也就是存在我们的数据库表格中的数据。针对非结构化的数据,比如文本、语音、视频、图像等等,这是大数据要经常面对的事情。,“价值密度低”,这个概念有点抽象,怎么去理解呢,大数据是一个海量的数据,在大海中捞针,这针就是我们的宝藏。但我们把这个针经过一系列的分析处理确定是在某一平方米的水域,那么这个密度就会高很多了,在这一块区域去捞针就容易获得成功多了。以上,就是我对什么是大数据的通俗理解。第二部分:大数据平台(注:本文根据小讲“企业大数据战略及价值变现”中的“大数据平台”章节的分享整理而成)大数据有非常大的价值,不管是从帮助企业创造营收还是从提高效率、节省企业成本角度。大数据要是做好了,将会是一个企业增长的发动机,推动业务突飞猛进的发展。要实现大数据的价值,真正让大数据为企业创造贡献,首先必须要积累有大数据,把日常的业务和用户行为数据收集起来。有些数据是可再生资源,但更多的数据是不可再生资源,这就需要我们搭建一个平台负责数据的采集、规整、运算、存储、应用、展现等,有了这样一个大数据平台,我们才能做好数据的积累,从小数据到大数据,数据是企业的资产,好的数据是企业的质量资产。数据是关于事件之一组离散且客观的事实描述,是构成消息和知识的原始材料。青白江区商业数据智慧科技系统
数据,除了它初次被使用时提供的价值以外,那些积累下来的数据海洋并不是无用的废物,它还有着无穷无尽的“剩余价值”,关于这一点,人们已经有了越来越多的认识。事实上,大数据已经开始并将继续影响我们的生活,接下来让我们共同探索大数据的主要价值吧!当然这是需要借助于一些具体的应用模式和场景才能得到集中体现的。随着大数据的发展,企业也越来越重视数据相关的开发和应用,从而获取更多的市场机会。一方面,大数据能够明显提升企业数据的准确性和及时性;此外还能够降低企业的交易摩擦成本;更为关键的是,大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘细分市场的机会,从而能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和服务上的创新力,大幅提升企业的商业决策水平,降低了企业经营的风险。龙泉驿区市场数据海大数据提供了一种人类认识复杂系统的新思维和新手段。
大数据平台该怎样搭建呢?请看下面这幅图,不管我之前在阿里还是在腾讯工作,还是到哪个企业工作,基本上我都是通过这幅图进行一些简单的适应企业的调整,就可以完全搬过来使用了。针对上面这幅图,有几点跟大家讲解说明下:1)大数据平台由三个平台+一个服务组成:工具平台,大数据仓库基础平台、大数据门户,其中,工具平台又包含运维平台和数据采集平台,大数据门户又包含大数据分析平台和大数据产品应用平台。2)讲讲每个平台的作用。运维平台主要负责整个大数据平台的任务调度、任务监控、元数据管理、权限管理等,分别由调度系统、任务监控中心、元数据管理系统、权限管理系统等系统组成。大数据采集平台主要负责把数据采集到大数据仓库平台中。企业的大数据来源从大的角度来说,主要是从三个方面获取数据,业务系统、行为日志采集系统、外部数据来源。每一个方面来源又包含途径,大家可以看上面的图就了解。这里特别要强调的是外部数据来源,可以通过网络爬虫工具收集,通过和相应的合作方进行数据交换,通过从数据商那里采购过来,也有极少部分可以通过一些大公司的开放平台接口获取,比如阿里、腾讯等。大数据基础平台,在传统的关系数据库时代。
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将它们加以汇总和理解并消化,以求比较大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立,但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能,并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。数据也称为观测值,是实验、测量、观察、调查等的结果。数据分析中所处理的数据分为定性数据和定量数据。只能归入某一类而不能用数值进行测度的数据称为定性数据。定性数据中表现为类别,但不区分顺序的,是定类数据,如性别、品牌等;定性数据中表现为类别,但区分顺序的,是定序数据,如学历、商品的质量等级等。数据的表现形式还不能完全表达其内容,需要经过解释,数据和关于数据的解释是不可分的。
数据采集的三大要点:采集的多方面性:采集的数据量足够大具有分析价值、数据面足够支撑分析需求。比如查看app的使用情况这一行为,我们需要采集从用户触发时的环境信息、会话、以及背后的用户id,、需要统计这一行为在某一时段触发的人数、次数、人均次数、活跃比等。采集的多维性:数据更重要的是能满足分析需求。灵活、快速自定义数据的多种属性和不同类型,从而满足不同的分析目标。比如“查看app的使用情况”这一行为,我们需要采集用户使用的app的哪些功能、点击频率、使用时常、打的app的时间间隔等多个属性。才能使采集的结果满足我们的数据分析!采集的高效性:高效性包含技术执行的高效性、团队内部成员协同的高效性以及数据分析需求和目标实现的高效性。 大数据的价值体现在对大规模数据整合的智能处理方面,进而在大规模的数据中获取有用的信息。大邑政商数据调研分析
计算机存储和处理的对象比较多,表示这些对象的数据也随之变得越来越复杂。青白江区商业数据智慧科技系统
如今数据呈爆发式增长,已进入数据‘狂潮’时代,过去3年的数据量超过此前400年的数据总量。但是,高容量的数据要能够具体应用在各个行业才能算是有价值。”国双科技首席执行官祁国晟认为,大数据具有高容量、多元化、持续性和高价值4个明显特征。目前,各行各业的数据量正在迅速增长,使用传统的数据库工具已经无法处理这些数据。在硬件发展有限的条件下,通过软件技术的提升来处理不断增长的数据量,对数据利用率的提升以及各行业的发展起着重要的推动作用。青白江区商业数据智慧科技系统
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