涕零
㈠ 什么是大数据基础设施，形象具体点
大数据5V特征：1、Volume(大体来量)：即可从数自百TB到数十数百PB、甚至EB的规模。2、Variety(多样性)：即大数据包括各种格式和形态的数据。3、Velocity(时效性)：即很多大数据需要在一定的时间限度下得到及时处理。4、Veracity(准确性)：即处理的结果要保证一定的准确性。5、Value(大价值)：即大数据包含很多深度的价值，大数据分析挖掘和利用将带来巨大的商业价值。—广东韵为大数据分析、、、、
㈡ 什么是大数据产业
大数据概念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专理。 2. 要求快属速响应，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。大数据产业包括新兴的数据分析行业，或者厂商。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。
㈢ 大数据行业发展前景如何
作为人口大国和制造大国，我国数据产生能力巨大，大数据资源极为丰富。随着数字中国建设的推进，各行业的数据资源采集、应用能力不断提升，将会导致更快更多的数据积累。预计到2020年底，我国数据总量预计将占全球数据总量的21%，将成为名列前茅的数据资源大国和全球数据中心。大数据行业发展前景很好，大数据作为一门基础科学，无论在数据开发及分析、物联网和人工智能算法训练领域，都有着核心技术和职位诉求，主要来说的话，当下，大数据方面的就业主要有三大方向：一是数据分析类大数据人才，二是系统研发类大数据人才，三是应用开发类大数据人才。
㈣ 大数据发展五大关键要素
大数据发展五大关键要素目前，大数据正成为推动企业效率提升和管理变革的强大力量，一些企业正利用互联网与物联网等带来的海量数据，通过挖掘、分析与业务应用，赢得优势。它正成为经济繁荣的催化剂，在美国，大数据已经被提到了国家战略的高度。但如何发展大数据呢？从新加坡的经验来看，政府在其中起到关键性的作用。 新加坡政府抓住了大数据发展的五大关键要素：基础设施、产业链、人才、技术和立法。它在其中发挥了关键角色，尤为值得一提的是，这五个要素是普通企业所做不到的，而新加坡政府正好填补了企业的短板。 大数据基础设施方面：一个国家在信息和存储等方面的基础设施，决定了大数据时代的海量数据能否汇集、传达，存储和应用。为了为大数据的发展提供良好的基础，新加坡在基础建设投资方面毫不吝啬。新加坡是世界十大高速网络架构之一，并承载了东南亚地区半数以上的第三方数据中心储存量。新加坡已确立其作为全球数据管理枢纽的地位，汇集了东南亚超过50%的商业数据托管及中立运营商数据中心。 大数据产业链方面：在大数据产业链中，横跨了包括数据提供者、存储商、分析和挖掘商，以及应用企业等。对于企业，往往只有应用能力，却缺乏获得、存储和分析与挖掘大数据的能力。而在这方面，当然要依靠产业链中相应的服务商，但政府在产业链建设中发挥了关键性的作用。 在数据挖掘方面，鼓励大学设立数据挖掘和分析平台，2012年，新加坡管理大学（SMU）推出的“Livelabs”创新平台，旨在增强新加坡在消费者和社会行为领域的数据分析能力；鼓励企业设立数据分析中心，一些企业通过在新加坡设立数据分析中心，洞察亚洲市场需求，已成功地实现了区域市场业务的拓展。2011年，劳斯莱斯（Rolls-Royce）与新加坡科技研究局（A*STAR）下设的高性能计算研究院合作成立了计算工程实验室，在智能数据分析领域进行合作研究。 新加坡信息通信研究院（I2R）拥有全亚洲最大的数据挖掘团队之一。 承担数据提供者角色，主动披露政府掌握的数据，在大数据建设中，这一点至关重要，因为毕竟政府是最大的数据拥有者。但是让政府能够主动开放自己的数据，并不是一件容易的事，而新加坡政府却做到了这一点。新加坡土地管理局（Singapore Land Authority）研发的电子地图（OneMap），就为基于位置的服务（LBS）的企业提供了开放数据平台。 新加坡陆路交通管理局则通过公共数据开放计划开放新加坡交通数据，鼓励企业甚至是个人开发提升公共交通效率的应用软件。 新加坡环境局（NEA, National Environment Agency）与多家企业合作，研究如何收取降雨量，并通过掌握不同地区环境的数据，来预测哪个地区接下来会爆发热带地区可能产生的疾病。 大数据人才方面：目前企业应用大数据过程中往往最缺少数据人才，培养数据人才要充分发挥政府的作用。为了成为全球领先的数据分析中心，新加坡政府在这方面的努力可谓不遗其力。 它与企业以及本地高等院校开展合作，确保毕业生获得必备的专业知识和技能。目前，新加坡在数据分析领域开设了4个硕士课程以及5个本科课程，提供侧重于具体行业应用的多学科研究方法。 在新加坡经济发展局的协助下，亚洲顶尖学府新加坡国立大学（NUS）和IBM将开展合作，共同成立新加坡国立大学商业分析中心。该中心旨在帮助在校学生以及在职人员提升商业分析领域的最新职业技能，为未来数据分析工作打好基础。 大数据技术方面：大数据存储、分析和挖掘技术与产品往往需要巨大投资，但是一般的企业无法承受这样的投资，此时政府的作用就尤为重要。而新加坡在其中，从来就没有缺位。 信息通信研究院（I2R）与中国搜索引擎巨头网络在东盟自然语言技术开发领域进行合作。这一技术如被普遍应用，将为企业进军新兴的东盟市场创造空前机遇。此外，数据分析会被应用在分析社会认知领域。新加坡高性能计算研究所（IHPC）是率先开发此项技术的研究所之一。通过对人们第一印象的建模研究，企业可以更好地了解亚洲消费者。这项技术能够帮助企业预测消费者对新产品的反馈。 在立法方面：大数据的发展总是伴随着与个人隐私权的冲突，而能否通过立法明确保护个人隐私权是大数据能否良性发展的关键，而新加坡在这方面做得很充分。新加坡于2012年公布了《个人资料保护法》（PDPA）。《个人资料保护法》作为一项较为宽松的立法，旨在防范对国内数据以及源于境外的个人资料的滥用行为。该法案的出台使公民得以进一步了解个人资料的使用途径；同时，在进行个人信息处理的过程中，也加强了企业与客户之间的信任程度。 新加坡在收集、存储大量数据的基础上，对数据进行有效的分析与应用，从中获得经济价值。到2017年底，预计数据行业将为新加坡经济贡献十亿新元的增值，并培养2,500名跨领域数据分析专业人才。 而所有这一切在于新加坡对于大数据的战略定位，对于自然资源稀缺的新加坡而言，“利用数据作为资源”是非常好的选择，新加坡经济发展局资讯通信与媒体业执行司长吴汭刚认为，“对于新加坡，数据就是未来流通的货币，而我们目前所做的就是将新加坡打造成全球数据管理中心，从而有能力与企业合作，将数据的潜在价值转化为可见的商业利润。”
㈤ 大数据是什么
什么是大数据？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。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。具体来说，大数据具有4个基本特征：一是数据体量巨大。网络资料表明，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。二是数据类型多样。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。三是处理速度快。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。四是价值密度低。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。
㈥ 大数据工程是指什么
大数据工程指大数据的规划建设运营管理的系统工程，随着当今社会大数据技术的应用越来越多，各地政府都在积极建设大数据管理机构，就是在推进大数据工程的落地，让大数据建设运营体系更加规范化。
㈦ 大数据常用硬件设施需要怎样的处理器
具体来说的应该是CPU的内部结构了。源486与386的最大区别在于“协助处理器”的增加。486由于内部集成了数字协助处理器80387，CPU的运行方式产生了很大的变化。80386数字处理器本身只能进行基本的数字计算，如加减乘除等等。进行函数运算的时候需要用基本的数字计算去推导函数结果，在使用协助处理器80387之后，一些诸如三角函数、积分、微分计算可以直接得到结果。显然，增加了协助处理器可以令复杂运算的速度大大提升。此外，CPU内部集成缓存是486与386之间另外一个最大的区别，CPU的运算直接从缓存中取用数据要比从外部获取数据的速度快得多，缓存容量越大，CPU就可以以更高的速度获得更多的数据，从而提高性能。而这时，即使处于同样主频，486也会比386的性能有大幅度提升。 开机的自检画面上有，注意看一下就行了。 386显示为80386SX或80386DX，后者是真正的32位机。 486显示为80486 最后，强烈建议不要删除。删除后电脑运行速度可能会差很多。。。
㈧ 大数据对于数据中心基础设施有何意义
大数据对于数据中心基础设施有何意义今天，我们可以从各种各样的渠道来源收集和存储数据，如网上交易、社交媒体活动、移动设备和自动化传感器等等。而软件的发展始终为新硬件的改进铺平了道路。在这种情况下，大数据的计算和存储需求无疑正推动着存储硬件、网络基础设施和不断增长的新的计算需求处理方式的发展。对于大数据分析而言，最重要的基础设施莫过于存储设备了。 容量能力 那些超过PB级规模的数据即可被认为是大数据。随着数据量的飞速增长，企业的存储设备也必须是高度可扩展的、且灵活的，以保证整个系统不会被打乱，进而重新增加存储。大数据转化为大量的元数据，所以传统的文件系统无法支持。为了减少可扩展性，面向对象的文件系统应该是灵活的。 关于延迟性 大数据分析涉及到对社交媒体和交易数据的跟踪，这需要利用实时的战术决策。因此，大数据存储不能出现延迟状况或过时数据的状况。有些应用程序可能需要实时数据的以便进行实时的决策。存储系统必须能够在不牺牲性能的情况下向外扩展，这可以通过实施一个基于闪存的存储系统来实现。 保证正常访问 由于大数据分析是用于跨多个平台和主机系统，需要有一个更大的交叉引用数据，并将所有这些结合在一起，以便提供一个形象图。因此，存储设备必须能够在同一时间处理来自不同源系统中的数据。 安全性 由于交叉引用数据处于一个新的水平，会产生更大的形象图，新数据级别的安全注意事项可能需要考虑现有IT场景。存储设备应该能够在不牺牲可扩展性或延迟性能的前提下处理这些类型的数据级别的安全需求。 成本因素 大数据项目也会涉及到大的成本。大数据分析所需的最昂贵的组件是存储设备。某些技术像重复数据删除可以使用磁带备份、数据冗余和构建定制的硬件，而不是使用市场上可以买到的任何可用的存储设备，这样可以帮助企业显着降低成本。 灵活性 大数据通常采用商业智能应用程序，这需要数据集成和迁移。然而，考虑到大数据的规模，存储系统需要修复而不能涉及任何数据的迁移需求，同时需要有足够的灵活性以适应不同类型的数据源，再次，也不能以牺牲性能或延迟性为代价。企业应谨慎考虑所有当前和未来可能的使用情况和场景，以进行存储系统的规划和设计。
㈨ 为大数据的三大特性优化基础设施
为大数据的三大特性优化基础设施 在一般情况下，对于许多产业来说，大数据的使用依然是处于其早期阶段。但在金融服务行业却早已经与大数据的处理打了多年的交道了。事实上，其早已经深深的嵌入到金融服务行业管理和财务的核心流程。感谢有了先进的大数据处理能力，在过去可能需要花费几个小时才能完成的工作，现在能够在短短的几分钟内被轻松搞定。大数据处理能力已然被广泛的应用到了从资本市场投资组合管理到金融风险管理的一切领域。正是基于这样的技术进步，我们得以从数天前或数周前的数据进行分析，以帮助重新制定战略，得出第二天的交易方法。而现如今，利用更为复杂的数据分析能力，金融公司能够缩短数据处理的进程，并根据最新的交易情况实时调整策略。 然而，金融企业所关注的不仅仅是海量数据集不断增加的问题。他们同时还需要考虑数据高速处理和数据的多样化的问题。当把不同集群的数据库中的结构化和非结构化数据放在一起进行分析时，金融公司依靠具有强大的处理速度，特别是鉴于实时的洞察能力已经越来越多成为市场分析和交易策略的一个关键战略因素的情况之下。但我们的金融机构是否配备了适当的基础设施，以有效地处理大数据的这三大特性（海量、高速处理、多样化），并进一步的车实时数据分析中获益呢？ 增加实时操作的价值 利用实时数据分析，金融机构能够更好地管理风险，并实时的向客户提供预警信息。如果一家金融公司能够实时的进行风险管理，不仅能够转化为更好的交易业绩，而且还保证了企业对于相关合规性的遵守。这样的改进可以从增强消费者信用卡交易监控和预防欺诈的保护措施中看出。但是，对于更大规模的受益于更好的数据分析则可能是着名的雷曼兄弟倒闭事件。 当雷曼兄弟倒闭时，其被称为美国金融界的珍珠港危机。然而，该行业花了好几天的时间才完全了解他们自身是如何暴露在这种毁灭性的风险中的。对于每一笔交易而言，金融公司都非常有必要了解其所产生的影响，或者说，在极端的情况下，谨防下一个“雷曼式崩溃”风险的发生。今天，利用先进的大数据分析和数据处理能力，任何交易者进行交易时，金融公司都会通过风险管理部门实时的了解将要发生的情况，当然，前提是这些金融机构具备了合适的基础设施。 优化现有的基础设施 金融领域处理大数据的海量、高速处理、多样化的三大特性的关键在于基础设施。许多金融机构的关键系统仍然依赖于传统的基础设施。但是，随着金融机构处理越来越多的实时操作，这些企业需要找到一种方法来摆脱遗留系统，以使得自己更具竞争力，满足大数据处理的需求。 为了解决这个问题，许多金融机构已经实现了软件即服务（SaaS）的应用程序的部署，可以通过互联网访问。有了这些解决方案，金融企业可以通过远程服务进行数据收集，无需担心他们现有的基础设施超载的问题。除了采用SaaS应用程序之外，还有一些金融公司通过使用开源软件的方法来解决了他们的基础设施的问题，允许他们简单地插入自己的算法和贸易政策进入系统，让它来处理他们越来越高的处理要求和数据分析的任务。 在现实中，迁移遗留的基础设施是一个相当痛苦的过程。要处理这样一个过程所花费的时间和费用，这意味着其所带来的价值必须远远大于风险。因此，有一个有价值的商业案例可谓是任何大规模的基础设施迁移的关键。然而，在今天，越来越多的金融企业发现大数据分析的动力足以成为一个强大的商业案例，而且采用软件即服务和开源软件的解决方案作为垫脚石完全可以帮助他们最终迁移他们的滞后的基础设施遗产。 整合社会化数据 虽然随着日常交易和市场波动的变化，大数据的数据量、高速处理、多样化作为基础设施迁移和优化的催化剂已经足够了现在又混入了社会化的数据，使得业务案例变得更加引人注目。 这曾经是一种幻想，但现在，在金融行业使用非结构化的社会数据进行算法分析已然成为了现实。想象一下，通过Twitter或Facebook跟踪到的数据进行匹配，以了解市场趋势。相关联的关系可以产生巨大的影响，尤其是作为信息的处理，通过特定的仪器来分析股票价格。例如，如果针对某家企业有太多负面的社会情感，让我们就可以预测这些负面情绪甚至会引发的市场变化。因此，金融机构开始找到一种方式，使得社会数据的因素作为他们的投资组合并管理相关的风险变得越来越重要。 已经有一些公司通过链接社交媒体分析服务到他们的分析引擎在这方面做出一些工作进展了。这使得他们能够监控社会媒体数据，但同时也带来了越来越多的数据种类和数据发展速度的问题。社会数据不仅是海量的，而且这些数据正以闪电般的速度发展，这些社会数据是广泛多元的来源收集来的，会造成数据分析并发症，如果没有适当的基础设施对其进行处理，仍然无法解决大数据的三大特性问题。 托管如何发挥作用 一家中立的数据中心供应商能够为金融机构提供一个更有效的方法来分析和处理数据。金融机构不仅不再需要一个大的广域网（WAN）来转移数据，同时他们还能够获得更好的数据源。诸如金融服务这样的动态行业，在毫秒之间就可以产生极大的差异，位于市场数据源附近，拥有流动性的场馆和互联网交换中心是保持对快速增长的、越来越多变化的数据进行实时分析所必不可少的。 此外，金融企业可以更容易嵌入实时交易算法，通过对社会、消费者的洞察更接近主要的金融中心，这增加了一个重要的差异化竞争优势。借助多租户托管的数据中心，金融企业能够获得更好的网络拓扑结构的解决方案，这样他们可以更容易地得出市场数据，并对其进行分析。中立载体的基础设施有不同的提供者，金融机构可以确保他们享有最优化的连接与最低的延迟。 随着实时数据分析和社交数据整合逐渐渗透到金融机构的财务策略，以及对大数据需要的延续，越来越多的金融公司意识到需要优化其基本的基础设施的重要性。依托遗留系统企业只能勉强维持。如果没有适当的框架，以处理日益增长的数据量，发展速度和各种各样的财务数据，很多金融企业可能会失去其竞争优势。但是，借助中立的运营商托管数据中心设施，金融机构可以在正确的方向上迈出恢复的一步，并逐步设置自己创新的未来。
㈩ 大数据未来发展趋势如何
趋势一：数据的资源化
什么是数据的资源化，它指的是大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并且已经成为大家争夺的焦点。因此，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。
趋势二：与云计算的深度结合
大数据离不开云处理，云处理能够为大数据提供弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自从2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。
另外，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。
趋势三：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。