兰森在肯德基买早餐时，偶然听到朋友说：“你每次用手机点餐，都在为肯德基的大数据做贡献。”
想想也很有趣，随着网购、订外卖、移动支付已经成为很多人日常生活的一部分，可穿戴设备和智能家居设备也越来越普及，我们日常吃饭产生的钱也越来越多。”无论我们睡觉、工作，甚至玩耍，“数据”都会以某种方式保留和集中。根据IBM 的一项研究，人类每天生成的数据量，包括我们发送的文本、我们上传的照片、我们使用的传感器数据以及有关设备之间通信的所有信息，就是从地球到月球的距离据说相当于。
将这种规模的数据称为“大数据”并不为过。最早倡导“大数据”时代到来的全球知名咨询公司麦肯锡指出，“当今的数据渗透到各个行业和业务功能领域，成为生产的关键要素。”海量数据的挖掘与应用。 ” “今天我们要讨论大数据，它将迎来一波生产力提高和消费者剩余的浪潮。
1.什么是大数据？
《大数据时代》，作者：Victor Meier-Schoenberg 和Kenneth Cukier 大数据是指利用所有数据进行分析和处理的分析技术，而不使用随机分析（抽样调查）等捷径。定义：根据维基百科，“大数据”是指规模庞大、增长迅速且多样化的信息资产，需要具有更强决策能力、洞察发现和流程优化能力的新处理模型。根据百科全书的定义，大数据是无法使用传统软件工具在可承受的时间内捕获、管理和处理的数据集合。
这里我们主要使用第三个定义。换句话说，所涉及的数据量如此之大，以至于当前的主流软件工具无法捕获、管理、处理和组织这些信息来帮助企业在合理的时间内做出业务决策。
湖班大学教师曾鸣曾表示，在线、实时、大图是大数据与传统数据最大的区别。
在线：首先，大数据必须始终在线，在线数据必须是热备份而不是冷备份，不是存储在磁带上，可以随时调用。不在线的数据不是大数据，因为没有时间导出和使用它。只有在线数据才能立即计算和使用。
实时性：大数据需要实时响应。当你在淘宝上输入一个产品时，后端需要立即将其显示在十亿个可用产品中。如果要等一个小时才能看到东西，我想没有人会去淘宝。我们可以即时匹配和呈现10亿种商品、数百万卖家、1亿消费者。这就是所谓的大数据。
总体情况：大数据还有一大特点。不再是样本思维，而是整体思维。以前，当提到数据时，人们的第一反应是样本或抽样，但我们想要的是完整的图片，而不是抽样或部分。事实上，与其说是大数据，不如说是全数据更准确。
2. 大数据如何给企业带来好处？
物理学中的“大数据”，
生物、环境生态等领域，以及军事、金融、通信等行业早已存在，但近年来由于互联网和信息产业的发展而引起人们的关注。据统计，内部交易信息、互联网上的货物物流信息、人际交互信息、位置信息等数据据说每两到三年就会翻一番。
信息是现代企业的重要资源，是现代企业进行科学管理和决策分析的基础。尽管这些数据包含巨大的商业价值，但公司通常只关注其总数据量的2% 到4% 左右。因此，企业仍然无法充分利用现有的数据资源，浪费更多的时间和金钱，并错过做出关键业务决策的最佳机会。
对于一个典型的企业来说，大数据的作用主要体现在两个方面：
1.帮助企业了解用户
大数据通过关联分析将客户与产品和服务连接起来，定位用户偏好，提供更精准、更有针对性的产品和服务，提高销售业绩。一个典型的例子是电子商务。阿里巴巴淘宝等电商平台积累了大量的用户购买数据。在早期，这些数据既笨重又繁重，需要大量的硬件成本来存储。但这些数据现在是阿里巴巴最有价值的资产。
大数据还可以直接影响性能。其效率和准确性远远超过传统的用户研究。除了电子商务之外，能源、电影、电视、证券、金融、农业、工业、交通、市政等各个领域都可以利用大数据。
2.帮助企业了解自己
大数据不仅帮助我们了解用户，还帮助我们了解自己。企业的生产经营需要大量的资源，大数据可以分析并锁定资源的具体情况，如储量分布、需求趋势等。通过可视化这些资源，企业主可以更直观地了解自己的企业运营情况，更快地发现问题，及时调整运营策略，降低经营风险。简而言之，“如果你了解自己和敌人，你就能赢得任何战斗。”大数据有助于决策。
3、大数据有哪些特点？
大数据特征有四个层次。
1.数据量：数据量巨大。从TB级到PB级。
2.多样性：数值（价格、交易数据、重量、人数等）、文本（电子邮件、网页等）、图像、音频、视频、位置信息（纬度、经度、经度、海拔等）都是数据。
3.速度（时效性）：处理速度快，一秒规则，数据生产和消费之间的时间间隔非常短。数据正在以越来越快的速度变化和处理。例如，过去以天为单位测量的变化率现在以秒甚至毫秒为单位。
4.价值（价值密度）：大数据拥有大量数据，但只有一小部分数据真正具有价值。当数据得到正确利用和准确分析时，它可以带来高价值的效益。
4、大数据发展
1. 数据收集
数据收集有两种方式：在线和离线。在线上，收集通常通过爬虫、抓取或现有应用系统进行。
此阶段利用自动化爬虫（使用Python或Node.js编写爬虫软件）、ETL工具或定制的提取和转换引擎来专门爬取大数据文件、数据库和网页，可以构建一个采集平台。获取数据。在自动化系统中执行此步骤使您可以从一开始就轻松管理所有原始数据和标签数据收集，标准化开发人员工作并更轻松地管理目标数据源。
数据采集的难点在于数据源较多，如mysql、postgresql、sqlserver、mongodb、sqllite等。有本地文件、Excel统计文档，甚至还有doc文件。如何定期、系统地将这些纳入大数据流程也是一个重要部分。
2. 数据聚合
数据聚合是大数据过程中最重要的一步。您还可以在此处添加数据标准化。此步骤还允许您存档数据并可以监控已确认和可用的数据。这里产生的数据经过流程的整理和分类，达到一定数量后就成为全公司的数据资产。
数据聚合的难点在于如何规范数据，比如规范表名、分类表标签、表的使用情况、数据量、数据是否增加等。有数据吗？
这些都需要大量的操作功夫，需要智能化处理，不仅在数据如何导入上，而且在根据内容训练结果自动标注、自动分配推荐表名、表字段名等方面都需要去做。从原始数据等
3. 数据转换和映射
数据聚合后如何让你的数据资产对特定用户可用？这一步涉及如何应用数据，将两个或三个数据表转换为一个可以服务的数据，这是需要考虑的重要问题。然后定期更新增量。
完成上一步后，此步骤将转换数据，就像将两个字段的值转换为一个字段或根据数据创建统计信息一样。多个可用的表数据等
4.数据申请
应用数据的方式有很多种，如果您在早期阶段拥有大量数据资产，是通过Restful API 将其提供给您的用户，还是提供流引擎KAFKA 在您的应用程序中使用？还是直接创建主题数据，在自己的应用程序中查询？这里的数据资产要求比较高，所以前期工作往往要做，这里有很大的自由度。
5. 大数据、数据分析、数据挖掘的区别
大数据、数据分析、数据挖掘的区别在于，大数据是互联网上的大规模数据挖掘，而数据挖掘是公司和行业内部的小众数据挖掘。 数据分析就是进行有针对性的分析和诊断。大数据需要分析趋势和发展，而数据挖掘主要关注问题发现和诊断。
1. 大数据
这是指无法使用传统软件工具在可承受的时间内捕获、管理和处理的数据集合。这些是大型、高增长、高容量的数据集，需要新的处理模型来做出更强大的决策。强大的能力、洞察发现和流程优化能力。
2.数据分析
是指利用适当的统计分析技术，对收集到的大量数据进行分析，提取有用信息并得出结论，并对数据进行详细调查和总结的过程。这个过程也是质量管理体系的支持过程。事实上，数据分析可以帮助人们做出决策，从而采取适当的行动。
3.数据挖掘
又译为数据探索或数据挖掘。这是数据库知识发现（KDD）的一个步骤。数据挖掘一般是指利用算法来搜索隐藏在大量数据中的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学相关，并通过统计、在线分析处理、智能搜索、机器学习、专家系统（基于过去的启发式）和模式识别等多种方法来实现上述目标。
数据挖掘是从大量不完整、嘈杂、模糊和随机数据中提取以前未知但可能有用的信息或知识的过程。
根据信息存储格式，用于挖掘的对象包括关系数据库、面向对象数据库、数据仓库、文本数据源、多媒体数据库、空间数据库、时态数据库、异构数据库、互联网等。
大数据是指范围比较广泛的数据分析和数据挖掘。从数据分析的流程来看，数据挖掘工作先于数据分析工作，数据挖掘的重点是数据的清洗和排序。数据分析是数据处理的最后阶段。数据分析和数据挖掘之间相对模糊的界限和概念意味着两者很难区分。大数据的概念更广泛，融合了创新思维、信息技术、统计和其他技术，并且根据不同的人的教育和技术背景可以有不同的概述。
6. 大数据的利用
数据在工业中的应用日益广泛。首先我们来看看当今大数据的精彩表现。
1、大数据帮助政府实现市场经济监管、公共卫生安全预防、灾害预警、舆情监测。大数据利用大数据预防城市犯罪、实现智能交通、监控电力公司。实时数据和预测将使这种电力的传输变得更好、更方便。
2. 大数据在医学上有广泛的应用，包括当前的基因工程、预测疾病分析和针对患者的手术计划。 大数据可以帮助医疗机构为患者建立疾病风险跟踪机制，帮助制药公司改善药物的临床使用，帮助艾滋病研究机构为患者提供定制药物。
3、大数据帮助电商企业向用户推荐产品和服务，帮助旅游网站为游客提供自己喜欢的旅游路线，帮助二手货市场的买家和卖家找到最好的交易目标，帮助用户找到最好的贸易伙伴。购买产品的正确时间和最优惠价格。
4、大数据可以帮助企业提高营销相关性、降低物流和库存成本、降低投资风险、提高广告精准度。大数据帮助社交网站提供更精准的好友推荐，为用户提供更准确的信息。公司招聘信息、您可能喜欢的游戏推荐、您可能想购买的产品，
5、大数据帮助娱乐行业预测歌手、歌曲、电影、电视剧的受欢迎程度，对投资者分析和评估投资一部电影的制作最好有帮助。否则，成本可能无法收回。另外，电影实际上必须渲染所有内容。曾经需要数千台机器才能渲染一分钟，现在云计算和大数据可以使渲染一次成为可能。一个1分钟的视频只用了1、2秒就拍摄完成了。
6.大数据可以帮助航空公司节省运营成本，电信公司提高售后服务质量，保险公司识别欺诈和保险欺诈，快递公司改善运输车辆故障并帮助监控和分析危害提供预警的维修。使电力公司能够有效识别即将发生故障的设备警告。
7. 大数据前景
事实上，除了上述大数据的应用之外，尽管无法准确预测大数据最终将以什么样的形式出现在人类社会中，但只要它的步伐继续下去，未来大数据将会持续增长我相信它应该存在于任何地方。大数据推动发展继续数据驱动的变革浪潮很快将波及全球各个角落。
例如，亚马逊的底线预期是： “最成功的图书推荐应该是用户接下来想要购买的一本书。”谷歌还表示，当用户搜索时，只有该书出现在搜索结果中。用户想要的内容。这样用户就不必给Google太多提示。
随着物联网发展达到一定规模，利用条形码、二维码、RFID等，以及传感器、可穿戴设备、智能传感、视频采集、增强现实等技术，可以对产品进行唯一标识。看起来像这样。可以实现实时信息收集和分析。数据可以支撑智慧城市、智慧交通、智慧能源、智慧医疗、智慧环保等概念需求。这些所谓的智慧成为数据采集和服务覆盖的源泉。大数据。
除了更好地解决社会问题、企业营销问题和科技问题之外，大数据的未来也将走向以人为中心的大数据方式。人才是地球的主人。大多数数据与人类有关。人类的问题必须通过大数据来解决。
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