(文章來源:李博濤說科技)
大數(shù)據(jù)就是所涉及的數(shù)據(jù)量范圍強(qiáng)大到?jīng)]辦法經(jīng)過人工在合適時(shí)期內(nèi)到達(dá)截取、管理、處理并整理成我們所能解讀的信息(wikipedia:bigdata,2014)。在各個(gè)行業(yè)都存在大數(shù)據(jù),但是大量的信息和咨詢是十分繁瑣的,我們需要搜索、處理、分析、歸納、總結(jié)它深層次的規(guī)律。科技和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,推動(dòng)著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,各個(gè)行業(yè)天天都在產(chǎn)生數(shù)量龐大的數(shù)據(jù)碎片,數(shù)據(jù)計(jì)量單位也從byte、kb、mb、GB、TB發(fā)展到pb、eb、zb、yb乃至bb、nb、db來權(quán)衡。大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)的搜集也不再是技術(shù)問題,從信息化變成大數(shù)據(jù),因?yàn)樾畔⒒皇且粋€(gè)符號(hào),變成大數(shù)據(jù)之后才能真正成為一個(gè)活的數(shù)據(jù),為企業(yè)決斷提供了支持。
依照云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫、云存儲(chǔ)和虛擬化技術(shù),向雋提出,大數(shù)據(jù)是智慧樞紐的中心,對(duì)大量大數(shù)據(jù)的發(fā)掘、運(yùn)用離不了云計(jì)算的公布式處理、云存儲(chǔ)和虛擬化技術(shù)等能力,將來智慧樞紐離不了"云+人工智能"的賦能,而騰訊云就是十分優(yōu)秀的合作伙伴。
企業(yè)已經(jīng)開始沉迷于利用大數(shù)據(jù)技術(shù)搜集與存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù),并對(duì)它進(jìn)行分析,所搜集的數(shù)據(jù)量同樣呈指數(shù)級(jí)增加。舉個(gè)典型的例子,比方在奶牛基因?qū)用嬲业胶彤a(chǎn)奶量有關(guān)的主要基因,我們可以開始對(duì)奶牛全基因組進(jìn)行掃描,即使我們獲取了全部表型信息與基因信息,但是因?yàn)閿?shù)據(jù)量非常大,這就需要采取大數(shù)據(jù)技術(shù),進(jìn)行分析比較,發(fā)掘主要的基因。這樣的例子還有很多。
大數(shù)據(jù)是技術(shù),技術(shù)促進(jìn)了各個(gè)行業(yè)的變化,大數(shù)據(jù)進(jìn)入到廣告業(yè),數(shù)據(jù)和營(yíng)銷的結(jié)合刺激著業(yè)內(nèi)傳統(tǒng)的營(yíng)銷方法。開始是執(zhí)行效率低下。并經(jīng)過優(yōu)化架構(gòu)和算法,處理了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品無法發(fā)掘大數(shù)據(jù)的問題,可以在大數(shù)據(jù)上進(jìn)行數(shù)據(jù)的深度發(fā)掘,讓大數(shù)據(jù)的價(jià)值在企業(yè)中得到真正的實(shí)現(xiàn)。
互聯(lián)網(wǎng)讓數(shù)據(jù)的收集與獲取更加方便了,而且隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨,數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)對(duì)于提高用戶體驗(yàn)有十分重要的價(jià)值。這幾年,大型互聯(lián)網(wǎng)公司在大數(shù)據(jù)方面的取得了很大的成就,怎么樣把海量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的運(yùn)用,同時(shí)也經(jīng)過海量的數(shù)據(jù)分析與挖掘發(fā)揮出了十分強(qiáng)大的價(jià)值,比如數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、推進(jìn)算法等都是互聯(lián)網(wǎng)典型特點(diǎn)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用。
總的講來,大數(shù)據(jù)是對(duì)大量、動(dòng)態(tài)、能持久的數(shù)據(jù),經(jīng)過運(yùn)用新系統(tǒng)、新工具、新模型的發(fā)掘,從而獲取具備觀察力核心價(jià)值的東西。從前,面對(duì)強(qiáng)大的數(shù)據(jù),我們也許會(huì)一葉障目、可見一斑,所以不能明白到事物的真實(shí)本質(zhì),從而在科學(xué)工作中得到錯(cuò)誤的判斷,而大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,一切真相將會(huì)呈現(xiàn)在我們面前。所以大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的發(fā)展需要在兩個(gè)方面取得突破,其中絕大部分的數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),傳統(tǒng)分析。
(責(zé)任編輯:fqj)
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