简介：我们将从大数据概念、核心技术、特点、常见应用四个方面详细讲解大数据。

作者：王建宗何安勋李泽元

来源：华硕科技

01 大数据概念

数据发展驱动科技进步，海量数据给数据分析带来新的机遇和挑战。大数据是一种极其强大的数据集合，其获取、存储、管理和分析能力远远超过传统数据库软件工具，数据规模海量、数据流动迅速、数据类型多样，且价值密度低。这是四个特点。

因此，需要新的处理模型来实现更强大的数据处理能力，以适应多样化的信息资产。

大数据技术寻求的是整个群体的数据，而不是精确的样本数据，虽然这部分数据可能不准确且非结构化，但大数据技术寻求利用这些非结构化数据来创造新的价值。

从海量数据中获得的数据处理结果可能会超出人类的认知逻辑，但无需了解这些结果背后的因果关系。换句话说，我们需要用相关性的思想来代替因果性的思想。

02 大数据核心技术

在信息系统的生命周期中，大数据从数据源头到最终生成有价值的可视化信息，主要经历了六个步骤。即数据采集、数据存储、资源管理和服务协调、计算框架确定、数据分析、数据分析。数据可视化，这个过程涵盖了大规模分布式系统、数据库、并行计算框架、数据挖掘等技术。

图2-1展示了当前大数据技术各个阶段对应的主流技术体系。大数据相关技术日新月异，层出不穷。由于篇幅限制，我就不一一列举了。

图2-1 大数据主流技术体系

03 大数据特点

大数据具有数据规模大、数据流动快、数据类型多样、价值密度低等四大特点。下面将更详细地解释这些内容。

1、数据规模（体量）大

大数据收集、存储和计算非常大规模的数据。随着互联网的普及，使用互联网的人和企业数量增加，数据创造者数量也增加，数据量急剧增加。近年来，随着数据维度的增加、数据类型的增多、数据描述能力的增强，数据传递的信息越来越多、越来越准确。

2. 数据流快（速度）

大数据不仅增长迅速，而且处理速度更快、时效性更强。信息时代，人处于网络的中心，每个人每天都会产生新的数据，这些数据被政府、互联网公司、银行、运营商等相关机构收集，形成庞大的数据系统。

面对如此庞大的数据系统，处理数据和得出结果的速度越快，数据就越及时、越有价值。 —— 这也是大数据与传统数据挖掘最大的区别。实时、及时的数据处理。

3.丰富的数据类型（Variety）

大数据类型和来源多样，数据多样性给数据处理带来挑战。从数据结构的角度来看，大数据可以分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。从具体格式来看，大数据可以分为视频、音频、图像、博客、社交网络、互联网搜索等。大数据面临的挑战是挖掘这些具有不同结构和不同格式的数据之间的相关性。不同领域的数据前所未有的多样性赋予了大数据巨大的力量。

4.降低价值密度（价值）

大数据的价值密度相对较低。数据的价值密度与数据的大小成反比；数据的大小越大，数据的价值密度越低。大数据的最大价值是从大量低价值密度数据中挖掘有价值的信息进行分析和预测。

与使用结构化数据类型的传统数据挖掘相比，大数据还关注非结构化、非采样和综合的数据类型。这在给大数据带来更多有效信息的同时，也增加了很多无价值和不正确的信息。

04 大数据的通用应用

大数据已经渗透到全球市场的各个领域，其在不同领域的一些具体应用是：

1、金融领域

大数据在金融领域应用广泛，例如银行可以根据用户的信用卡刷卡、转账、微信评论等数据推送有针对性的广告，并有针对性地推荐金融产品。给客户。大数据在金融领域的运用可以概括为精准营销、风险管理、效率提升、决策支持。

2、医疗领域

医疗行业拥有大量的病例、检测记录、用药记录、治疗结果记录等，如果这些数据能够被利用，对医疗行业的影响将是不可估量的。诊断疾病并制定个体化治疗方案是医疗领域的重大挑战，大数据可以帮助建立涵盖疾病特征、患者病情和治疗方案的数据库，为人类健康做出巨大贡献。

3、生物领域

来自世界各地的研究人员正在认真推进人类基因组计划，刺激了生物数据的爆炸性增长。基因检测可以帮助人们更深入、更全面地了解自己当前和未来的健康状况，甚至可以帮助父母在宝宝出生前检测其健康状况。因此，人类基因组计划将成为人类未来战胜疾病的重要工具。

大数据可以整合和分析现有的人类基因检测结果，加速人类基因组研究的进程。

4、零售业

零售行业利用大数据了解顾客的消费偏好和趋势，利用其进行商品及相关产品的精准营销，降低运营成本，提高采购管理和过期产品管理效率。大数据帮助零售商预测消费者需求趋势，提高供应链更高效地满足需求的能力。挖掘并有效利用大数据带来的潜在信息，很可能成为未来零售领域的必争之地。

5.电子商务领域

电商行业数据积累多，数据规模大，可以从用户消费趋势、区域消费特征等多方面分析提取有效信息。

大数据在电商领域的应用已经相当规模，电商也是最早利用大数据进行精准营销的行业。电商企业可以根据顾客的消费习惯提前准备产品，提高产品配送效率。此外，通过分析客户浏览、收藏、添加到购物车和购买等数据，您可以向用户推荐有效的产品并增加销量。记录。

作者简介：王建宗博士，大型金融集团某科技公司人工智能高级总监、高级工程师，中国计算机学会大数据专家委员会委员、高级委员，中国人工智能博士后研究员佛罗里达大学计算机联合会；莱斯大学前电气和计算机工程主管、惠普研究员和高级云计算解决方案专家。

何安勋是某大型金融集团科技公司的高级算法工程师，中国计算机协会会员，中国计算机协会青年计算机科技论坛（YOCSEF深圳）会员。拥有丰富的金融智能行业经验，主要研究金融智能系统框架搭建、算法研究、模型融合技术，致力于推动金融智能应用和价值创造。

李泽元是某大型金融集团科技公司的高级人工智能产品经理，同时也是中国计算机协会会员，多年来一直致力于金融智能商业化工作，负责打造金融智能。技术服务生态，促进实施。产品。

本文摘自《金融智能：AI如何为银行、保险、证券业赋能》，经出版社许可发布。

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本书阐述了如何利用人工智能技术解决银行、保险、证券行业的核心痛点，赋能数字化转型。作者从金融智能一线从业者的角度，深入分析了传统金融行业的问题和局限性、金融智能的特点和优势，明确了金融领域对人工智能等技术的需求。马苏。专注于金融智能在银行、保险领域的应用，为证券行业众多应用场景提供具体的解决方案。