大数据基本概念

大数据基本概念01大数据是什么？0204大数据的应用和案例03大数据的趋势大数据的结构和特征

大数据是什么？-概念大数据（BIGDATA）指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据是什么？-大数据的三个层面123技术TECHNOLOGY实践UTILIZATION理论THEORY特征定义价值探讨现在和未来大数据隐私云计算分布式处理平台存储技术感知技术互联网大数据政府大数据企业大数据个人大数据

大数据的结构和特征？-特征Volume（巨量性）：数据体量巨大，数据规模已从GB到TB到PB，甚至开始以EB和ZB计数。Velocity（即时性）：数据产生、处理和分析速度在持续加快，数据流量大，处理能力从批处理转向流处理Variety（多样性）：大数据类型复杂。大量异构数据，多源数据，半结构化数据、非结构化数据大量涌现Value（数据价值密度低）：数据体量不断增大，单位数据的价值密度不断降低，而数据的整体价值在提高Veracity（真实性）：数据存在真实性的要求

大数据的结构和特征？-结构结构化非结构化半结构化大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多价值。

大数据发展趋势-技术类应用语音识别多场景语音服务专家，让你的设备长上耳朵，让你的设备开口说话文字识别依托业界领先的深度学习技术，提供了自然场景下整图文字检测、定位、识别等功能人脸识别基于只能人脸分析算法，提供人脸检测、人脸识别、关键点定位、属性识别和活体检测等一整套技术方案深度学习针对海量数据提供的云端托管的分布式深度学习平台，助力客户轻松使用深度学习技术，打造智能应用和服务机器学习基于内部应用多年的机器学习算法库，提供实用的行业大数据解决方案自然语言基于自然语言处理技术，对人类自然语言进行分析、理解、生成、翻译，实现自然的人机对话交互

大数据发展趋势-数据采集与处理趋势一：数据资源化何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。增长率和多样化的信息资产。趋势二：与云计算的深度结合大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。

大数据发展趋势-数据采集与处理趋势三：科学理论的突破随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。趋势四：数据科学和数据联盟的成立未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。基于数据这个基础平台，也将简历起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。

大数据发展趋势-数据采集与处理趋势五：数据泄露泛滥未来几年数据泄露事件的增长率也许会达到100%，除非数据在其源头就能够得到安全保障。企业需要从新的角度来确保自身以及客户数据，所有数据在创建之初便需要或得安全保障，而并非在数据保存的最后一个环节，仅仅加强后者的安全措施已被证明于事无补。趋势六：数据管理成为核心竞争力数据资产是企业核心资产。企业将数据管理作为企业核心竞争力，持续发展，战略性规划与运用数据资产，成为企业数据管理的核心。数据资产管理效率与主营业务收入增长率、销售收入增长率显著正相关。对于具有互联网思维的企业而言，数据资产竞争力所占比重为36.8%，数据资产的管理效果将直接影响企业的财务表现。

大数据发展趋势-数据采集与处理趋势七：数据质量是BI(商业智能)成功的关键想要成功，企业需要理解原始数据与数据分析之间的差距，从而消除低质量数据并通过BI获得更加决策趋势八：数据生态系统复合化程度加强大数据的世界不只是一个单一的、巨大的计算机网络，而是一个由大量活动构件与多元参与者元素所构成的生态系统，终端设备提供商、基础设施提供商、网络服务提供商、网络接入服务提供商、数据服务使能者、数据服务提供商、触电服务、数据服务零售商等等一系列的参与者共同构建的生态系统。

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大数据应用和案例-消费大数据例如：通过对用户数据的分析，在他们还没有下单购物前，提前发出包裹。这项技术可以缩短发货时间，从而降低消费者前往实体店的冲动。从下单到收货之间的时间延迟可能会降低人们的购物意愿，导致他们放弃网上购物。

大数据应用和案例-交通大数据例如：UPS最新的大数据来源是安装在公司4.6万多辆卡车上的远程通信传感器，这些传感器能传回车速、方向、刹车和动力性能等方面的数据。收集到的数据流不仅能说明车辆的日常性能，还能帮助公司重新设计物流路线。

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