大数据是啥?

大数据 2025-03-25 04:15 浏览(0) 评论(0)
- N +

一、大数据是啥?

大数据是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。大数据的五大特征:1、大量;2、高速;3、多样;4、低价值密度;5、真实性。

二、什么叫大数据

大数据包含几个方面的内涵吧

1. 数据量大,TB,PB,乃至EB等数据量的数据需要分析处理。

2. 要求快速响应,市场变化快,要求能及时快速的响应变化,那对数据的分析也要快速,在性能上有更高要求,所以数据量显得对速度要求有些“大”。

3. 数据多样性:不同的数据源,非结构化数据越来越多,需要进行清洗,整理,筛选等操作,变为结构数据。

4. 价值密度低,由于数据采集的不及时,数据样本不全面,数据可能不连续等等,数据可能会失真,但当数据量达到一定规模,可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。

很多行业都会有大数据需求,譬如电信行业,互联网行业等等容易产生大量数据的行业,很多传统行业,譬如医药,教育,采矿,电力等等任何行业,都会有大数据需求。

随着业务的不断扩张和历史数据的不断增加,数据量的增长是持续的。

如果需要分析大数据,则可以Hadoop等开源大数据项目,或Yonghong Z-Suite等商业大数据BI工具。

三、大数据是是什么?

让科多大数据告诉你吧,大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已,没有必要神话它或对它保持敬畏之心,在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下,这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了,通过各行各业的不断创新,大数据会逐步为人类创造更多的价值。

四、什么叫做大数据?

大数据,是指无法在可承受的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。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》[1] 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。 特征 容量(Volume):数据的大小决定所考虑的数据的价值的和潜在的信息; 种类(Variety):数据类型的多样性; 速度(Velocity):指获得数据的速度; 可变性(Variability):妨碍了处理和有效地管理数据的过程。 真实性(Veracity):数据的质量 复杂性(Complexity):数据量巨大,来源多渠道 有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类,而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似,大数据并不在“大”,而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言,如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。 大数据的价值体现在以下几个方面:1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;2) 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型;3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。 不过,“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考,科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过:“就今日言,有很多人忙碌于资料之无益累积,以致对问题之说明与解决,丧失了其对特殊的经济意义的了解。”这确实是需要警惕的。

五、大数据

大数据是什么?为什么要使用大数据?大数据有哪些流行的工具?本文将为您解答。

现在,大数据是一个被滥用的流行词,但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。

通过整合不同来源的数据,比如:网站分析、社交数据、用户、本地数据,大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易,成本越来越低,而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。

大数据通常与企业商业智能(BI)和数据仓库有共同的特点:高成本、高难度、高风险。

以前的商业智能和数据仓库的举措是失败的,因为他们需要花费数月甚至是数年的时间才能让股东得到可以量化的收益。然而事实并非如此,实际上你可以在当天就获得真实的意图,至少是在数周内。

为什么使用大数据?

数据在呈爆炸式的速度增长。其中一个显著的例子来自于我们的客户,他们大多使用谷歌分析。当他们分析一个长时间段数据或者使用高级细分时,谷歌分析的数据开始进行抽样,这会使得数据的真正价值被隐藏。

现在我们的工具可以收集点击级的巨量的数据,因此你可以追踪用户在他们访问路径(或者访问流)中的每一个点击行为。另外,如果你加入一些其他的数据源,它就真正的变成了大数据。

更完整的解析

大数据并不仅仅是大量的数据。它的真正意义在于根据相关的数据背景,来完成一个更加完整的报告。举个例子,如果你把你的CRM数据加入到你网站的数据分析当中,你可能就会找到你早就知道的高价值用户群。她们是女性,住在西海岸,年龄30至45,花费了大量的时间在购物网站和互联社区。

现在你已经被这些知识武装起来了,那就是如何有效的设定和获取更多高价值的用户。

类似Tableau和谷歌这样的公司给用户带来了更加强大的数据分析工具(比如:大数据分析)。Tableau提供了一个可视化分析软件的解决方案,每年的价格是2000美金。谷歌提供了BigQuery工具,他可以允许你在数分钟内分析你的数据,并且可以满足任何的预算要求。

大数据是什么?

由于大数据往往是一个混合结构、半结构化和非结构化的数据,因此大数据变得难以关联、处理和管理,特别是和传统的关系型数据库。当谈到大数据的时候,高德纳公司(Gartner

Group,成立于1979年,它是第一家信息技术研究和分析的公司)的分析师把它分成个3个V加以区分:

量级(Volume):大量的数据

速率(Velocity):高速的数据产出

多样性(Variety):多种类型和来源的数据。

正如我们所说,大部分的企业每一天在不同的领域都在产出大量的数据。这里给出一组样本数据的来源及类型,他们都是企业在做大数据分析时潜在的收集和聚合数据的方式:

网站分析

移动分析

设备/传感器数据

用户数据(CRM)

统一的企业数据(ERP)

社交数据

会计系统

销售点系统

销售体系

消费者数据(例如益佰利的数据、邓氏商联的数据或者普查数据)

公司内部电子表格

公司内部数据库

位置数据(空间位置、GPS定位的位置)

天气数据

但是针对无限的数据来源,不要去做太多事情。把焦点放在相关的数据上,并且从小的数据开始。通常以2-3种数据源开始是一个好的建议,比如网站数据、消费者数据和CRM,这些会让你得到一些有价值的见解。在你最初进入大数据分析之后,你可以开始添加数据源来促进你的分析,并且公布更多的分析结果。

大数据的好处

大数据提供了一种识别和利用高价值机会的前瞻性方法。如果你想,那么大数据可以提供如下好处:

根据数据背景获得更完整的情况

利用数据驱动做出更好的商业决策

降低商业风险

市场上最好的解决方案

开发出更好的定制化产品或服务

更好的预测客户的需求和想法

迅速适应市场

在实时数据的趋势和预测上更加主动

建立精确的生命价值周期(LTV)、地图和用户类型

阅读更长和更复杂的属性窗口(用于网站点击流数据)

对通过细分的更复杂的导航进行可视化,并且改善你的转化漏斗(用于网站点击流数据)

(摘自:中国客户关系网)