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干貨:“大數(shù)據(jù)”核心知識精粹!

2024年12月11日 來源:防爆云平臺--防爆產(chǎn)業(yè)鏈服務平臺 防爆空調(diào) 防爆電氣 防爆電機 防爆風機 防爆通訊 瀏覽 910 次 評論 0 次



大數(shù)據(jù)就是指規(guī)模巨大、復雜多樣的數(shù)據(jù)集合,無法用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理工具進行捕捉、管理、處理和分析的數(shù)據(jù)。簡而言之,就是規(guī)模巨大、類型繁多、處理速度要求高的數(shù)據(jù)集合,它不僅僅是大,更顯著的作用是在于其背后的價值挖掘與智能決策能力,是需要運用新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。





 

一、大數(shù)據(jù)的定義


廣義定義:指物理世界到數(shù)字世界的映射和提煉,通過發(fā)現(xiàn)其中的數(shù)據(jù)特征,激活數(shù)據(jù)價值,從而做出提升效率的決策行為。


狹義定義:指通過對數(shù)據(jù)的獲取、存儲、分析,從大容量數(shù)據(jù)中挖掘價值的一種全新的技術架構。

 

二、大數(shù)據(jù)的特點


Volume(大量):數(shù)據(jù)規(guī)模龐大,以PB、EB甚至ZB為單位。


Velocity(高速):數(shù)據(jù)產(chǎn)生和處理的速度非常快,要求實時分析。


Variety(多樣):數(shù)據(jù)類型繁多,包括結構化、半結構化和非結構化數(shù)據(jù)。


Value(價值):雖然數(shù)據(jù)量大,但真正有價值的信息需要深度挖掘。


Veracity(真實性):數(shù)據(jù)的準確性和可靠性是數(shù)據(jù)分析的前提。

  

三、大數(shù)據(jù)的類型


結構化數(shù)據(jù):以關系型數(shù)據(jù)庫表形式管理的數(shù)據(jù),例如企業(yè)ERP、OA、HR里的數(shù)據(jù)。


非結構化數(shù)據(jù):數(shù)據(jù)結構不完整或者不規(guī)則,沒有預定義的數(shù)據(jù)模型,不方便用數(shù)據(jù)庫二維邏輯表來表現(xiàn)的數(shù)據(jù),例如Word、PDF、PPT及各種格式的圖片、視頻等。


半結構化數(shù)據(jù):非關系模型的、有基本固定結構模式的數(shù)據(jù),例如日志文件、XML文檔、JSON文檔、E-mail等。


四、大數(shù)據(jù)的關鍵技術


數(shù)據(jù)采集與存儲:通過ETL(Extract, Transform, Load)等技術,從各種源頭收集數(shù)據(jù),并利用分布式存儲系統(tǒng)(如Hadoop HDFS)進行高效存儲。


數(shù)據(jù)治理與分析:利用MapReduce、Spark等分布式計算框架,對數(shù)據(jù)進行清洗、轉換和聚合,再通過機器學習、數(shù)據(jù)挖掘等技術挖掘數(shù)據(jù)背后的價值。


數(shù)據(jù)可視化:通過圖表、儀表盤等工具,將復雜的數(shù)據(jù)分析結果以直觀的方式展現(xiàn)出來,幫助非技術人員理解數(shù)據(jù)。


數(shù)據(jù)管理:指應用數(shù)據(jù)庫管理、數(shù)據(jù)倉庫等信息系統(tǒng)技術和其他數(shù)據(jù)管理工具,完成組織數(shù)據(jù)資源管理任務。


數(shù)據(jù)安全與隱私保護:在享受大數(shù)據(jù)帶來便利的同時,必須重視數(shù)據(jù)的安全與隱私保護,采用加密、脫敏等技術手段確保數(shù)據(jù)安全。

  

五、大數(shù)據(jù)的應用場景


在產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟領域:大數(shù)據(jù)被用于產(chǎn)業(yè)監(jiān)測、產(chǎn)業(yè)規(guī)劃、政策制定、資源調(diào)度等方面。


在商業(yè)市場領域:大數(shù)據(jù)被用于市場營銷、客戶關系管理、風險監(jiān)控、供應鏈管理等方面。


在醫(yī)療健康領域:大數(shù)據(jù)被用于疾病預測、醫(yī)療診斷、藥物研發(fā)等方面。


在城市規(guī)劃領域:大數(shù)據(jù)被用于交通管理、資源配置、環(huán)境監(jiān)測、公共安全等方面。


在科學研究領域:大數(shù)據(jù)被用于天文學、生物學、物理學等各個學科。


六、大數(shù)據(jù)的價值


趨勢預測:通過對沉淀下來的大量的數(shù)據(jù)分析,可以發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)字背后的規(guī)律和趨勢,以此來預測未來發(fā)展的動態(tài)和趨勢,這在政府管理和企業(yè)決策方面至關重要。


決策優(yōu)化:通過對大數(shù)據(jù)分析后制定出的經(jīng)營管理的策略,具有客觀性、科學性等特征,為決策者提供依據(jù),改變過去決策的主觀臆斷和不及時性。


創(chuàng)新經(jīng)營模式,提升服務體系質量:通過全面的、科學的分析數(shù)據(jù),充分了解用戶需求及行為習慣,企業(yè)實現(xiàn)為用戶提供定制化的產(chǎn)品及服務體系,提升用戶的滿意度。轉變企業(yè)商業(yè)模式,提質增效,提升企業(yè)的競爭優(yōu)勢。

  

七、大數(shù)據(jù)的發(fā)展演進


第一階段(起步階段):數(shù)據(jù)庫被發(fā)明之后,使得數(shù)據(jù)管理的復雜度大大降低。各行各業(yè)開始產(chǎn)生了數(shù)據(jù),從而被記錄在數(shù)據(jù)庫中。這個階段的數(shù)據(jù),以結構化數(shù)據(jù)為主。數(shù)據(jù)的產(chǎn)生方式,也是被動的。


第二階段(轉變階段):隨著互聯(lián)網(wǎng)2.0時代出現(xiàn)的?;ヂ?lián)網(wǎng)2.0的重要標志,就是用戶原創(chuàng)內(nèi)容。隨著互聯(lián)網(wǎng)和移動通訊設備的普及,人們開始使用博客、臉書、微博、QQ空間等社交網(wǎng)絡,從而主動產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。


第三階段(加速階段):是萬物互聯(lián)和數(shù)字化轉型階段。隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,各種各樣的感知層節(jié)點(傳感器、攝像頭等)開始自動產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù),實現(xiàn)物理世界向數(shù)字世界的映射。

  

八、大數(shù)據(jù)未來發(fā)展趨勢


資產(chǎn)化:大數(shù)據(jù)價值不斷提升,在企業(yè)和社會層面成為重要的戰(zhàn)略資源、無形資產(chǎn)。


智能化:大數(shù)據(jù)將更加智能化,可以自動進行數(shù)據(jù)處理和分析,提高數(shù)據(jù)處理效率和質量。


個性化:大數(shù)據(jù)將更加關注用戶需求,實現(xiàn)個性化服務和定制化產(chǎn)品。


安全性:大數(shù)據(jù)將更加注重數(shù)據(jù)安全,采用更加嚴格的數(shù)據(jù)保護措施,確保數(shù)據(jù)的安全性和隱私性。

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