大資料時代如何理解 什麼是大資料

現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，資訊流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大資料就是這個高科技時代的產物。下面來介紹一下什麼是大資料時代以及其的理解。

大資料的定義

大資料（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化資料，這些資料在下載到關係型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大資料分析常和雲端計算聯絡到一起，因為實時的大型資料集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

大資料的特點

資料量大、資料種類多、 要求實時性強、資料所蘊藏的價值大。在各行各業均存在大資料，但是眾多的資訊和諮詢是紛繁複雜的，需要搜尋、處理、分析、歸納、總結其深層次的規律。

大資料時代的影響

越來越多的政府、企業等機構開始意識到資料正在成為組織最重要的資產，資料分析能力正在成為組織的核心競爭力。如2012年3月22日，奧巴馬政府宣佈投資2億美元拉動大資料相關產業發展，將“大資料戰略”上升為國家意志。聯合國也在2012年釋出了大資料政務，指出大資料對於聯合國和各國政府來說是一個歷史性的機遇，人們如今可以使用極為豐富的資料資源，來對社會經濟進行前所未有的實時分析，幫助政府更好地響應社會和經濟執行。

大資料的意義和前景

大資料是對大量、動態、能持續的資料，通過運用新系統、新工具、新模型的挖掘，從而獲得具有洞察力和新價值的東西。以前，面對龐大的資料，我們可能會一葉障目、可見一斑，因此不能瞭解到事物的真正本質，從而在科學工作中得到錯誤的推斷，而大資料時代的來臨，一切將會展現在大家面前。

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現在是大資料時代，什麼叫大資料

大資料是由消費者的生活，消費習慣，消費能力，愛好，職業、年齡、婚姻、什麼時候在做做什麼，喜歡去哪裡，等，無數的人的資訊構成，這些資料對於個人沒啥用，但是對企業，對政府就有用了，比如說：你是一家企業，你現在想要開發一款產品，想要通過這款產品盈利，但是問題來了，第一這款產品是不是消費者所喜歡的，第二，哪些消費者能買得起願意買，第三，你的利潤有多少，根據大資料可以分析出，不同消費人群的購買能力，為不同人數開發出其所能消費得起的產品，通過大資料也可以分析出來，這類產品在市場上的接受程度，消費者更喜歡產品有哪些功能，哪些功能最實用，等等，記錄下消費者的資訊越多，越能深度的分析出使用者的需求從而可以根據使用者的需求定製產品功能價格等，這些資料就是大資料，在過去要開發一款產品，企業會到市場上做調研，調研所獲得的資訊就是資料，企業通過這些資料樣本，制定產品功能價格等，那這些資料在哪裡呢？通常會被網際網路公司及各種手機應用收集，只要你使用了他們的網站和手機應用，你在網站和手機應用上產生的消費，分享，評價等等各種行為都會被記錄下來，當然你不用擔心，這些資料不會對你構成危險，你只是在為大資料添磚添瓦，這個資料也只有大型些網際網路公司擁有，自從產生了文字就產生了資料，歷史文獻所記錄的文字資訊圖片等內容也是資料，資料只是網路用語（因為將文字資訊圖片等儲存到計算e799bee5baa6e78988e69d8331333365646362機中，這些資訊在計算機中就被稱為資料），在沒有網際網路時他也是存在的，並非是網際網路時代的產物，“大"就是形容很多，所以當這些資訊達到數以萬計時就被稱為大資料，以上只是個人的理解，希望對你有用，打字很辛苦，請點贊給於支援！謝謝！

大資料時代是什麼意思？大資料是在什麼背景下提出的？

大資料時代：

最早提出大資料時代到來的是全球知名諮詢公司麥肯錫， 大資料在物理學、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，卻因為近年來網際網路和資訊行業的發展而引起人們關注。

大資料提出的背景：

進入2012年，大資料（big data）一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義資訊爆炸時代產生的海量資料，並命名與之相關的技術發展與創新。

它已經上過《紐約時報》《華爾街日報》的專欄封面，進入美國白宮官網的新聞，現身在國內一些網際網路主題的講座沙龍中，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。 

資料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資料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資料對企業的重要性。

正如《紐約時報》2012年2月的一篇專欄中所稱，“大資料”時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基於資料和分析而作出，而並非基於經驗和直覺。

哈佛大學社會學教授加里·金說：“這是一場*，龐大的資料資源使得各個領域開始了量化程序，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種程序。”

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大資料影響

現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，資訊流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大資料就是這個高科技時代的產物。

隨著雲時代的來臨，大資料（Big data）也吸引了越來越多的關注。大資料（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化資料，這些資料在下載到關係型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。

大資料分析常和雲端計算聯絡到一起，因為實時的大型資料集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。 

在現今的社會，大資料的應用越來越彰顯他的優勢，它佔領的領域也越來越大，電子商務、O2O、物流配送等，各種利用大資料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。

有了大資料這個概念，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。

“大資料”在網際網路行業指的是這樣一種現象：網際網路公司在日常運營中生成、累積的使用者網路行為資料。這些資料的規模是如此龐大，以至於不能用G或T來衡量。

大資料到底有多大？一組名為“網際網路上一天”的資料告訴我們e68a84e799bee5baa6e79fa5e9819331333431356663，一天之中，網際網路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）。

發出的社群帖子達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…… 

截止到2012年，資料量已經從TB（1024GB=1TB）級別躍升到PB（1024TB=1PB）

EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)級別。國際資料公司（IDC）的研究結果表明，2008年全球產生的資料量為0.49ZB，2009年的資料量為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以上的資料。

而到2012年為止，人類生產的所有印刷材料的資料量是200PB，全人類歷史上說過的所有話的資料量大約是5EB。IBM的研究稱，整個人類文明所獲得的全部資料中，有90%是過去兩年內產生的。而到了2020年，全世界所產生的資料規模將達到今天的44倍。 

每一天，全世界會上傳超過5億張圖片，每分鐘就有20小時時長的視訊被分享。然而，即使是人們每天創造的全部資訊——包括語音通話、電子郵件和資訊在內的各種通訊，以及上傳的全部圖片、視訊與音樂，其資訊量也無法匹及每一天所創造出的關於人們自身的數字資訊量。

這樣的趨勢會持續下去。我們現在還處於所謂“物聯網”的最初級階段，而隨著技術成熟，我們的裝置、交通工具和迅速發展的“可穿戴”科技將能互相連線與溝通。

科技的進步已經使創造、捕捉和管理資訊的成本降至2005年的六分之一，而從2005年起，用在硬體、軟體、人才及服務之上的商業投資也增長了整整50%，達到了4000億美元。 

大資料的精髓

大資料帶給我們的三個顛覆性觀念轉變：是全部資料，而不是隨機取樣；是大體方向，而不是精確制導；是相關關係，而不是因果關係。

A.不是隨機樣本，而是全體資料：在大資料時代，我們可以分析更多的資料，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有資料，而不再依賴於隨機取樣(隨機取樣，以前我們通常把這看成是理所應當的*，但高效能的數字技術讓我們意識到，這其實是一種人為*);

B.不是精確性，而是混雜性：研究資料如此之多，以至於我們不再熱衷於追求精確度;之前需要分析的資料很少，所以我們必須儘可能精確地量化我們的記錄，隨著規模的擴大，對精確度的痴迷將減弱;擁有了大資料，我們不再需要對一個現象刨根問底，只要掌握了大體的發展方向即可。

適當忽略微觀層面上的精確度，會讓我們在巨集觀層面擁有更好的洞察力;

C.不是因果關係，而是相關關係：我們不再熱衷於找因果關係，尋找因果關係是人類長久以來的習慣，在大資料時代，我們無須再緊盯事物之間的因果關係，而應該尋找事物之間的相關關係;相關關係也許不能準確地告訴我們某件事情為何會發生，但是它會提醒我們這件事情正在發生。

參考資料來源：百度百科-大資料時代

現在總說大資料時代，到底是什麼意思，指的是什麼。對我們的生活會有多大影響，詳解

大數copy據可以簡單理解為：

"大資料"是一個體量特別大，資料類別特別大的資料集，並且這樣的資料集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。簡單的說就是超級儲存，海量資料上傳到雲平臺後，大資料就會對資料進行深入分析和挖掘。

進一步簡單的說，大資料基本要具備以下三點：

1）有海量的資料；

2）有對海量資料zhidao進行挖掘的需求；

3）有對海量資料進行挖掘的技術和工具（比如常見的有hadoop、spark等）。

用這些資料做：資料採集、資料儲存、資料清洗、資料分析、資料視覺化

大資料的應用物件可以簡單的分為給人類提供輔助服務，以及為智慧體提供決策服務。

大資料不僅包括企業內部應用系統的資料分析，還包括與行業、產業的深度融合。具體場景包括：網際網路行業、政府行業、金融行業、傳統企業中的地產、醫療、能源、製造、電信行業等等。通俗地講“大資料就像網際網路+，可以應用在各行各業"，如電信、金融、教育、醫療、軍事、電子商務甚至政府決策等。

如何看待大資料時代的到來

大資料雖好，但有人擔心隱私洩露、社會變得不真實，甚至擔心智商呈現下降的趨勢。對此，維克托認為，需通過社會監管，通過安全的工具和措施來確保大資料的未來更明亮。

大資料時代和傳統資料有什麼區別

說到資料分析，其實隨著大資料這幾年的發展，資料被認為是物理與資訊融合中的關鍵技術，以及核心引擎。各行各業都在馬不停蹄、轟轟烈烈地邁入了大資料時代。傳統行業與網際網路行業的界限開始發展交集和互補、滲透，傳統的製造業再也不是悶頭生產+再銷售的模式，而是更多地聆聽市場的聲音，市場需要什麼，消費終端就會相對應的給予其更多的多樣化、個性化。

目前來看，兩者的主要區別還處在以下幾點：

一: 結構化資料和非結構化資料

傳統行業更多的是結構化資料, 即行資料,儲存在資料庫裡,可以用二維表結構來邏輯表達實現的資料,像以應用oracle、Sql Server等資料庫的製造型企業的ERP系統。而網際網路行業更多的是非結構化資料，就是不能以二維形態描述的，例如所有格式的辦公文件、文字、圖片、XML、HTML、各類報表、影象和音訊/視訊資訊等等，像是醫療影像系統、教育視訊點播、視訊監控、國土GIS、設計院、檔案伺服器（PDM/FTP）、媒體資源管理等具體應用。

二：資料的體量

網際網路行業海量的資料，由於網際網路行業的特點，每時每刻都會產生海量的資料，它的資料往往是PB級的，1個PB有多大呢？它相當於2的50次方個位元組。如果你對此沒有概念，那麼簡單來說，《史記》約有52萬多漢字，1個PB能夠儲存至少10億部《史記》，以百度、騰訊、阿里為代表的企業。傳統的一個生產製造工廠三個月製造的資料也不到100G。這是天大的一個差別。

三：看待資料的方式及資料分析目的不同

網際網路行業會對這些海量的資料做資料分析，挖掘，無論是過去的資料還是即時的資料，資料不再是靜止和陳舊的，任何被遺忘在伺服器中的資料，都可能被重新利用，從而發現其中與我們、與行為、與現象的相關性，比如每逢“雙十一”，“剁手黨”都面臨痛苦的抉擇：打折的商品實在太多，買什麼才好呢？最終一不小心，信用卡刷爆，買了一大堆自己不需要的商品，只得含淚吃半年的“康師傅”…

谷歌公司每天都會收到來自全球超過30億條的搜尋指令，經過多年資料的累計，谷歌公司建立了“咳嗽”，“發熱”等搜尋關鍵字與流感地區的聯絡，於是在2009年穀歌成功地在美國預測了冬季流感的傳播，並且精確到地區和州等等。而傳統行業則不會過多去關注過去的資料，一般月底會盤點，出一些財務的資料分析報表，歷史的資料會存放於備份庫裡，有問題才會去查詢。

四：資料查詢的效率及安全性

網際網路行業往往儲存著使用者的個人行為資訊，他要求保證絕對的安全或者準確性，比如12306，每到年底，面臨數億人遷徙的購票壓力，在臨近春節購票高峰峰值的時候，它的要求絕對是使用者開啟網頁的速度可以慢一點沒關係，但是要保證使用者購票資訊的絕對安全。如果使用者付款購買了一張高鐵動車票，你那邊沒收到錢款，那面對著上億人的購票錢款，這個絕對是要出大問題的。

而傳統行業沒有那麼大的資料量和訪問量，往往解決好併發，死鎖等等問題，保證系統的高可靠性和穩定性，偶爾也會發生丟失一條採購記錄或者生產記錄的問題，由於一般使用者都會除了系統錄入以外，還會紙質的記錄，那麼這個也是可以被容忍的

五：大資料技7a686964616fe59b9ee7ad9431333431373264術快速獲取有價值的資訊

基於以上網際網路行業的特點，當資料量不斷增大時，也隨之帶來了一系列的問題。

比如假設解決某一問題有演算法A 和演算法B。在小量資料中執行時，演算法A的結果明顯優於演算法B。也就是說，就演算法本身而言，演算法A能夠帶來更好的結果;然而，人們發現，當資料量不斷增大時，演算法B在大量資料中執行的結果優於演算法A在小量資料中執行的結果。這一發現給計算機學科及計算機衍生學科都帶來了里程碑式的啟示：當資料越來越大時，資料本身(而不是研究資料所使用的演算法和模型)保證了資料分析結果的有效性。即便缺乏精準的演算法，只要擁有足夠多的資料，也能得到接近事實的結論。

由於能夠處理多種資料結構，大資料能夠在最大程度上利用網際網路上記錄的人類行為資料進行分析。大資料出現之前，計算機所能夠處理的資料都需要前期進行結構化處理，並記錄在相應的資料庫中。但大資料技術對於資料結構的要求大大降低，網際網路上人們留下的社交資訊、地理位置資訊、行為習慣資訊、偏好資訊等各種維度的資訊都可以實時處理，立體完整地勾勒出每一個個體的各種特徵。

一個公司創造的大量非結構化和半結構化資料，這些資料在下載到關係型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢，大資料分析常和雲端計算聯絡到一起，因為實時的大型資料集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。簡言之，從各種各樣型別的資料中，快速獲得有價值資訊的能力，就是大資料技術。簡單來說，大資料需要Hadoop=HDFS（檔案系統，資料儲存技術相關）+HBase（資料庫）+MapReduce（資料處理）+……Others這樣的分散式儲存，分散式處理大資料架構，而不僅僅是傳統的磁碟陣列資料儲存處理方式。

網際網路極大地改變了人們的生活，大量、高速、多變的資訊每天都圍繞在人們身邊，我們需要更好的處理方式，去應對這種隨時隨地的變化。大資料技術將深遠地改變網際網路世界，改變整個生產生活的方式。隨著技術的發展，大資料分析正在變得越來越容易，成本也越來越低，而且相比以前能更容易加速對業務的理解，越來越多的人開始進入大資料與資料分析行列，準備在這裡幹出自己的一番事業。