
大数据时代到来,我们来聊聊大数据到底是什么
“大数据”概念如今已经是频频出现在我们的视野里,从知名企业领导到国家高层领导,都在畅聊这一词汇。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,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据作为当下如此热门的词汇,它有什么特点,有哪些应用价值,我们简单从以下几个方面来了解。
一、大数据的类型
大数据对象既可能是实际的、有限的数据集合,如某个政府部门或企业掌握的数据库,也可能是虚拟的、无限的数据集合,如微博、微信、社交网络上的全部信息。总结以下,大数据的类型大概分三类:
1.传统企业数据:包括CRM系统的消费者数据,传统的ERP数据,库存数据以及账目数据等。
2.机器和传感器数据:包括呼叫记录,智能仪表,工业设备传感器,设备日志,交易数据等。
3.社交数据:包括用户行为记录,反馈数据等。如Twitter,Facebook这样的社交媒体平台。
二、大数据的特点
大数据作为如此庞大的资产,由于它数据体量的巨大和种类的繁多,可以总结出以下几个特点。
1、数据体量巨大
在互联网移动互联网飞速发展的时代,从PC端到移动端再到云端每天都在产生着大量的数据,这些数据都潜藏着它的价值,数据资产的体量大这也是大数据的首要特点,所以才被称作“大数据”。
2、数据类别大和类型多样
大数据的数据类别大,数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富,已冲破了以前所限定的结构化数据范畴,囊括了半结构化和非结构化数据。现在的数据类型不仅是文本形式,更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据,个性化数据占绝对多数。
3、处理速度快
在数据量非常庞大的情况下,也能够做到数据的实时处理。数据处理遵循“1秒定律”,可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。
4、是价值真实性高和密度低
数据真实性高,随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣,传统数据源的局限被打破,企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。以视频为例,一小时的视频,在不间断的监控过程中,可能有用的数据仅仅只有一两秒。
三、大数据的价值
大数据发展到如今一个高峰期,它的应用价值已经涉及到了各行各业,影响到我们日常生活的每个方面。可能你还不了解大数据,但你已经在享受大数据时代对生活带来的便利了。
对于消费者用户,他们对大数据的需求主要体现在信息能按需搜索,并能提供友好、可信的信息推荐,其次是提供高阶服务,例如智能信息的提供、用户体验更快捷等等。
大数据也不断被应用到政府日常管理和为民服务中,并成为推动政府政务公开、完善服务、依法行政的重要力量。从户籍制度改革,到不动产登记制度改革,再到征信体系建设等等都对数据库建设提出了更高的目标要求,而此时的数据库更是以大数据为基础的,可见,大数据已成为政府改革和转型的技术支撑杠杆。随着大数据的发展,企业也越来越重视数据相关的开发和应用,从而获取更多的市场机会。
对于企业来说,大数据能够明显提升企业数据的准确性和及时性;此外还能够降低企业的交易摩擦成本;更为关键的是,大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘细分市场的机会,最终能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和服务上的创新力,大幅提升企业的商业决策水平,降低了企业经营的风险。
大数据产业已经从当时概念的提出发展到如今渗透到各行各业,伴随着互联网移动互联网的发展,大数据产业已经迎来了一个小的高潮,但从长久来看,大数据产业还没有迎来爆发,不过,其发展速度如此之快,达到爆发也会在不久的明天。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
LSTM 为何会产生误差?深入剖析其背后的原因 在深度学习领域,LSTM(Long Short-Term Memory)网络凭借其独特的记忆单元设 ...
2025-06-27LLM进入拖拽时代!只靠Prompt几秒定制大模型,效率飙升12000倍 【新智元导读】最近,来自NUS、UT Austin等机构的研究人员创新 ...
2025-06-27CDA 数据分析师:就业前景广阔的新兴职业 在当今数字化时代,数据已成为企业和组织决策的重要依据。数据分析师作为负责收集 ...
2025-06-27探秘 z-score:数据分析中的标准化利器 在数据的海洋中,面对形态各异、尺度不同的数据,如何找到一个通用的标准来衡量数据 ...
2025-06-26Excel 中为不同柱形设置独立背景(按数据分区)的方法详解 在数据分析与可视化呈现过程中,Excel 柱形图是展示数据的常用工 ...
2025-06-26CDA 数据分析师会被 AI 取代吗? 在当今数字化时代,数据的重要性日益凸显,数据分析师成为了众多企业不可或缺的角色 ...
2025-06-26CDA 数据分析师证书考取全攻略 在数字化浪潮汹涌的当下,数据已成为企业乃至整个社会发展的核心驱动力。数据分析师作 ...
2025-06-25人工智能在数据分析的应用场景 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据以前所未有的速度增长,传统的数据分析方法逐渐难以满足海 ...
2025-06-25评估模型预测为正时的准确性 在机器学习与数据科学领域,模型预测的准确性是衡量其性能优劣的核心指标。尤其是当模型预测结 ...
2025-06-25CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-06-24金融行业的大数据变革:五大应用案例深度解析 在数字化浪潮中,金融行业正经历着深刻的变革,大数据技术的广泛应用 ...
2025-06-24Power Query 中实现移动加权平均的详细指南 在数据分析和处理中,移动加权平均是一种非常有用的计算方法,它能够根据不同数据 ...
2025-06-24数据驱动营销革命:解析数据分析在网络营销中的核心作用 在数字经济蓬勃发展的当下,网络营销已成为企业触达消费者 ...
2025-06-23随机森林模型与 OPLS-DA 的优缺点深度剖析 在数据分析与机器学习领域,随机森林模型与 OPLS-DA(正交偏最小二乘法判 ...
2025-06-23CDA 一级:开启数据分析师职业大门的钥匙 在数字化浪潮席卷全球的今天,数据已成为企业发展和决策的核心驱动力,数据分析师 ...
2025-06-23透视表内计算两个字段乘积的实用指南 在数据处理与分析的过程中,透视表凭借其强大的数据汇总和整理能力,成为了众多数据工 ...
2025-06-20CDA 一级考试备考时长全解析,助你高效备考 CDA(Certified Data Analyst)一级认证考试,作为数据分析师领域的重要资格认证, ...
2025-06-20统计学模型:解锁数据背后的规律与奥秘 在数据驱动决策的时代,统计学模型作为挖掘数据价值的核心工具,发挥着至关重要的作 ...
2025-06-20Logic 模型特征与选择应用:构建项目规划与评估的逻辑框架 在项目管理、政策制定以及社会服务等领域,Logic 模型(逻辑模型 ...
2025-06-19SPSS 中的 Mann-Kendall 检验:数据趋势与突变分析的利器 在数据分析的众多方法中,Mann-Kendall(MK)检验凭借其对数据分 ...
2025-06-19