涕零
Ⅰ 物联网、区块链、大数据有什么区别
物联网、区块链、大数据有什么区别在不久的将来，物联网的设备将爆增，有可能是千亿，也可能是万亿，像这么一个庞大的网络，如果还是以中心化的组网模式去管理的话，数据中心的基础设施投入维护应该是没办法估量的。大数据本质上来讲，属于数据库的一个小分支，这样就把这个问题归结为和数据库的关系。数据库在软件、在互联网界、在IT界其实是个特别古老的研究领域，从最初的文件系统到ER模型到后来引发的大家都知道的传统数据库的三大成就，关系模型、事务处理、查询优化，一直到后来互联网盛行以后的NOSql数据库的崛起，数据库技术在不停发展、在变化，那么也包括以XML为代表的半结构化，文本、语音等非结构化的数据处理等等。 区块链和数据库的关系看起来其实也就是这样一种关系，从数据库技术演进的过程，我们可以发现，它总是来源于要怎么去满足新的业务需求，然后创造出新的这些数据处理技术。比如从最开始的文件系统，为什么我们需要ER的这种模型呢，是因为金融行业的发展，大家对于这些快速的记帐、高并发数据写入和访问，有了进一步的需求，从而导致了实体关系模型的产生以及快速的发展。后来为什么NOSql数据库会出现呢？就是因为互联网的快速发展对数据库提出了更高更新的要求，所以本质上我们认为整个互联网就是一个大的数据库。事物总是在不断发展的，当然我们通过NOSql数据库、云存储这些技术解决的互联网海量实时数据处理问题之后，下一个问题一定就来了，那就是如何以规模化的方式来解决数据的真实性和有效性。举个例子，可能跟我们的饮食相关，从一开始的温饱问题，到营养结构问题，再到大家所关注的食品安全问题，数据库的发展其实也是一样，当我们通过ER实体关系模型，通过NOSql数据库能够很好的解决数据存储和数据访问的这些问题的时候，接下来大家要去关心的，要去解决的那一定是真实性、有效性的问题。所以到了这个阶段，以区块链为代表的这些技术，对数据真实有效不可伪造、无法篡改的这些要求，相对于现在的数据库来讲，肯定是一个新的起点和新的要求。我们可以清晰的感受到，数据库与区块链融合趋势，其实是非常紧密的、无法阻挡，好像刚才说的电影，内容的制作方开始向虚拟现实、增强现实这个方向发展一样；从数据库的角度，区块链就是一种新型的数据组织方式。我们认为大数据、区块链是两者合一的。
Ⅱ 云计算大数据物联网之间的区别与联系
1.物联网是互联网大脑的感觉神经系统因为物联网重点突出了传感器感知的概念，同时它也具备网络线路传输，信息存储和处理，行业应用接口等功能。而且也往往与互联网共用服务器，网络线路和应用接口，使人与人（Human ti Human ,H2H），人与物（Human to thing，H2T）、物与物（ Thing to Thing,T2T）之间的交流变成可能，最终将使人类社会、信息空间和物理世界（人机物）融为一体2.云计算是互联网大脑的中枢神经系统在互联网虚拟大脑的架构中，，互联网虚拟大脑的中枢神经系统是将互联网的核心硬件层，核心软件层和互联网信息层统一起来为互联网各虚拟神经系统提供支持和服务，从定义上看，云计算与互联网虚拟大脑中枢神经系统的特征非常吻合。在理想状态下，物联网的传感器和互联网的使用者通过网络线路和计算机终端与云计算进行交互，向云计算提供数据，接受云计算提供的服务。3.大数据是互联网智慧和意识产生的基础随着博客、社交网络、以及云计算、物联网等技术的兴起，互联网上数据信息正以前所未有的速度增长和累积。互联网用户的互动，企业和政府的信息发布，物联网传感器感应的实时信息每时每刻都在产生大量的结构化和非结构化数据，这些数据分散在整个互联网网络体系内，体量极其巨大。这些数据中蕴含了对经济，科技，教育等等领域非常宝贵的信息[52]。这就是互联网大数据兴起的根源和背景。与此同时，深度学习为代表的机器学习算法在互联网领域的广泛使用，使得互联网大数据开始与人工智能进行更为深入的结合，这其中就包括在大数据和人工智能领域领先的世界级公司，如网络，谷歌，微软等。2011年谷歌开始将“深度学习”运用在自己的大数据处理上，互联网大数据与人工智能的结合为互联网大脑的智慧和意识产生奠定了基础。4.工业4.0或工业互联网本质上是互联网运动神经系统的萌芽互联网中枢神经系统也就是云计算中的软件系统控制工业企业的生产设备，家庭的家用设备，办公室的办公设备，通过智能化，3D打印，无线传感等技术使的机械设备成为互联网大脑改造世界的工具。同时这些智能制造和智能设备也源源不断向互联网大脑反馈大数据数，供互联网中枢神经系统决策使用。5.互联网+的核心是互联网进化和扩张，反映互联网从广度、深度融合和介入现实世界的动态过程
Ⅲ "互联网 "和大数据什么关系
因互联网的迅猛发展与普遍接入，使“大”量数据的获取、聚集、存储、传输、处理、分析等变得越来越便捷，大数据逐渐发展成为一门新学科、一套新学说以及一种分析与解决问题，尤其是决策与预测问题的新方法、新手段。大数据与互联网的发展相辅相成。一方面，互联网的发展为大数据的发展提供了更多数据、信息与资源;另一方面，大数据的发展为互联网的发展提供了更多支撑、服务与应用。近年来，移动通信与移动互联网、传感器、物联网等互联网新技术、新应用、新发展模式的推陈出新，更使互联网变得越来越“无所不在”，由此而产生的数据越来越多、越来越“大”。继数字时代、信息时代、互联网时代后，人类又进入了大数据时代。
Ⅳ 大学软件工程专业要分大数据和互联网2个方向 请问一下 大数据是干嘛的，互联网又是干嘛的，他们有什么
大数据大数据并不仅仅是大量的数据。他的真正意义在于根据相关的数据背景，来完成一个更加完整的报告。举个例子，如果你把你的CRM数据加入到你网站的数据分析当中，你可能就会找到你早就知道的高价值用户群。她们是女性，住在西海岸，年龄30至45，花费了大量的时间在Pinterest和Facebook。现在你已经被这些知识武装起来了，那就是如何有效的设定和获取更多高价值的用户。类似Tableau和谷歌这样的公司给用户带来了更加强大的数据分析工具（比如：大数据分析）。Tableau提供了一个可视化分析软件的解决方案，每年的价格是2000美金。谷歌提供了BigQuery工具，他可以允许你在数分钟内分析你的数据，并且可以满足任何的预算要求。大数据是什么？由于大数据往往是一个混合结构、半结构化和非结构化的数据，因此大数据变得难以关联、处理和管理，特别是和传统的关系型数据库。当谈到大数据的时候，高德纳公司（Gartner Group，成立于1979年，它是第一家信息技术研究和分析的公司）的分析师把它分成个3个V加以区分：量级（Volume）：大量的数据速率（Velocity）：高速的数据产出多样性（Variety）：多种类型和来源的数据。正如我们所说，大部分的企业每一天在不同的领域都在产出大量的数据。这里给出一组样本数据的来源及类型，他们都是企业在做大数据分析时潜在的收集和聚合数据的方式：网站分析移动分析设备/传感器数据用户数据（CRM）统一的企业数据（ERP）社交数据会计系统销售点系统销售体系消费者数据（例如益佰利的数据、邓氏商联的数据或者普查数据）公司内部电子表格公司内部数据库位置数据（空间位置、GPS定位的位置）天气数据但是针对无限的数据来源，不要去做太多事情。把焦点放在相关的数据上，并且从小的数据开始。通常以2-3种数据源开始是一个好的建议，比如网站数据、消费者数据和CRM，这些会让你得到一些有价值的见解。在你最初进入大数据分析之后，你可以开始添加数据源来促进你的分析，并且公布更多的分析结果。想要获得更多关于大数据细节的知识，可以去查阅维基网络的大数据词条。大数据的好处大数据提供了一种识别和利用高价值机会的前瞻性方法。如果你想，那么大数据可以提供如下好处：根据数据背景获得更完整的情况利用数据驱动做出更好的商业决策降低商业风险市场上最好的解决方案开发出更好的定制化产品或服务更好的预测客户的需求和想法迅速适应市场在实时数据的趋势和预测上更加主动建立精确的生命价值周期（LTV）、地图和用户类型阅读更长和更复杂的属性窗口（用于网站点击流数据）对通过细分的更复杂的导航进行可视化，并且改善你的转化漏斗（用于网站点击流数据）并不适用所有人请记住，大数据分析并不适合所有人。如果你没有安装并且制定分析中的目标、没有准备好归因模型、再营销和高级细分，那么你就没有为大数据做好准备。如果你把谷歌分析使用到了极限，特别是由于他的采样数据。那么你已经准备好接触大数据的皮毛了。入门级大数据解决方案目前有一大批面向企业级的大数据解决方案，比如甲骨文、SAP,、IBM、EMC和惠普。但是。这篇文章是面向寻找入门级大数据解决方案的中小型企业的读者。下面我们将讨论数据分析的输出，并且分享两个相对廉价的解决方案，从而帮助你开始使用大数据分析。分析结果的输出目前对于大多数企业而言，数据分析主要还是针对核心数据。然而在未来，数据分析将不会采用采样数据，并且会结合其他来源的数据，使用更加复杂的工具（比如Tableau）去分析他。谷歌分析是一个伟大的工具，但是你能获得的结果目前已经到达极致了。汇总数据的第一步往往是你输出数据分析的过程。如果你是一个谷歌分析高级版的用户，这将很容易被推进。因为谷歌分析高级版集成了BigQuery功能来帮助企业推动大数据分析。（学习更多的关于数据分析及BigQuery的集成，请查看视频）如果你是一个谷歌分析标准版的用户，也不用担心。我们已经开发了一个工具，它可以导出未采样的谷歌分析数据，并且把数据推送到BigQuery，或者其他的可以做大数据分析的数据仓库或者数据工具中。（注：你可能也注意到了其他的可以导出谷歌分析未采样数据的工具，但是不同的是，这是我们的主要工作。作为一个谷歌分析工具的咨询公司，我们不得不经常帮助客户导出未采样的数据做报告用。但是当我们发现了其他工具的一些问题时，我们不得不自己创建一个更可靠的解决方案。）一旦你导出了你的数据，你可以做好准备把它导入到一个大数据分析工具中进行存储、处理和可视化。这就给我们带来了最好的入门级大数据解决方案。
Ⅳ 互联网时代和大数据时代全网营销的区别
互联网时代和大数据时代全网营销的区别人都在谈论大数据，那么大数据时代企业如何做好运营推广？大数据时代和互联网时代做全网营销最大的不同，就在于大数据时代的全网营销在于数据的精准性 ，用户的挖掘更加精准，选择全网营销推广渠道更加精准，效果更加直观！对大数据时代的网络营销感兴趣，可以关注数据说这款产品！或者是数据说营销微信公众号！首先，在品牌建设方面，数据说将品牌标准量化，为企业画像，从而找到互联网+时代对品牌的认知；在品牌推广上，数据说通过大数据技术分析客户的网络行为，制定品牌整合营销策略和推广活动方案；在品牌舆情方面，数据说着力于使用专业数据收集和语义分析，将互联网上企业关注的信息提取出来并自动分析过滤，全面快速呈现可视化的舆情信息，引导企业采取应对行为，保护企业的声誉，维护企业的形象。其次，在产品方面，数据说能从市场行情，产品定价，竞品分析和渠道分析四大方面帮助企业俯瞰行业大势，洞察市场趋势，提供市场整体价格区间和竞品价格数据，最终探寻客户心理价位，实现产品的科学定价，提高销售收入；还能探寻不同销售渠道的价值和特点，为企业销售渠道的铺设提供科学依据。接着，在客户管理这块，数据说采用国内领先的用户画像算法，能够精准挖掘互联网目标客户，时时倾听客户声音，实现精准客户在线管理和营销！最后，在营销方面，数据说独有的智能全网推广系统，微平台以及渠道分析系统，在洞察客户需求的基础上，基于企业的真实商业场景，整合微博，论坛，视频，Wiki，SNS等渠道实施全网营销，圈定最有价值客户人群，进行客户互动，独有的三级分销微商城和海量微官网模板，让你的企业在微信营销如鱼得水！
Ⅵ 互联网与大数据之间有什么关系
大数据与互联网的发展相辅相成。
一方面，互联网的发展为大数据的发展提内供了更多数据、信息与资容源；
另一方面，大数据的发展为互联网的发展提供了更多支撑、服务与应用。
Ⅶ 互联网+和大数据什么关系
“互联网+”是指利用信息通信技术以及互联网平台，让互联网与传统行业进行深度融合，创造新的发展生态。互联网+必须基于大数据做支撑，大数据是互联网+的基石。
Ⅷ 大数据：互联网大数据和物联网大数据有何不同
大数据（big data），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。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。IBM提出大数据的5V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。工业大数据是大数据与智能制造的交叉点。工业大数据是指在工业产品全生命周期的信息化应用中所产生的数据,是工业互联网的核心,是工业智能化发展的关键。工业大数据是基于网络互联和大数据技术，贯穿于工业的设计、工艺、生产、管理、服务等各个环节，使工业系统具备描述、诊断、预测、决策、控制等智能化功能的模式和结果。一、工业大数据来源我们所谈的工业大数据，不完全等同于企业信息化软件中流淌的数据，从业界的共识看，主要来源有三类，第一类是企业经营相关的业务数据，这类数据来自企业信息化范畴，包括企业资源计划(ERP)、产品生命周期管理(PLM)、供应链管理(SCM)、客户关系管理(CRM)和环境管理系统(EMS)等，此类数据是工业企业传统的数据资产。第二类是机器设备互联数据，主要是指工业生产过程中，装备、物料及产品加工过程的工况状态、环境参数等运营情况数据，通过MES系统实时传递，目前在智能装备大量应用的情况下，此类数据量增长最快。第三类是企业外部数据，这包括了工业企业产品售出之后的使用、运营情况的数据，同时还包括了大量客户、供应商、互联网等数据状态。在工业企业生产制造产品的过程中，通过数据采集和分析，可以提供信息决策支持，在产品的生产流程、上游供应链、产品质量、生产管理控制、研发设计、下游供应链、远程维修维护等环节起到重要作用。二、工业大数据的特点工业大数据和互联网大数据采集和运用的目的不同，导致工业大数据与互联网大数据有很大的不同，具体体现在以下几个方面：1、工业大数据更强调数据的完整性互联网大数据是在数据分析的基础之上，分析用户的使用习惯、消费偏好和行为特征等相关数据，运用的是统计学的知识，对数据进行处理，如今日头条，通过数据的分析，给用户推荐阅读内容，增加用户的粘性。如淘宝，通过统计分析根据消费者的消费习惯，推荐相关的产品给用户。而工业大数据是通过对设备、机组等连续记载，根据设备的运行的全部数据，根据对设备的监测，在多指标的逻辑算法之上，基于数据分析的综合评估，来指导设备的调整、检修、配件的更换、耗材的更换保证生产的连续性。2、工业大数据更强调数据的准确性互联网的大数据所收集的数据，大多是关联性的挖掘，是一种发散性的数据收集和分析，互联网大数据在进行预测和决策时，仅仅考虑的是两个属性之间的关联是否具有统计显著性。如亚马逊收集买家的行为，对转化率、相关性、买家满意率和留存率数据进行分析，类似这样的数据并不能准确的反映每个买家的购买行为的决定因素。而工业大数据具有非常强的目的性，更强调数据的正确性。工业大数据对预测和分析结果的容错率远远比互联网大数据低的多。如工业互联网中的故障预测是基于装备真实健康状态和衰退趋势，结合用户决策活动的定制化需求，提供设备使用、维修和管理等活动相关的最优决策支持，并达成任务活动与设备状态的最佳匹配，以保障生产系统的持续稳定运行能力。有的工业企业需要设备“近零故障”运行，否则会带来巨大的损失。3、工业大数据更强调数据的及时性互联网大数据在时效性方面没有特殊的要求，其数据是长期积累，从中找出数据中的相关性即可。而工业大数据就更着重数据的时效性了。如工业设备的故障，厂房或生产的灾难性的故障，火灾、污染物的泄露等，这些不仅仅需要事后的补救，更为重要的是，工业互联网需要在数据提供和采集的基础之上能给予提前预测，发出预警，在灾难发生之前采取措施避免灾难的发生。近年来由于大数据被用于生活和工作的方方面面，甚至有人曾说未来的时代将不是IT时代，而是大数据的时代。大数据是重要，但却也出现信息越多，就越靠近真相这样的认知，这就不应该了。《The Signal and the Noise》(信号与噪声，作者Nate Silver)，这本书里面有一个观点：更多的数据意味着更多的噪声。信号是真相，噪声却使我们离真相越来越远。所以，无论是互联网大数据还是工业互联网大数据，人们需要构建有效的算法和模型，去识别和认知何为真相，这样，大数据才真正给我们的生活和工作带来正面的影响。以上由物联网转载，如有侵权联系删除
Ⅸ 大数据和互联网
互联网的每一次运行（用户上网、交互）都会在后台留下痕迹，系统就会记录下来，随着时专间的积累就属会形成一个庞大的数据库，通过整理、筛选人们可以在数据中得到许多有用的信息。通过这些信息来对后面的计划来作为依据。这也是目前互联网+的衍生。
所以说是先有了互联网，而后产生了数据，是同时进行的。