壹：大數據的定義。
1、大數據，又稱巨量資料，指的是所涉及的數據資料量規模巨大到無法通過人腦甚至主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。
2、大數據技術，是指從各種各樣類型的大數據中，快速獲得有價值信息的技術的能力，包括數據采集、存儲、管理、分析挖掘、可視化等技術及其集成。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理(MPP)數據庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式數據庫，雲計算平臺，互聯網，和可擴展的存儲系統。
互聯網是個神奇的大網，大數據開發也是壹種模式，妳如果真想了解大數據，可以來這裏，這個手機的開始數字是壹八七中間的是三兒零最後的是壹四二五零，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非妳想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。
3、大數據應用，是 指對特定的大數據 *** ，集成應用大數據技術，獲得有價值信息的行為。對於不同領域、不同企業的不同業務，甚至同壹領域不同企業的相同業務來說，由於其業務需求、數據 *** 和分析挖掘目標存在差異，所運用的大數據技術和大數據信息系統也可能有著相當大的不同。惟有堅持“對象、技術、應用”三位壹體同步發展，才能充分實現大數據的價值。
當妳的技術達到極限時，也就是數據的極限”。大數據不是關於如何定義，最重要的是如何使用。最大的挑戰在於哪些技術能更好的使用數據以及大數據的應用情況如何。這與傳統的數據庫相比，開源的大數據分析工具的如Hadoop的崛起，這些非結構化的數據服務的價值在哪裏。
二：大數據的類型和價值挖掘方法
1、大數據的類型大致可分為三類：
1)傳統企業數據(Traditionalenterprisedata)：包括 CRM systems的消費者數據，傳統的ERP數據，庫存數據以及賬目數據等。
2)機器和傳感器數據(Machine-generated/sensor data)：包括呼叫記錄(CallDetail Records)，智能儀表，工業設備傳感器，設備日誌(通常是Digital exhaust)，交易數據等。
3)社交數據(Socialdata)：包括用戶行為記錄，反饋數據等。如Twitter，Facebook這樣的社交媒體平臺。
2、大數據挖掘商業價值的方法主要分為四種：
1)客戶群體細分，然後為每個群體量定制特別的服務。
2)模擬現實環境，發掘新的需求同時提高投資的回報率。
3)加強部門聯系，提高整條管理鏈條和產業鏈條的效率。
4)降低服務成本，發現隱藏線索進行產品和服務的創新。
三：大數據的特點
業界通常用4個V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大數據的特征。具體來說，大數據具有4個基本特征：
1、是數據體量巨大
數據體量(volumes)大，指代大型數據集，壹般在10TB規模左右，但在實際應用中，很多企業用戶把多個數據集放在壹起，已經形成了PB級的數據量;百度資料表明，其新......>>
問題二：大數據時代：大數據是什麽？ 大數據是什麽？是壹種運營模式，是壹種能力，還是壹種技術，或是壹種數據 *** 的統稱？今天我們所說的“大數據”和過去傳統意義上的“數據”的區別又在哪裏？大數據的來源又有哪些？等等。當然，我不是專家學者，我無法給出壹個權威的，讓所有人信服的定義，以下所談只是我根據自己的理解進行小結歸納，只求表達出我個人的理解，並不求全面權威。先從“大數據”與“數據”的區別說起吧，過去我們說的“數據”很大程度上是指“數字”，如我們所說的客戶量，業務量，營業收入額，利潤額等等，都是壹個個數字或者是可以進行編碼的簡單文本，這些數據分析起來相對簡單，過去傳統的數據解決方案（如數據庫或商業智能技術）就能輕松應對；而今天我們所說的“大數據”則不單純指“數字”，可能還包括“文本，圖片，音頻，視頻……”等多種格式，其涵括的內容十分豐富，如我們的博客，微博，輕博客，我們的音頻視頻分享，我們的通話錄音，我們位置信息，我們的點評信息，我們的交易信息，互動信息等等，包羅萬象。用正規的語句來概括就是，“數據”是結構化的，而“大數據”則包括了“結構化數據”“半結構化數據”和“非結構化數據”。關於“結構化”“半結構化”“非結構化”可能從字面上比較難理解，在此我試著用我的語言看能否形象點地表達出來：由於數據是結構化的，數據分析可以遵循壹定現有規律的，如通過簡單的線性相關，數據分析可以大致預測下個月的營業收入額；而大數據是半結構化和非結構化的，其在分析過程中遵循的規律則是未知的，它通過綜合方方面面的信息進行模擬，它以分析形式評估證據，假設應答結果，並計算每種可能性的可信度，通過大數據分析我們可以準確找到下壹個市場熱點。 基於此，或許我們可以給“大數據”這樣壹個定義，“大數據”指的是收集和分析大量信息的能力，而這些信息涉及到人類生活的方方面面，目的在於從復雜的數據裏找到過去不容易昭示的規律。相比“數據”，“大數據”有兩個明顯的特征：第壹，上文已經提到，數據的屬性是包括結構化、非結構化和半結構化數據；第二，數據之間頻繁產生交互，大規模進行數據分析，並實時與業務結合進行數據挖掘。解決了大數據是什麽，接下來還有壹個問題，大數據的來源有哪些？或者這個問題這樣來表達會更清晰“大數據的數據來源有哪些？”對於企業而言，大數據的數據來源主要有兩部分，壹部分來自於企業內部自身的信息系統中產生的運營數據，這些數據大多是標準化、結構化的。（若繼續細化，企業內部信息系統又可分兩類，壹類是“基幹類系統”，用來提高人事、財會處理、接發訂單等日常業務的效率；另壹類是“信息類系統”，用於支持經營戰略、開展市場分析、開拓客戶等。）傳統的商業智能系統中所用到的數據基本上數據該部分。而另外壹部分則來自於外部，包括廣泛存在於社交網絡、物聯網、電子商務等之中的非結構化數據。這些非結構化數據由源於 Facebook、Twitter、LinkedIn 及其它來源的社交媒體數據構成，其產生往往伴隨著社交網絡、移動計算和傳感器等新的渠道和技術的不斷湧現和應用。具體包括了：如，呼叫詳細記錄、設備和傳感器信息、GPS 和地理定位映射數據、通過管理文件傳輸協議傳送的海量圖像文件、Web 文本和點擊流數據、科學信息、電子郵件等等。由於來源不同，類型不同的數據透視的是同壹個事物的不同的方面，以消費客戶為例，消費記錄信息能透視客戶的消費能力，消費頻率，消費興趣點等，渠道信息能透視客戶的渠道偏好，消費支付信息能透視客戶的支付渠道情況，還有很多，如，客戶會否在社交網站上分享消費情況，消費前後有否在搜索引擎上搜索過相關的關鍵詞等等，這些信息（或說數據）......>>
問題三：大數據時代是什麽意思？詳解 最早提出“大數據”時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：“數據，已經滲透到當今每壹個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新壹波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。” “大數據”在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日，卻因為近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關註。大數據作為雲計算、物聯網之後IT行業又壹大顛覆性的技術革命。雲計算主要為數據資產提供了保管、訪問的場所和渠道，而數據才是真正有價值的資產。企業內部的經營交易信息、互聯網世界中的商品物流信息，互聯網世界中的人與人交互信息、位置信息等，其數量將遠遠超越現有企業IT架構和基礎設施的承載能力，實時性要求也將大大超越現有的計算能力。如何盤活這些數據資產，使其為國家治理、企業決策乃至個人生活服務，是大數據的核心議題，也是雲計算內在的靈魂和必然的升級方向。
問題四：大數據時代,大數據概念,大數據分析是什麽意思？ 世界包含的多得難以想象的數字化信息變得更多更快……從商業到科學，從 *** 到藝術，這種影響無處不在。科學家和計算機工程師們給這種現象創造了壹個新名詞：“大數據”。大數據時代什麽意思？大數據概念什麽意思？大數據分析什麽意思？所謂大數據，那到底什麽是大數據，他的來源在哪裏，定義究竟是什麽呢？
壹：大數據的定義。
1、大數據，又稱巨量資料，指的是所涉及的數據資料量規模巨大到無法通過人腦甚至主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。 2、大數據技術，是指從各種各樣類型的大數據中，快速獲得有價值信息的技術的能力，包括數據采集、存儲、管理、分析挖掘、可視化等技術及其集成。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理(MPP)數據庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式數據庫，雲計算平臺，互聯網，和可擴展的存儲系統。
互聯網是個神奇的大網，大數據開發也是壹種模式，妳如果真想了解大數據，可以來這裏，這個手機的開始數字是壹八七中間的是三兒零最後的是壹四二五零，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非妳想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。
3、大數據應用，是 指對特定的大數據 *** ，集成應用大數據技術，獲得有價值信息的行為。對於不同領域、不同企業的不同業務，甚至同壹領域不同企業的相同業務來說，由於其業務需求、數據 *** 和分析挖掘目標存在差異，所運用的大數據技術和大數據信息系統也可能有著相當大的不同。惟有堅持“對象、技術、應用”三位壹體同步發展，才 能充分實現大數據的價值。 當妳的技術達到極限時，也就是數據的極限”。大數據不是關於如何定義，最重要的是如何使用。最大的挑戰在於哪些技術能更好的使用數據以及大數據的應用情況如何。這與傳統的數據庫相比，開源的大數據分析工具的如Hadoop的崛起，這些非結構化的數據服務的價值在哪裏。
二：大數據的類型和價值挖掘方法1、大數據的類型大致可分為三類：1)傳統企業數據(Traditionalenterprisedata)：包括 CRM systems的消費者數據，傳統的ERP數據，庫存數據以及賬目數據等。2)機器和傳感器數據(Machine-generated/sensor data)：包括呼叫記錄(CallDetail Records)，智能儀表，工業設備傳感器，設備日誌(通常是Digital exhaust)，交易數據等。3)社交數據(Socialdata)：包括用戶行為記錄，反饋數據等。如Twitter，Facebook這樣的社交媒體平臺。2、大數據挖掘商業價值的方法主要分為四種：1)客戶群體細分，然後為每個群體量定制特別的服務。2)模擬現實環境，發掘新的需求同時提高投資的回報率。3)加強部門聯系，提高整條管理鏈條和產業鏈條的效率。4)降低服務成本，發現隱藏線索進行產品和服務的創新。
三：大數據的特點業界通常用4個V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大數據的特征。具體來說，大數據具有4個基本特征：1、是數據體量巨大數據體量(volumes)大，指代大型數據集，壹般在10TB規模左右，但在實際應用中，很多企業用戶把多個數據集放在壹起，已經形成了PB級的數據量;百度資料表明，其新首頁導航每天需要提供的數據超過1.5PB(1PB=1024TB)，這些數據如果打印出來將超過5千億張A4紙。有資料證實，到目前為止，人類生產的所有印刷材料的數據量僅為200PB。2、是數據類別大和類......>>
問題五：什麽是大數據，大數據時代怎麽理解 大數據(big data,mega data)，或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
問題六：什麽是大數據時代 大數據時代
（巨量資料（IT行業術語））
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最早提出“大數據”時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：“數據，已經滲透到當今每壹個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新壹波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。” “大數據”在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日，卻因為近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關註。
產生背景
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進入2012年，大數據（big data）壹詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數
大數據時代來臨
據，並命名與之相關的技術發展與創新。它已經上過《 *** 》《華爾街日報》的專欄封面，進入美國白宮官網的新聞，現身在國內壹些互聯網主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺靈敏的國金證券、國泰君安、銀河證券等寫進了投資推薦報告。[1]
數據正在迅速膨脹並變大，它決定著企業的未來發展，雖然很多企業可能並沒有意識到數據爆炸性增長帶來問題的隱患，但是隨著時間的推移，人們將越來越多的意識到數據對企業的重要性。
正如《 *** 》2012年2月的壹篇專欄中所稱，“大數據”時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基於數據和分析而作出，而並非基於經驗和直覺。
哈佛大學社會學教授加裏?金說：“這是壹場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是 *** ，所有領域都將開始這種進程。”[2]
影響
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大數據
現在的社會是壹個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。[3]
隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關註。大數據（Big data）通常用來形容壹個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，這些數據在下載到關系型數據庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和雲計算聯系到壹起，因為實時的大型數據集分析需要像MapReduce壹樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。[2]
在現今的社會，大數據的應用越來越彰顯他的優勢，它占領的領域也越來越大，電子商務、O2O、物流配送等，各種利用大數據進行發展的領域正在協助企業不斷地發展新業務，創新運營模式。有了大數據這個概念，對於消費者行為的判斷，產品銷售量的預測，精確的營銷範圍以及存貨的補給已經得到全面的改善與優化。[4]
“大數據”在互聯網行業指的是這樣壹種現象：互聯網公司在日常運營中生成、累積的用戶網絡行為數據。這些數據的規模是如此龐大，以至於不能用G或T來衡量。
大數據到底有多大？壹組名為“互聯網上壹天”的數據告訴我們，壹天之中，互聯網產生的全部內容可以刻滿1.68億張DVD；發出的郵件有2940億封之多（相當於美國兩年的紙質信件數量）；發出的社區帖子達200萬個（相當於《時代》雜誌770年的文字量）；賣出的手機為37.8萬臺，高於全球每天出生的嬰兒數量37.1萬……[1]
截止到2012年，數據量已經從TB（1024GB=1TB）級別躍升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)級別。國際數據公司（IDC）的研究結果表明，2008年全球產生的數據量為0.49ZB，2009年的數據量為0.8ZB，2010年增長為1.2ZB，2011年的數量更是高達1.82ZB，相當於全球每人產生200GB以上的數據。而到2012年為止，人類生產的所有印刷材料的數據量是200PB，全人類歷史上說過的所......>>
問題七：什麽是大數據時代 大數據時代
（巨量資料（IT行業術語））
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最早提出“大數據”時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：“數據，已經滲透到當今每壹個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新壹波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。” “大數據”在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日，卻因為近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關註。
中文名
大數據時代
外文名
Big data
提出者
麥肯錫
類 屬
科技名詞
目錄
1 產生背景
2 影響
? 大數據
? 大數據的精髓
? 數據價值
? 可視化
3 特征
4 案例分析
5 產業崛起
6 提供依據
7 應對措施
產生背景
編輯
進入2012年，大數據（big data）壹詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數
大數據時代來臨
據，並命名與之相關的技術發展與創新。它已經上過《 *** 》《華爾街日報》的專欄封面，進入美國白宮官網的新聞，現身在國內壹些互聯網主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺靈敏的國金證券、國泰君安、銀河證券等寫進了投資推薦報告。[1]
數據正在迅速膨脹並變大，它決定著企業的未來發展，雖然很多企業可能並沒有意識到數據爆炸性增長帶來問題的隱患，但是隨著時間的推移，人們將越來越多的意識到數據對企業的重要性。
正如《 *** 》2012年2月的壹篇專欄中所稱，“大數據”時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基於數據和分析而作出，而並非基於經驗和直覺。
哈佛大學社會學教授加裏?金說：“這是壹場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是 *** ，所有領域都將開始這種進程。”[2]
影響
編輯
大數據
現在的社會是壹個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。[3]
隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關註。大數據（Big data）通常用來形容壹個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，這些數據在下載到關系型數據庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和雲計算聯系到壹起，因為實時的大型數據集分析需要像MapReduce壹樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。[2]
在現今的社會，大數據的應用越來越彰顯他的優勢，它占領的領域也越來越大，電子商務、O2O、物流配送等，各種利用大數據進行發展的領域正在協助企業不斷地發展新業務，創新運營模式。有了大數據這個概念，對於消費者行為的判斷，產品銷售量的預測，精確的營銷範圍以及存貨的補給已經得到全面的改善與優化。[4]
“大數據”在互聯網行業指的是這樣壹種現象：互聯網公司在日常運營中生成、累積的用戶網絡行為數據。這些數據的規模是如此龐大，以至於不能用G或T來衡量。
大數據到底有多大？壹組名為“互聯網上壹天”的數據告訴我們，壹天之中，互聯網產生的全部內容可以刻滿1.68億張DVD；發出的郵件有2940億封之多（相當於美國兩年的紙質信件數量）；發出的社區帖子達200萬個（相當於《時代》雜誌770年的文字量）；賣出的手機為37.8萬臺，高於全球每天出生的嬰兒數量37.1萬……[1]
截止到2012年，數據量已經從TB（1024GB=1TB）級別躍升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)級別。國際數據公司（IDC）的研究結果表......>>
問題八：簡述什麽是大數據時代 壹種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力範圍的數據 *** ，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。
問題九：什麽是大數據時代。什麽又叫做雲商。? 隨著分布式計算技術的成熟，大公司已經有了分析處理大數據的能力。這也讓數據挖掘等數據分析技術逐漸成熟，以往只能采取抽樣數據分析而現在可以分析所有的數據了。分析結果隨著數據量的增加也越來越精確，範圍也越來越廣，而數據也隨之越來越有價值這就造成幾乎所有公司開始拼命搜集各類數據以提高自己的服務。
雲商也叫智慧雲商。信息 + 應用+ 基礎設施無處不在 = 平臺應用跨地域、跨終端、跨系統、跨平臺。
問題十：馬雲說大數據時代已經開始到來，那麽大數據是指什麽內容呢？想深入學習這方面的知識 您好，看妳選擇什麽行業了，我先說說大數據概念包含幾個方面的內涵吧 1. 數據量大，TB，PB，乃至EB等數據量的數據需要分析處理。 2. 要求快速響應，市場變化快，要求能及時快速的響應變化，那對數據的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以數據量顯得對速度要求有些“大”。 3. 數據多樣性：不同的數據源，非結構化數據越來越多，需要進行清洗，整理，篩選等操作，變為結構數據。 4. 價值密度低，由於數據采集的不及時，數據樣本不全面，數據可能不連續等等，數據可能會失真，但當數據量達到壹定規模，可以通過更多的數據達到更真實全面的反饋。 很多行業都會有大數據需求，譬如電信行業，互聯網行業等等容易產生大量數據的行業，很多傳統行業，譬如醫藥，教育，采礦，電力等等任何行業，都會有大數據需求。 隨著業務的不斷擴張和歷史數據的不斷增加，數據量的增長是持續的。 如果需要分析大數據，則可以Hadoop等開源大數據項目，或Yonghong Z-Suite等商業大數據BI工具。 隨著互聯網和移動的快速發展，大數據在各個領域不斷增加應用。也越來越面向個人大數據應用。