”的概念深入人心之后,企业对于数据管理便有了更清晰的界定,将数据管理作为企业核心竞争力,持续发展,战略性规划与运用数苏州硬件开发培训

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