大数据包括那些内容|大数据包括一些什么

⑴ 大数据包含了哪些内容 具体是做什么的

大数据就是使用单台计算机没法在规定时间内处理完或无法处理的数据集。大数据,就是信息资产。接下来给大家分享一些大数据的相关信息,希望对大家有帮助。

大数据包含的内容

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。大数据是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。

大数据工程是以面向场景应用为本,提炼挖掘、算法模型、业务流程再造、加工处理成有价值、可支持决策的“成品数据”,进而通过这些“成品数袭丛据”赋能决策,提高生产效率、实现精准营销和辅助社会治理。

学完大数据有什么用

学完大数据可以做大数据系统研发,研发团队主要承担整个运营系统的构建与维护、数据准备、平台与工具开发。一个稳定的大数据平台需要大数据开发师、大数据运维师、大数据架构师协作完成。

学完大数据可以做大数据应用开发工作,大数据应用开发工程师负责基于大数据平台实现业务项目的开发以及维护工作,需要具备扎实的机器学习/数据挖掘野禅渣基础,对商业BI、用户画颂悄像、可视化呈现等需要了解。

学完大数据可以做数据分析,数据分析师专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测,帮助企业把数据和技术转化为商业价值。需要对数字具有敏锐的洞察力。

⑵ 大数据包括什么

大数据技术伍拿庞大复杂,基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。

大数据主要技术组件:Hadoop、HBase、kafka、Hive、MongoDB、Redis、Spark、Storm、Flink等。

大数据技术包括数据采集,数据管袭宏理,数据分析,数据可视化,数据安全等内容。数据的采集包括传感器采集,系统日志采集以及网络爬虫等。数据管理包括传统的数据库技术,nosql技术,以及对于针对大规模数据的大数据平台,例如hadoop,spark,storm等。数据分析的核心是机器学习,当然也包括深度学习和强化学习,以及自然语言处理腔禅搭,图与网络分析等。

⑶ 大数据是怎么定义的,大数据包括什么

最早提出大数据的是麦肯锡公司,当时的定义是:

渗透在每一个行业和业务领域的数据,通过人们对这些海量数据的挖掘和运用,产生出一波新的生产率增长和消费者盈余浪潮。

后来麦肯锡全球研究所给出的定义是:

一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

研究机构Gartner给出了这样的定义:

“大数据”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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

网络的定义:

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,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。

简单理解为:

"大数据"是一个体量特别大,数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。简单的说就是超级存储,海量数据上传到云平台后,大数据就会对数据进行深入分析和挖掘。

⑷ 大数据是什么

大数据是什么意思呢?如果从字面意思来看,大数据指的是巨量数据。那么可能有人会问,多大量级的数据才叫大数据?不同的机构或学者有不同的理解,难以有一个非常定量的定义,只能说,大数据的计量单位已经越过TB级别发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB级别。最早提出“大数据”这一概念的 是全球知名咨询公司麦肯锡,它是这样定义大数据的:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型以及价值密度低四大特征。研究机构Gartner是这样定义大数据的:“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流转优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。若从技术角度来看,大数据的战略意义不在于掌握庞大的数据,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理,换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业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”。

⑸ 大数据包括什么

什么是大数据?列举三个常用的大数据定义:(1)具有较强决策、洞察和流程优化能力的海量、高增长、多样化的信息资产需要新的处理模式。——Gartner(2)海量数据量、快速数据流和动态数据速度、多样的数据类型和巨大的数据价值。和兆—— IDC(3)或者是海量数据、海量数据、大数据,是指所涉及的数据太大,无法在合理的时间内被截取、管理、处理、整理成人类可以解读的信息。—— Wiki大数据的其他定义也差不多,可以用几个关键词来慎哪定义大数据。首先是“大尺度”,可以从两个维度来衡量,一是从时间序列中积累大量数据,二是对数据进行深度提炼。其次,“多样化”可以是不同的数据格式,比如文字、图片、视频等。,可以是不同的数据类别,如人口数据、经济数据等。,也可以有不同的数据源,如互联网和传感器等。第三,“动态”。数据是不断变化的,它可以随着时间迅速增加大量的数据,也可以是在空间不断移动变化的数据。这三个关键词定义了大数据的形象。但是,需要一个关键能力,就是“处理速度快”。如果有这样的大规模、多样化、动态的数据,但是需要很长时间的处理和分析,那就不叫大数据。从另一个角度来说,要实现这些数据的快速处理,肯定没有宽棚码办法手工实现,所以需要借助机器来实现。

⑹ 大数据是什么意思 大数据包括什么

大数据,在近几年越来越受到人们的关注,尽管大数据概念已经在各个行业中应用逐渐变得广泛起来,但是对于大多数的人来说,大数据概念在他们眼里还是模糊不清的,那么,什么叫大数据?大数据是什么意思呢?我查询整理了相关资料,希望能够帮助到大家!

大数据的定义

由于计量、记录、预测生产生活过程的需要,人类对数据探寻的脚步从未停歇,从原始数据的出现,到科学数据的形成,再到大数据的诞生,走过了漫漫长路。

2011年5月,麦肯锡研究院发布报告——Big data: The nextfrontier for innovation, competition, and proctivity,第一次给大数据做出相对清晰的定义:“大数据是指其大小超出了常规数据库工具获取、储存、管理和分析能力的数据集。”

2015年8月31日,国务院《促进大数据发展行动纲要》指出:“大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合,正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析,从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。”

《大数据白皮书2016》称:“大数据是新资源、新技术和新理念的混合体。从资源视角看,大数据是新资源,体现了一种全新的资源观;从技术视角看,大数据代表了新一代数据管理与分析技术;从理念的视角看,大数据打开了一种全新的思维角度。”

当前,业界公认的大数据有“4V特征,即:Volume(体量大)、Variety(种类多)、Velocity(速度快)和Value(价值高)。

大数据的作用在于在庞大的全量数据的基础上,通过算法模型,得出有意义的结果,进而进行资源配置的优化、现象的发现、未来的预测等。

大数据的内容

大数据涉及由不同设备和应用程序产生的数据,主要包括以下几个领域:

1、黑匣子数据:它是直升机,飞机和喷气机等的组件。它捕捉飞行机组的声音,麦克风和耳机的录音,以及飞机的性能信息。

2、社会媒体数据:Facebook和Twitter等社交媒体保存着全球数百万人发布的信息和观点。

3、证券交易所数据:证券交易所数据保存关于由客户在不同公司的份额上做出的“买入”和“卖出”决定的信息。

4、电网数据:电网数据保持特定节点相对于基站消耗的信息。

5、运输数据:运输数据包括车辆的型号,容量,距离和可用性。

6、搜索引擎数据:搜索引擎从不同的数据库检索大量数据。

因此,大数据包含的数据是大量、高速度和可扩展的数据,其中,数据有三种类型:

(1)结构化数据:关系数据。

(2)半结构化数据:XML数据。

(3)非结构化数据:Word,PDF,文本,媒体日志

⑺ 有谁知道大数据指的是什么

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通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。(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)这样的捷径,而采用所有数据的方法[2])大数据的4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。说起大数据,就要说到商业智能:商业智能(Business Intelligence,简称:BI),又称商业智慧或商务智能,指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。商业智能作为一个工具,是用来处理企业中现有数据,并将其转换成知识、分析和结论,辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定。是帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术,包含了从数据仓库到分析型系统等。商务智能的产生发展商业智能的概念经由Howard Dresner(1989年)的通俗化而被人们广泛了解。当时将商业智能定义为一类由数据仓库(或数据集市)、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。商务智能是20世纪90年代末首先在国外企业界出现的一个术语,其代表为提高企业运营性能而采用的一系列方法、技术和软件。它把先进的信息技术应用到整个企业,不仅为企业提供信息获取能力,而且通过对信息的开发,将其转变为企业的竞争优势,也有人称之为混沌世界中的智能。因此,越来越多的企业提出他们对BI的需求,把BI作为一种帮助企业达到经营目标的一种有效手段。目前,商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识,帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料及来自企业所处行业和竞争对手的数据,以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策既可以是作业层的,也可以是管理层和策略层的决策。为了将数据转化为知识,需要利用数据仓库、线上分析处理(OLAP)工具和数据挖掘等技术。因此,从技术层面上讲,商业智能不是什么新技术,它只是ETL、数据仓库、OLAP、数据挖掘、数据展现等技术的综合运用。把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理,以保证数据的正确性,然后经过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装载(Load),即ETL过程,合并到一个企业级的数据仓库里,从而得到企业数据的一个全局视图,在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理(这时信息变为辅助决策的知识),最后将知识呈现给管理者,为管理者的决策过程提供支持。 企业导入BI的优点1.随机查询动态报表2.掌握指标管理3.随时线上分析处理4.视觉化之企业仪表版5.协助预测规划导入BI的目的1.促进企业决策流程(Facilitate the Business Decision-Making Process):BIS增进企业的资讯整合与资讯分析的能力,汇总公司内、外部的资料,整合成有效的决策资讯,让企业经理人大幅增进决策效率与改善决策品质。2.降低整体营运成本(Power the Bottom Line):BIS改善企业的资讯取得能力,大幅降低IT人员撰写程式、Poweruser制作报表的时间与人力成本,而弹性的模组设计介面,完全不需撰写程式的特色也让日后的维护成本大幅降低。3.协同组织目标与行动(Achieve a Fully Coordinated Organization):BIS加强企业的资讯传播能力,消除资讯需求者与IT人员之间的认知差距,并可让更多人获得更有意义的资讯。全面改善企业之体质,使组织内的每个人目标一致、齐心协力。商业智能领域的技术应用商业智能的技术体系主要有数据仓库(Data Warehouse,DW)、联机分析处理(OLAP)以及数据挖掘(Data Mining,DM)三部分组成。数据仓库是商业智能的基础,许多基本报表可以由此生成,但它更大的用处是作为进一步分析的数据源。所谓数据仓库(DW)就是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合,用以支持经营管理中的决策制定过程。多维分析和数据挖掘是最常听到的例子,数据仓库能供给它们所需要的、整齐一致的数据。在线分析处理(OLAP)技术则帮助分析人员、管理人员从多种角度把从原始数据中转化出来、能够真正为用户所理解的、并真实反映数据维特性的信息,进行快速、一致、交互地访问,从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。数据挖掘(DM)是一种决策支持过程,它主要基于AI、机器学习、统计学等技术,高度自动化地分析企业原有的数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,预测客户的行为,帮助企业的决策者调整市场策略,减少风险,做出正确的决策。 商业智能的应用范围1.采购管理2.财务管理3.人力资源管理4.客户服务5.配销管理6.生产管理7.销售管理8.行销管理商业智能实施步骤商业智能系统处理流程[1]商业智能(BI)作为一个概念,描述与业务紧密结合,并且根据需要进行相关特性展示和数据处理的过程。为了让数据“活”起来,往往需要利用数据仓库、数据挖掘、报表设计与展示、联机在线分析(OLAP)等技术。数据或者数据源包含的种类繁多,例如存储在关系型数据库中的,在外围数据文件中的,在业务流中实时产生存储在内存中的等等。而商业智能最终能够辅助的业务经营决策,既可以是操作层的,也可以是战术层和战略层的决策。这些分析有财务管理、点击流分析(Clickstream)、供应链管理、关键绩效指标(Key Performance Indicators, KPI)、客户分析等。商业智能关注的是,从各种渠道(软件,系统,人,等等)发掘可执行的战略信息。商业智能用的工具有抽取(Extraction)、转换(Transformation)和加载(Load)软件(搜集数据,建立标准的数据结构,然后把这些数据存在另外的数据库中)、数据挖掘和在线分析(Online Analytical Processing,允许用户容易地从多个角度选取和察看数据)等 。商业智能系统的功能商业智能系统应具有的主要功能:数据仓库:高效的数据存储和访问方式。提供结构化和非结构化的数据存储,容量大,运行稳定,维护成本低,支持元数据管理,支持多种结构,例如中心式数据仓库,分布式数据仓库等。存储介质能够支持近线式和二级存储器。能够很好的支持现阶段容灾和备份方案。数据ETL:数据ETL支持多平台、多数据存储格式(多数据源,多格式数据文件,多维数据库等)的数据组织,要求能自动化根据描述或者规则进行数据查找和理解。减少海量、复杂数据与全局决策数据之间的差距。帮助形成支撑决策要求的参考内容。数据统计输出(报表):报表能快速的完成数据统计的设计和展示,其中包括了统计数据表样式和统计图展示,可以很好的输出给其他应用程序或者Html形式表现和保存。对于自定义设计部分要提供简单易用的设计方案,支持灵活的数据填报和针对非技术人员设计的解决方案。能自动化完成输出内容的发布。分析功能:可以通过业务规则形成分析内容,并且展示样式丰富,具有一定的交互要求,例如预警或者趋势分析等。要支持多维度的联机在线分析(OLAP分析),实现维度变化、旋转、数据切片和数据钻取等。帮助决策做出正确的判断。 典型的商业智能系统典型的商业智能系统有:客户分析系统、菜篮分析系统、反洗钱系统、反诈骗系统、客户联络分析系统、市场细分系统、信用计分系统、产品收益系统、库存运作系统以及与商业风险相关的应用系统等。[编辑]商业智能解决方案厂商提供商业智能解决方案的著名IT厂商包括微软、IBM、Oracle、Microstrategy、Business Objects、Cognos、SAS等最后,希望你关注一下FineBI,帆软软件的大数据解决方案,我看了,还是很不错的

⑻ 大数据包括一些什么

大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现1、数据收集:在大数据的生命周期中,数据采集处于第一个环节。根据MapRece产生数据的应用系统分类,大数据的采集主要有4种来源:管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。2、数据存取:大数据的存去采用不同的技术路线,大致可以分为3类。第1类主要面对的是大规模的结构化数据。第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据,3、基础架构:云存储、分布式文件存储等。4、数据处理:对于采集到的不同的数据集,可能存在不同的结构和模式,如文件、XML 树、关系表等,表现为数据的异构性。对多个异构的数据集,需要做进一步集成处理或整合处理,将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后,生成到一个新的数据集,为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。5、统计分析:假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。6、数据挖掘:目前,还需要改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。7、模型预测:预测模型、机器学习、建模仿真。8、结果呈现:云计算、标签云、关系图等。

⑼ 大数据的含义包括哪些

大数据猛伏是指那些数据量特别大、数据类枝历携别特别复杂的数据集,这种数据集不能用传统的数据库进行转存、管理和处理,是需要新处理模式才能具有更强大的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增差率和多样化的信息资产。

而大数据的主要特点就是数据量大、数据处理速度快、数据真实性高、数据类别复杂等,它们合起来被称为4V。

大数据也可以应用在警察预测犯罪的发生、预测选举结果,同时还能通过手机定位数据和交通数据建立城市规划,现在医疗行业也在做大数据的分析。

现在社会发展速度非常快,科技也很发达,信息的流通和人们之间的交流也非常密切,而大数据就是这个时代高科技的产物。

对于大部分行业而言,怎么运用这些大规模数据是赢得竞争的关键,但同时,大数据在经济发展中的意义不能取代一切对于社会问题的理性思考。

现在大数据行业非常的受欢迎,人才需要求量也非常大,而且企业给大数据工程师的薪资比一般工程师的薪资也要高很多。

匿名用户

大数据的含义包括大科学、RFID、感测设备网络、天文学、大气学、基因组学、生物学、大社会数据分析、互联网文件处理、制作互联网搜索引擎索引、通信记录明细、军事侦查、社交网络、通烂枝勤时间预测、医疗记录、照片图像和视频封存、大规模的电子商务等。

大数据概念包含:

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。

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