大数据素材背景-大数据时代是什么意思？大数据是在什么背景下提出的？

进入2012年,大数据(big data)一词越来越多地被提及,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的

海量数据

,并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《纽约时报》

《华尔街日报》

的专栏封面,进入

美国白宫

官网的新闻,现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中,甚至被嗅觉灵敏的证券公司等写进了投资推荐报告。

数据正在迅速膨胀并变大,它决定着企业的未来发展,虽然现在企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患,但是随着时间的推移,人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。

大数据时代

对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战,也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。

最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司

麦肯锡

,麦肯锡称:“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。”“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日,却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。

大数据在互联网行业指的是这样一种现象:互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大,以至于不能用G或T来衡量,大数据的起始

计量单位

至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)。

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大数据的应用

1、大数据在电商领域的应用通过对客户的订单信息进行分类整理,根据客户的购买习惯、年龄、喜好、地域等区分进行推荐产品,进行个性化的页面展示。还可以根据以往数据,来决定库存数量和物流资源的调整。

2、大数据在交通旅游领域的应用通过WIFI+ibeacon或基站定位技术,收集到个体的出行数据。政府可以对每个车站、机场、道路交通各时段的流量规律信息,进行针对性的安防及其他部署。景区可以根据不同景点的客流密度、游客的停留时长以及游览路径,来决定景区的运营方向。

3、大数据在

金融行业

的应用通过对客户的健康状况,事故记录等信息进行分析,保险公司可以决定是否允许投保人投保,以及具体投保金额。银行可以根据个体的收入情况、消费记录以及信用记录,来决定是否给申请人发放信用卡以及发放额度。

4、大数据在医疗行业的应用根据众多病人的体质特征,病症信息,病史信息,分布情况进行分析处理,可以实现流行疾病预测,为各类疾病的治疗方案优化提供数据支撑。

其实这里列举的还只是冰山一角,未来生活中的方方面面,大数据无处不在,让我们一起期待大数据带来的智能时代。

参考资料

找图网-大数据时代

找图网-大数据

大数据时代:

最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡, 大数据在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日,却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。

大数据提出的背景:

进入2012年,大数据(big data)一词越来越多地被提及,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,并命名与之相关的技术发展与创新。

它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面,进入美国白宫官网的新闻,现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中,甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。

数据正在迅速膨胀并变大,它决定着企业的未来发展,虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患,但是随着时间的推移,人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。

正如《纽约时报》2012年2月的一篇专栏中所称,“大数据”时代已经降临,在商业、经济及其他领域中,决策将日益基于数据和分析而作出,而并非基于经验和直觉。

哈佛大学社会学教授加里·金说:“这是一场革命,庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程,无论学术界、商界还是政府,所有领域都将开始这种进程。”

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大数据影响

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。

随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据,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。

在现今的社会,大数据的应用越来越彰显他的优势,它占领的领域也越来越大,电子商务、O2O、物流配送等,各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务,创新运营模式。

有了大数据这个概念,对于消费者行为的判断,产品销售量的预测,精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。

“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象:互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大,以至于不能用G或T来衡量。

大数据到底有多大?一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们,一天之中,互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD;发出的邮件有2940亿封之多(相当于美国两年的纸质信件数量)。

发出的社区帖子达200万个(相当于《时代》杂志770年的文字量);卖出的手机为37.8万台,高于全球每天出生的婴儿数量37.1万??

截止到2012年,数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)

EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据公司(IDC)的研究结果表明,2008年全球产生的数据量为0.49ZB,2009年的数据量为0.8ZB,2010年增长为1.2ZB,2011年的数量更是高达1.82ZB,相当于全球每人产生200GB以上的数据。

而到2012年为止,人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB,全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。IBM的研究称,整个人类文明所获得的全部数据中,有90%是过去两年内产生的。而到了2020年,全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。

每一天,全世界会上传超过5亿张图片,每分钟就有20小时时长的视频被分享。然而,即使是人们每天创造的全部信息——包括语音通话、电子邮件和信息在内的各种通信,以及上传的全部图片、视频与音乐,其信息量也无法匹及每一天所创造出的关于人们自身的数字信息量。

这样的趋势会持续下去。我们现在还处于所谓“物联网”的最初级阶段,而随着技术成熟,我们的设备、交通工具和迅速发展的“可穿戴”科技将能互相连接与沟通。

科技的进步已经使创造、捕捉和管理信息的成本降至2005年的六分之一,而从2005年起,用在硬件、软件、人才及服务之上的商业投资也增长了整整50%,达到了4000亿美元。

大数据的精髓

大数据带给我们的三个颠覆性观念转变:是全部数据,而不是随机采样;是大体方向,而不是精确制导;是相关关系,而不是因果关系。

A.不是随机样本,而是全体数据:在大数据时代,我们可以分析更多的数据,有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据,而不再依赖于随机采样(随机采样,以前我们通常把这看成是理所应当的限制,但高性能的数字技术让我们意识到,这其实是一种人为限制);

B.不是精确性,而是混杂性:研究数据如此之多,以至于我们不再热衷于追求精确度;之前需要分析的数据很少,所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录,随着规模的扩大,对精确度的痴迷将减弱;拥有了大数据,我们不再需要对一个现象刨根问底,只要掌握了大体的发展方向即可。

适当忽略微观层面上的精确度,会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力;

C.不是因果关系,而是相关关系:我们不再热衷于找因果关系,寻找因果关系是人类长久以来的习惯,在大数据时代,我们无须再紧盯事物之间的因果关系,而应该寻找事物之间的相关关系;相关关系也许不能准确地告诉我们某件事情为何会发生,但是它会提醒我们这件事情正在发生。

参考资料来源:

找图网-大数据时代

大数据有两种含义:

一种是大批量的数据。量级有多大?比如通常读一本几百万字的电子小说,每天专注地快速地阅读,少说用时也需7-15天,而文档在手机、电脑上存储占用空间有多大呢?10MB而已,也就是说如果按照7天处理10MB文字,推算1GB的内容需耗时710+天,相当于两年时间,而当下互联网企业每天产生的数据量是10GB-10000GB不等,这样的数据量,如果用一个人去处理的话,每天的数据量得花20年到20000年,在时间长度和成本上而言几乎是不可能实现的,因为这才是一天的数据量。同样可以感受一下存储成本:大家手机、电脑都有存储空间,手机256GB应该为主流了,电脑2TB(2048GB)左右,即便存储空间应景很大,而实际企业生产中用不了几天就存储不下了。大家想象一下,如果打开一个1GB大小的EXCEL或者TXT文本文档会发生什么现象呢?有兴趣的小伙伴可以试一试,你会发现电脑变得超级慢超级卡,而且你甚至都打不开这个文档。

第二种就是大数据处理技术,简称大数据。对企业而言企业绝对不能接受上述现象的发生,因为数据处理不了,相当于干再多活都不知道哪些赚了哪些赔了,企业是要靠赚钱来存活的,如果为了处理数据再购买更高性能的机器作为服务器去处理这些信息,那成本将会极其高昂,企业负担不起,于是乎就有人发出这样的疑问:

有没有一种可以让很多台廉价的机器组建成一台牛逼的机器的技术?就好比合体技能一样?

有需求就有大牛,很快,一项新的计算机计算技术框架——分布式数据处理框架诞生了,目的很明确,就是解决了上面提到的疑问——让很多台廉价的机器组合起来变成了一个牛逼的、专门针对短时间内处理大量数据的系统,这就叫大数据处理技术。

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