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揭开神秘面纱,泰一数据带你1分钟看懂什么是大数据
中国网  2017-04-18 点击:370

Time flies! 小伙伴们,充实而忙碌的一周即将过去。想必大家在这一周又积累了很多有关大数据的专业知识。今天为大家准备了一篇大数据领域专业术语科普小文章。小编在日常工作中发现“大数据”有些被妖魔化。实际上,大数据也是很接地气的呢,已经被广泛应用到日常生活中。

如何向你身边的人简单粗暴地解释什么是大数据?

 

1、我们先看来自度娘的解释:

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。

大数据具有5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

那么问题来了,说了这么多,还是做不到如何简单粗暴地向别人作介绍啊!

 

科普时间到!!!!!!

2、大数据的4个≠

n 大数据≠大量的数据

对于大多数没有从事大数据行业的人来说,大数据貌似可以与大量的数据、海量数据划上等号。但是这样理解是错误的,大量的数据只符合大数据中(Volume)这个特性,大数据具有综合性,大数据的意义不在于掌握多庞大的数据信息,而在于对这些具有价值和意义的数据进行专业化处理。换言之,如果把大数据比作一个产业,那么产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工”,通过“加工”实现数据的“增值”。

n 大数据≠报表

有些传统企业,引入一些软件系统比如CRM系统、用友或者建立了业务报表中心,就认为企业已经实现了数字化转型。但是,这样的认识仍旧是片面的,报表虽然是大数据的一种体现,但真正的大数据业务并不是生成报表以人来指挥,那是披着大数据外表的报表系统而已。在大数据闭环系统中,万物都是数据生产者,同时也是数据使用者,这些海量数据通过自动化、智能化的大数据处理系统,存储、分析、输出,从而产生价值。

n 大数据≠计算平台

大数据不等于计算平台,大数据不仅仅是搭建一个Hadoop集群那么简单。用锅和菜来作比喻,Hadoop集群是一个基础架构,是炒菜的锅,而搭建好了Hadoop集群,只是将锅买好了,还有菜(数据)、油盐酱醋、蒸煮炸炒(技术)呢?

n 大数据≠精准营销

因大数据起初比较广泛地应用在营销领域,因此很多人自然而然觉得大数据就是精准营销。包括在大数据领域,有一些初创企业,也将自己公司归为大数据企业,但实际上业务针对的范畴仅仅是基于大数据的竞价广告。通过海量大数据的收集和分析,锁定目标客群,以达到精准营销目的。精准营销只是大数据应用中的一个板块。

3、大数据到底是什么?

 

大数据本身是一个抽象的概念,依托于互联网和云计算的发展,大数据在各行各业发挥的价值越来越大,例如大数据+政府、大数据+金融、大数据+智慧城市、大数据+传统企业数字化转型、大数据+教育、大数据+交通等等。大数据可以理解为一种资源或资产。

为什么大数据是一种资源或资产?

学过历史的都知道,迄今为止,共发生了三次工业革命。以煤炭为基础,蒸汽机和印刷术为标志的第一次工业革命; 以石油为基础,内燃机和电信技术为基础的第二次革命;以核能为基础,互联网技术为标志的第三次革命。每一次工业革命都开启了一个新的时代。中国共有三大产业:以农业为主的第一产业;以工业为主的第二产业;以服务业为主的第三产业,涵盖了包括健康与医疗、房产、交通、娱乐、金融、教育等等。大数据与产业融合,极大改善了政府的执政效率、提高人们衣食住行医娱育的便捷性。

那些熟悉又不熟悉的大数据名词

n 数据采集:简单来说就是数据获取,使用数据采集软件完成数据收集的过程。

n 数据分析:运用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括。

n 数据清洗:对数据进行重新审查和校验,删除重复信息、纠正存在的错误,保证数据的一致性。

n 结构化数据:存储在数据库里,可以用二维表结构来实现逻辑表达的数据。

n 非结构化数据:包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像、音频/视频信息等。

n Hadoop :简单概括就是一个用Java语言编写的便于大型数据集合的分布式存储和计算的软件框架,是计算机领域的开源软件。Hadoop作为一个分布式系统基础架构,用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序,充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

n 分布式系统:简单来讲就是利用计算机网络把分布在不同地点的计算机硬件、软件、数据等信息资源联系在一起服务于一个共同目标而实现相互通信和资源共享,形成了管理信息系统的分布式结构,具有分布结构的系统称为分布式系统。

以一个简单明了的例子来解析Hadoop分布式系统

图书馆领导下达给图书管理员一项任务——要在规定时间内把整个图书馆的书籍数清并统计,还要保证无偏差。Plan A就是包干制,结果必然是累死还做不好。Plan B就是将图书馆按照楼层、书籍类别划分好区域,定人定岗,这样既不会影响整体统计工作,又提高了效率。Hadoop的分布式计算功能既保证工作完成不会特别依赖个人,局部不影响整体,还可利用其良好的扩展性,在工作增加时,只要增加一个节点就能解决问题。


  
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