大数据时代名词解释,什么是大数据时代?

1、什么是大数据时代?最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,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 。
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 。
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 。
2、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 。
3、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 。
4、“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 。
大数据时代
编辑词条
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 。大数据作为云计算、互联网之后又IT行业又一大颠覆性的技术革命 。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道,而数据才是真正有价值的资产 。企业内部的经营信息、互联网世界中的商品物流信息,互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等,其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力,实时性要求也将大大超越现有的计算能力 。如何盘活这些数据资产,使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务 , 是大数据的核心议题,也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向 。
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所谓的大数据时代,就是说我们的很多信息都被网络组收集,而被很多app所收集 。这也就是为什么你在下载app的时候 , 他经常会提示你是否占用你的手机内存 , 或者是否会读取你的手机短信是否会读取你的运动等数据 。
其实这都是大数据的外在表现,大数据的承载媒介其实就是app和网址,而当我们进入了这种app或者网址的时候,就会授权给他了解我们个人的喜好 。这是我们的个人信息,甚至可能还会包含我们的一些隐私性信息 。。
所以很多的网站可能都有收集我们兴趣爱好的习惯 。这就是为什么你刚刚看了一个电视剧的介绍,然后紧接着在浏览器里面会给你推荐很多的电视剧介绍 , 这就是为什么你刚刚看了一个体育节目,那接下来的体育节目推荐会此起彼伏 。

大数据时代名词解释,什么是大数据时代?


2、什么是大数据时代?世界包含的多得难以想象的数字化信息变得更多更快……从商业到科学,从政府到艺术,这种影响无处不在 。科学家和计算机工程师们给这种现象创造了一个新名词:“大数据” 。大数据时代什么意思?大数据概念什么意思?大数据分析什么意思?所谓大数据,那到底什么是大数据,他的来源在哪里 , 定义究竟是什么呢?
                  
一:大数据的定义 。
1、大数据,又称巨量资料,指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具 , 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 。
2、大数据技术,是指从各种各样类型的大数据中,快速获得有价值信息的技术的能力 , 包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成 。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网 , 分布式文件系统,分布式数据库,云计算平台,互联网,和可扩展的存储系统 。
互联网是个神奇的大网,大数据开发也是一种模式,你如果真想了解大数据,可以来这里,这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零,按照顺序组合起来就可以找到 , 我想说的是,除非你想做或者了解这方面的内容,如果只是凑热闹的话,就不要来了 。
                            
3、大数据应用,是
指对特定的大数据集合,集成应用大数据技术,获得有价值信息的行为 。对于不同领域、不同企业的不同业务 , 甚至同一领域不同企业的相同业务来说,由于其业务需求、数据集合和分析挖掘目标存在差异,所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同 。惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展 , 才能充分实现大数据的价值 。
当你的技术达到极限时,也就是数据的极限” 。大数据不是关于如何定义,最重要的是如何使用 。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何 。这与传统的数据库相比 , 开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起,这些非结构化的数据服务的价值在哪里 。
                   
二:大数据的类型和价值挖掘方法
1、大数据的类型大致可分为三类:
1)传统企业数据(Traditionalenterprisedata):包括 CRM
systems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(Machine-generated/sensor data):包括呼叫记录(CallDetail
Records),智能仪表,工业设备传感器,设备日志(通常是Digital exhaust),交易数据等 。
3)社交数据(Socialdata):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 。
2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种:
1)客户群体细分,然后为每个群体量定制特别的服务 。
2)模拟现实环境,发掘新的需求同时提高投资的回报率 。
3)加强部门联系 , 提高整条管理链条和产业链条的效率 。
4)降低服务成本,发现隐藏线索进行产品和服务的创新 。
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三:大数据的特点
业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征 。具体来说,大数据具有4个基本特征:
1、是数据体量巨大
数据体量(volumes)大,指代大型数据集,一般在10TB规模左右 , 但在实际应用中,很多企业用户把多个数据集放在一起,已经形成了PB级的数据量;百度资料表明,其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB(1PB=1024TB),这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸 。有资料证实,到目前为止,人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB 。
2、是数据类别大和类型多样
数据类别(variety)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、是处理速度快
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(Veracity)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 。
                
四:大数据的作用
1、对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点
移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态,这些应用不断产生大数据 。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台 。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化,将结果反馈到上述应用中 , 将创造出巨大的经济和社会价值 。
大数据具有催生社会变革的能量 。但释放这种能量,需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya
Krishnan,卡内基?梅隆大学海因兹学院院长) 。
2、大数据是信息产业持续高速增长的新引擎
面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现 。在硬件与集成设备领域,大数据将对芯片、存储产业产生重要影响,还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场 。在软件与服务领域,大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展 。
3、大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素各行各业的决策正在从“业务驱动”
转变“数据驱动” 。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对;可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持;可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务;在医疗领域,可提高诊断准确性和药物有效性;在公共事业领域 , 大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用 。
4、大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变
例如,抽样调查是社会科学的基本研究方法 。在大数据时代,可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据,进行挖掘分析,揭示出规律性的东西 , 提出研究结论和对策 。
                 
五:大数据的商业价值
1、对顾客群体细分
“大数据”可以对顾客群体细分,然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动 。瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求 。云存储的海量数据和“大数据”的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能 。
2、模拟实境
运用“大数据”模拟实境,发掘新的需求和提高投入的回报率 。现在越来越多的产品中都装有传感器,汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长 。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交网络也在产生着海量的数据 。
云计算和“大数据”分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下,实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析 。交易过程、产品使用和人类行为都可以数据化 。“大数据”技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘,从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案投入回报最高 。
3、提高投入回报率
提高“大数据”成果在各相关部门的分享程度,提高整个管理链条和产业链条的投入回报率 。“大数据”能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把”大数据”成果和“大数据”能力比较薄弱的部门分享,帮助他们利用“大数据”创造商业价值 。
4、数据存储空间出租
企业和个人有着海量信息存储的需求,只有将数据妥善存储,才有可能进一步挖掘其潜在价值 。具体而言 , 这块业务模式又可以细分为针对个人文件存储和针对企业用户两大类 。主要是通过易于使用的API , 用户可以方便地将各种数据对象放在云端 , 然后再像使用水、电一样按用量收费 。目前已有多个公司推出相应服务,如北京开运联合、网易、诺基亚等 。运营商也推出了相应的服务,如中国移动的彩云业务 。
5、管理客户关系
客户管理应用的目的是根据客户的属性(包括自然属性和行为属性),从不同角度深层次分析客户、了解客户,以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失率、提高客户消费等 。对中小客户来说,专门的CRM显然大而贵 。不少中小商家将飞信作为初级CRM来使用 。比如把老客户加到飞信群里,在群朋友圈里发布新产品预告、特价销售通知,完成售前售后服务等 。
6、个性化精准推荐
在运营商内部,根据用户喜好推荐各类业务或应用是常见的,比如应用商店软件推荐、IPTV视频节目推荐等,而通过关联算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析算法后,可以将之延伸到商用化服务,利用数据挖掘技术帮助客户进行精准营销,今后盈利可以来自于客户增值部分的分成 。
以日常的“垃圾短信”为例,信息并不都是“垃圾”,因为收到的人并不需要而被视为垃圾 。通过用户行为数据进行分析后,可以给需要的人发送需要的信息 , 这样“垃圾短信”就成了有价值的信息 。在日本的麦当劳 , 用户在手机上下载优惠券,再去餐厅用运营商DoCoMo的手机钱包优惠支付 。运营商和麦当劳搜集相关消费信息,例如经常买什么汉堡,去哪个店消费,消费频次多少 , 然后精准推送优惠券给用户 。
7、数据搜索
数据搜索是一个并不新鲜的应用,随着“大数据”时代的到来,实时性、全范围搜索的需求也就变得越来越强烈 。我们需要能搜索各种社交网络、用户行为等数据 。其商业应用价值是将实时的数据处理与分析和广告联系起来,即实时广告业务和应用内移动广告的社交服务 。
运营商掌握的用户网上行为信息,使得所获取的数据“具备更全面维度”,更具商业价值 。典型应用如中国移动的“盘古搜索” 。
               
六:大数据对经济社会的重要影响
1、能够推动实现巨大经济效益
比如对中国零售业净利润增长的贡献,降低制造业产品开发、组装成本等 。预计2013年全球大数据直接和间接拉动信息技术支出将达1200亿美元 。
2、能够推动增强社会管理水平
大数据在公共服务领域的应用,可有效推动相关工作开展,提高相关部门的决策水平、服务效率和社会管理水平 , 产生巨大社会价值 。欧洲多个城市通过分析实时采集的交通流量数据,指导驾车出行者选择最佳路径,从而改善城市交通状况 。
3、如果没有高性能的分析工具,大数据的价值就得不到释放对大数据应用必须保持清醒认识 , 既不能迷信其分析结果 , 也不能因为其不完全准确而否定其重要作用 。
1)由于各种原因,所分析处理的数据对象中不可避免地会包括各种错误数据、无用数据,加之作为大数据技术核心的数据分析、人工智能等技术尚未完全成熟 , 所以对计算机完成的大数据分析处理的结果,无法要求其完全准确 。例如,谷歌通过分析亿万用户搜索内容能够比专业机构更快地预测流感暴发 , 但由于微博上无用信息的干扰,这种预测也曾多次出现不准确的情况 。
2)必须清楚定位的是,大数据作用与价值的重点在于能够引导和启发大数据应用者的创新思维,辅助决策 。简单而言,若是处理一个问题,通常人能够想到一种方法,而大数据能够提供十种参考方法,哪怕其中只有三种可行 , 也将解决问题的思路拓展了三倍 。
所以,客观认识和发挥大数据的作用,不夸大、不缩?。?是准确认知和应用大数据的前提 。
                      
七:最后北京开运联合给您总结一下
不管大数据的核心价值是不是预测,但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉 。
1、从大数据的价值链条来分析,存在三种模式:
1)手握大数据,但是没有利用好;比较典型的是金融机构,电信行业,政府机构等 。
2)没有数据,但是知道如何帮助有数据的人利用它;比较典型的是IT咨询和服务企业,比如 , 埃森哲,IBM,Oracle等 。
3)既有数据,又有大数据思维;比较典型的是Google,Amazon,Mastercard等 。
2、未来在大数据领域最具有价值的是两种事物:
1)拥有大数据思维的人,这种人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益;
2)还未有被大数据触及过的业务领域 。这些是还未被挖掘的油井,金矿,是所谓的蓝海 。
大数据是信息技术与专业技术、信息技术产业与各行业领域紧密融合的典型领域,有着旺盛的应用需求、广阔的应用前景 。为把握这一新兴领域带来的新机遇,需要不断跟踪研究大数据,不断提升对大数据的认知和理解 , 坚持技术创新与应用创新的协同共进,加快经济社会各领域的大数据开发与利用,推动国家、行业、企业对于数据的应用需求和应用水平进入新的阶段 。
大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合 。大数据技术是指从各种各样类型的数据中 , 快速获得有价值信息的能力 。
最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,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 。大数据作为云计算、互联网之后又IT行业又一大颠覆性的技术革命 。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道,而数据才是真正有价值的资产 。企业内部的经营信息、互联网世界中的商品物流信息,互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等 , 其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力,实时性要求也将大大超越现有的计算能力 。
“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 。
大数据时代名词解释,什么是大数据时代?


3、什么是大数据时代随着云时代的来临 , 大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注 。《著云台》的分析师团队认为,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 。
简言之,从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力,就是大数据技术 。明白这一点至关重要,也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力 。大数据的4个“V”,或者说特点有四个层面:第一,数据体量巨大 。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多 。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等 。第三,价值密度低 。以视频为例 , 连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒 。第四 , 处理速度快 。1秒定律 。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质
的不同 。业界将其归纳为4个“V”――Volume,Variety , Value,Velocity 。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器 , 无一不是数据来源或者承载的方式 著云台
例子包括网络日志,RFID,传感器网络,社会网络,社会数据(由于数据革命的社会),互联网文本和文件;互联网搜索索引;呼叫详细记录,天文学,大气科学 , 基因组学,生物地球化学,生物,和其他复杂和/或跨学科的科研,军事侦察,医疗记录;摄影档案馆视频档案;和大规模的电子商务 。
大的数据需要特殊的技术,以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据 。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网 , 分布式文件系统,分布式数据库 , 云计算平台,互联网,和可扩展的存储系统 。
一些但不是所有的MPP的关系数据库的PB的数据存储和管理的能力 。隐含的负载,监控,备份和优化大型数据表的使用在RDBMS的 。
斯隆数字巡天收集在其最初的几个星期,比在天文学的历史,早在2000年的整个数据收集更多的数据 。自那时以来,它已经积累了140兆兆 字节的信息 。这个望远镜的继任者,大天气巡天望远镜 , 将于2016年在网上和将获得的数据,每5天沃尔玛处理超过100万客户的交易每隔一小时,反过来进口量数据库估计超过2.5 PB的是相当于167次 , 在美国国会图书馆的书籍。
FACEBOOK处理400亿张照片,从它的用户群 。解码最初的人类基因组花了10年来处理时,现在可以在一个星期内实现 。
“大数据”的影响,增加了对信息管理专家的需求,甲骨文,IBM , 微软和SAP花了超过15亿美元的在软件智能数据管理和分析的专业公司 。这个行业自身价值超过1000亿美元,增长近10%,每年两次 , 这大概是作为一个整体的软件业务的快速 。大数据已经出现,因为我们生活在一个社会中有更多的东西 。有46亿全球移动电话用户有1亿美元和20亿人访问互联网 。
基本上 , 人们比以往任何时候都与数据或信息交互 。1990年至2005年,全球超过1亿人进入中产阶级,这意味着越来越多的人 , 谁收益的这笔钱将成为反过来导致更多的识字信息的增长 。思科公司预计,到2013年,在互联网上流动的交通量将达到每年667艾字节 。
最早提出“大数据”时代已经到来的机构是全球知名咨询公司麦肯锡 。麦肯锡在研究报告中指出,数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域,逐渐成为重要的生产因素;而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来 。
“麦肯锡的报告发布后,大数据迅速成为了计算机行业争相传诵的热门概念,也引起了金融界的高度关注 。”随着互联网技术的不断发展,数据本身是资产 , 这一点在业界已经形成共识 。“如果说云计算为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道,那么如何盘活数据资产 , 使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务,则是大数据的核心议题,也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向 。”
事实上,全球互联网巨头都已意识到了“大数据”时代,数据的重要意义 。包括EMC、惠普(微博)、IBM、微软(微博)在内的全球IT 巨头纷纷通过收购“大数据”相关厂商来实现技术整合,亦可见其对“大数据”的重视 。
“大数据”作为一个较新的概念 , 目前尚未直接以专有名词被我国政府提出来给予政策支持 。不过,在12月8日工信部发布的物联网“十二五”规划上,把信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一被提出来,其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析,这都是大数据的重要组成部分 。而另外3项关键技术创新工程,包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术,也都与“大数据”密切相关 。
大数据包含几个方面的内涵吧
1. 数据量大,TB , PB,乃至EB等数据量的数据需要分析处理 。
2. 要求快速响应,市场变化快 , 要求能及时快速的响应变化,那对数据的分析也要快速,在性能上有更高要求 , 所以数据量显得对速度要求有些“大” 。
3. 数据多样性:不同的数据源,非结构化数据越来越多,需要进行清洗,整理,筛选等操作,变为结构数据 。
4. 价值密度低 , 由于数据采集的不及时,数据样本不全面,数据可能不连续等等,数据可能会失真 , 但当数据量达到一定规模,可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈 。
很多行业都会有大数据需求,譬如电信行业 , 互联网行业等等容易产生大量数据的行业,很多传统行业,譬如医药 , 教育,采矿,电力等等任何行业 , 都会有大数据需求 。
随着业务的不断扩张和历史数据的不断增加,数据量的增长是持续的 。
如果需要分析大数据,则可以Hadoop等开源大数据项目 , 或Yonghong Z-Suite等商业大数据BI工具 。
不同行业的数据有不同的自身特点,还需要结合自身的行业知识才能把大数据转换为价值 。
大数据时代,应指当前我们所处的以大数据等技术为潮流的技术时代 。
大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合 。大数据技术是指从各种各样类型的数据中 , 快速获得有价值信息的能力 。
全球知名咨询公司麦肯锡最早提出“大数据”时代的到来,麦肯锡称:“数据,已经深入到当今各行各业的职能领域,是重要的生产因素 。人们不断对海量数据的挖掘和运用,意味着生产率增长和消费者盈余会成为新一波的浪潮 。” 其在生物学、物理学、环境生态学等领域及军事、金融、通讯等行业也存在很久了,在近年来互联网和信息行业的发展才开始受人们关注 。
1、大数据时代是指利用相关算法对海量数据的处理与分析、存储,从海量的数据中发现价值 , 服务于生活与生产 。大数据是这个高科技时代的产物,如今的社会是一个高速发展的社会,科技发达,信息流通,人与人交流越密切,生活也更加方便 , 
2、随着云时代的来临,大数据也倍受关注 。《著云台》的分析师团队认为,大数据一般用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据,它在下载到关系型数据库来分析时 , 要花大量的时间和金钱 。大数据分析主要是和云计算联系到一起,大型数据集的实时分析要像MapReduce的框架一样,给数十、数百或甚至数千的电脑分配工作 。
3、简单来说,大数据技术也就是在各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力 。这也是促使该技术具备走向众多企业的潜力 。
大数据时代名词解释,什么是大数据时代?


4、大数据时代是什么意思大数据技术具有“5V”特征:Volume(体量大)、Variety(多样性)、Velocity(变化快)、Veracity(准确性)、Value(价值大) 。在维克托?迈尔-舍恩伯格及肯尼斯?库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理 。
大数据(big data) , 或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具,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 。
实用意义:
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 。阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到,未来的时代将不是IT时代,而是DT的时代,DT就是Data Technology数据科技 , 显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重 。
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿 。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类,而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样 。与此类似,大数据并不在“大”,而在于“有用” 。价值含量、挖掘成本比数量更为重要 。对于很多行业而言,如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键 。
以上内容参考:百度百科-大数据
大数据时代是指在当今社会中,人们利用大量的数据来进行分析和决策 。这些数据包括电子邮件、网络搜索记录、手机通话记录等各种形式的信息 。随着越来越多的个人和企业使用大数据技术,我们正在经历一场深刻的变革 , 即从传统的“小数据”向“大数据”转型 。
大数据时代也带来了许多新的挑战:首先,由于海量数据的存储和处理能力有限,对大数据的挖掘需要更高级别的计算能力;其次,如何将收集到的大数据应用于实际生活和商业问题,以及如何保护隐私成为新的挑战;最后 , 如何建立有效的管理体系和标准化规范,确保所产生的数据安全和可靠性,同样是一项重要的任务 。
所谓大数据时代,是指当今社会正处于海量数据涌现的时期,这些数据来源各异,包括企业内部的数据、互联网上的数据、社交媒体上的数据、政府部门的数据等 。这些数据可以为企业、政府机构和科学研究等提供重要的信息和依据 , 对决策、管理、科学研究等方面产生重要的影响 。
大数据时代名词解释,什么是大数据时代?


5、什么是大数据时代?大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理 。换而言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值” 。
从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分 。大数据必然无法用单台的计算机进行处理 , 必须采用分布式架构 。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘 。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术 。
大数据(big data)一词越来越多地被bai提及,人们用它du来描述和定义信zhi息爆炸时代产生的海量数据,而这个海dao量数据的时代则被称为大数据时代 。
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 。

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