京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
DT时代,如何理解大数据与云计算的关系
首先要明白大家为何从前几年开始谈大数据了?这是一个基本问题,包含着对当下数据现实的基本认识。一个不可忽视的事实是,随着网络和信息技术的不断普及,人类产生的数据量正在呈指数级增长。大约每两年翻一番,这意味着人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量。
数据“大爆炸”
对于如此巨量数据(而且单纯的增量数据都是一个巨量),与之相关的存储、分析、流转、使用到交易等等环节产生了一系列关联的问题,而在当下的时间节点,我们不得不明确面对,而不仅仅是先找个地方把数据存起来。
国家信息中心专家委员会主任宁家骏表示:大数据是指无法在一定时间内使用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集。大数据不仅仅是大,还有它的复杂性和沙里淘金的重要性。
以上是宁家骏从技术分析角度对数据与大数据做的区分,传统软件处理的数量主要是结构化数据,而且数量上相对小。当规模大到需要新的技术方案的时候,那正是我们重新认识它的时候。
在笔者看来,大数据有两大特点,一是数据来源多源,包括各种结构化数据和非结构化数据,如网络日志、视频、图片、地理位置信息等等,同时数量相对巨大,大数据中的‘大’本身就是一个相对的概念;二是数据处于“on line”即在线的状态,能够随时被吸取和关联,并进行分析。
一般来讲,更多智能硬件和这能设备的加入,更多数据实时产生,于是就需要大数据技术来实现对数据信息的价值挖掘。大数据技术包括了数据采集,数据存取,基础架构,数据处理,统计分析,数据挖掘,模型预测,结果呈现等八个方面。
而以上几个方面都离不开云平台和云计算能力,比如说数据采集之后的数据存储,现在很多非核心敏感数据都可以存储在云端;数据挖掘也是需要通过云计算和机器学习才能实现。那什么才是云计算呢?
云计算——低成本部署、随需使用的计算大脑
所谓云计算,非常教科书的说法是“能通过网络访问可扩展的、灵活的、可共享的物理或虚拟资源池,并按需自助获取和管理这些资源的模式。其中资源实例包括服务器、操作系统、网络、软件、应用和存储设备等。 ”
从以上概念可以看出其包括软件、硬件等资源,简单说云计算有三层云平台,第一个是Iaas(Infrastructure as a Service),基础设施即服务,以前这些资源都是企业固有资源,现在可以不再拥有,通过平台服务商提供,减轻部署成本;
第二个是Paas(Platform as a service),平台即服务,开放式的API可以由合作方提供行业和内容的服务;
第三个是SaaS(Software as a service),软件即服务。比如我们经常使用的手机APP等;
云计算有一个很重要的特点和优势就是资源池化,就是把Iaas,Paas,Saas层的资源(CPU、存储、网络等)放入到资源池中(云服务器),由云服务器进行集中管理。云计算里所有的服务都是通过资源池里的资源而提供的。
我们已经进入了新一轮技术驱动的时代
那如何理解大数据与云计算的关系?
在中国计算机学会大数据专家委员会副主任车品觉看来:人工智能、深度学习,这些都是二十年前就有的技术,但是二十年前没有大数据,没有可以关联的数据。所以大数据的故事从有了关联才真正开始。
那如何应用大数据?车品觉表示:首先要了解数据的生命周期。“布点”、“收集”、“存储”,这些是前端,之后需要对数据做“识别”、“关联”、“分析”。还有一个能把整个过程包起来的,就是“实时刷新”。这就是数据的生命周期,它是一个闭环。不管你怎么使用大数据,你首先要了解这个周期。
阿里巴巴集团首席技术官王坚在一次小型论坛上分享到:“云计算是工业时代的电,大数据就是福特生产线,云存储就是钢铁工业。也就是说,没有钢铁,就没有电,就不会有大规模工业化生产。没有云计算,大数据不会出来,如果云计算没有解决云存储的问题,也不会出来。”
如果简单来讲,我们可以通过一个图来进行标识:
中国科学院院士、西安交通大学教授徐宗本在刚刚结束的工业大数据大会·钱塘峰会上介绍,大数据是新一代信息技术的基础性技术,被普遍认为是继互联网之后,能对全球社会、经济、工业产生重大影响的技术。
面对一股面向大数据的市场狂热,徐院士讲到两点基本观点:
第一,我不认为大数据对近一两年GDP的贡献有那么大,但肯定的说对于三年、五年之后的GDP贡献巨大。换句话说,只有沉得下心,愿意扎扎实实打好基础的政府和企业,才能从大数据技术上获益。
第二,大数据技术并不是已经成熟的技术,是一个正在从应用中逐渐走向成熟的技术,目前的挑战多于成熟。
所以,要从整体视角来观察大数据和云计算,而不能因为其中一个而偏废其他,总体来讲,大数据技术与云计算都是很有效的工具手段,有待人们去不断挖掘。
我们用丛龙峰博士的话来作结:“历史规律告诉我们,任何一次大型技术革命,早期人们总是高估它的影响,会有一轮一轮的泡沫;中期又会低估它的影响,觉得不过是些概念而已;当你觉得它是概念的时候,它已经开始生根发芽,开始茁壮成长。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 四层结构 · 零件与房子 · 六大易错点 一、什么是指标体系 定义:指标体系是整套完整框架 ...
2026-10-13写在开头 先还原一个你大概率见过的场面。 立项会上有人说:我们得做用户画像。 于是团队关进会议室,白板写满便利贴,两小时后 ...
2026-10-13 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-10-13在统计学与数据分析研究中,相关性分析分为数值变量分析与分类变量分析两大类。针对身高、销量、分数等连续数值变量,通常采用皮 ...
2026-10-12在Power BI可视化分析体系中,常规表格仅能展示枯燥的数值数据,存在数据对比不直观、强弱规律不突出、维度交叉分析低效等问题。 ...
2026-10-12 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-10-12在传统零售行业同质化竞争激烈、大众营销转化率持续走低的背景下,依托经验与直觉的粗放式营销逐渐失效。美国塔吉特百货(Target ...
2026-10-10随着智能客服、数字化服务、用户精细化运营的快速普及,传统零散、非标准化的客户服务数据与业务体系逐渐难以支撑高效服务治理。 ...
2026-10-10 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-10-10CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义区别 · 场景举例 · 指标分类 · 计算方法 知识体系总览 模块 包含内容 一、核 ...
2026-10-09在数据分析工作流中,业务数据大多存储在各类关系型数据库内,例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数 ...
2026-10-09在数字化精细化运营时代,海量用户存在需求差异、行为差异、价值差异与偏好差异。如果企业采用“一刀切”的统一营销、统一服务、 ...
2026-10-09 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-10-09指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08随着市场竞争日趋饱和,同质化低价竞争逐渐陷入内卷僵局,传统以价格、渠道、促销为核心的营销模式边际效益持续递减。在此背景下 ...
2026-10-08 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-10-08你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03