
互联网大佬告诉你什么是大数据
如何理解大数据
一般概念意义上:大数据(Big Data)又称为巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
通俗理解:大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征。一方面,互联网的发展为大数据的发展提供了更多数据、信息与资源;另一方面,大数据的发展为互联网的发展提供了更多支撑、服务与应用。
大数据的4V特点:Volume(大量)、Variety(多样)、Velocity(高速)、Value(价值)。在各行各业均存在大数据,但巨量信息和资讯纷繁复杂,需要进行再次处理提炼出其深层次的规律。
大数据的挖掘和处理:大数据必然无法用人脑来推算、估测,或者用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构,依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术,因此,大数据的挖掘和处理必须用到云技术。
大数据的应用:大数据可应用于各行各业,将人们收集到的庞大数据进行分析整理,实现资讯的有效利用。
大数据帮助政府实现市场经济调控、公共卫生安全防范、灾难预警、社会舆论监督;
大数据帮助城市预防犯罪,实现智慧交通,提升紧急应急能力;
大数据帮助医疗机构建立患者的疾病风险跟踪机制,帮助医药企业提升药品的临床使用效果,帮助艾滋病研究机构为患者提供定制的药物;
大数据帮助航空公司节省运营成本,帮助电信企业实现售后服务质量提升,帮助保险企业识别欺诈骗保行为,帮助快递公司监测分析运输车辆的故障险情以提前预警维修,帮助电力公司有效识别预警即将发生故障的设备;
大数据帮助电商公司向用户推荐商品和服务,帮助旅游网站为旅游者提供心仪的旅游路线,帮助二手市场的买卖双方找到最合适的交易目标,帮助用户找到最合适的商品购买时期、商家和最优惠价格;
大数据帮助企业提升营销的针对性,降低物流和库存的成本,减少投资的风险,以及帮助企业提升广告投放精准度;
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,并为投资者分析评估拍一部电影需要投入多少钱才最合适,否则就有可能收不回成本;
大数据帮助社交网站提供更准确的好友推荐,为用户提供更精准的企业招聘信息,向用户推荐可能喜欢的游戏以及适合购买的商品。
大数据价值链条的三种模式:
1、手握大数据,但是没有利用好;比较典型的是金融机构,电信行业,政府机构等。
2、没有数据,但是知道如何帮助有数据的人利用它;比较典型的是IT咨询和服务企业,比如,埃森哲,IBM,Oracle等。
3、既有数据,又有大数据思维;比较典型的是Google,Amazon,Mastercard等。
互联网大佬告诉你什么是大数据
阿里巴巴集团董事局主席马云:未来最大的能源是大数据
人类正从IT时代走向DT时代。整个世界将会发生翻天覆地的变化,IT时代把人变成了机器,而DT时代把机器变成了智能化的人,我们正在进入一个新型的时代。这是一个可以共同展望未来的时代,不是去改变别人,而是改变自己,去拥抱这个时代。
未来的制造业不仅仅是会生产商品和产品,未来的制造业制造出来的机器必须会思考,必须会说话,必须会交流,未来所有的制造业都将会成为互联网和大数据的终端企业。未来的制造业要的不是石油,它最大的能源是数据。
今天如果你不参与整个大数据的建设,如果你不参与大数据技术、云计算,不把自己的企业真正变成一个互联网的制造业,我相信你一定会像今天一样抱怨和埋怨。
腾讯公司董事会主席兼CEO马化腾:“互联网+”是一种能力
“互联网+”的发展与大数据、云计算密不可分。腾讯一直提供全面的互联网服务,业务产品线众多,并且已经输出了一整套“互联网+”的解决方案。腾讯希望利用自身资源,协助贵州省建成长江经济带重要数据基地和中国南方的重要数据中心。
小米科技公司董事长兼CEO雷军:挖掘大数据时代的商业模式
站在小米的角度,我们充分感受到了大数据的浪潮扑面而来。因为小米的主业是做智能手机,今天的手机不是单纯的通讯工具,它其实是一个随身携带的电脑,更重要的是,它也是随身携带的相机。正因为这个特点,它无时无刻不在产生着海量的数据。
今天最大的困难是什么呢?是大数据时代的投入也非常大,但是整个市场还在初期阶段,如果没有配套的商业模式的话,其实发展压力还是非常大。那么怎么保证大数据能够持续的发展?我觉得全行业的关键点是怎么探索数据的价值,怎么挖掘大数据时代的商业模式,是我们今天当务之急。
奇虎360董事长周鸿祎:真正的大数据时代刚刚开始
真正的大数据时代我觉得刚刚开始。我们现在觉得当互联网从PC互联网到手机互联网产生了数据,量有了飞速的增长,实际上现在“互联网+”中间有一个非常重要的趋势,就是IOT,也就是我们所说的万物互联。
我们今天所说的大数据,在未来五年里,随着IOT的技术发展,每个人平均会拥有30到50个智能设备在和互联网连接,而且所有这些智能设备,即使你在睡觉的时候他们可能也在默默为你工作,不断采集各种数据,上传到云端。我觉得这代表了未来大数据真正的趋势,也就是今天大数据的时代才刚刚开始。
中国宽带资本董事长田溯宁:这是一个数据大发现的时代
我们今天看待大数据要从历史角度来看,人类文明进步与大发现有关系,我们可能到了一个新的大发现时代,就是像人类过去发现新大陆、矿物质、抗菌素一样到了一个数据大发现时代。
大数据时代为人类社会发展提供了空前的机遇和挑战,大数据流动的国际属性、数据产权、隐私权、主权等诸多问题。
信中利国际控股公司董事长兼总裁汪潮涌:大数据须有四大特色
大数据必须有四个特色。第一个是要足够大,有足够海量的数据;第二个是数据需要经过清洗、挖掘才有价值;第三个是数据需要多样化,这样才能构成一个大数据的基地;第四是数据的处理和速度。
富士康科技集团创办人兼总裁郭台铭:大数据时代要做“六流”公司
我所谓讲的“六流”其实是在大数据产业中一个关键的信息处理技术,大数据咨询处理过程中蕴含着信息流、技术流与资金流,此为三虚。以及人员流、物料流以及过程流,此为三实。
此“六流”哲理深藏在我们每个公司治理、产业创新、应用净化过程中,因为这六流虚实结合,软硬整合,才能贯穿整个大数据的应用,让大数据的积累更有意义,更进转化为有用作为决策的小数据,帮助我们创新与分析决策。透过这些有用的小数据,让我们可以迈向万物联网的智能社会,而就是需要这“六流”来帮公司进行转型,进而实现互联网+八大生活(工作生活、教育生活、娱乐生活、家庭生活、安全生活、采购与交易生活、交通环保生活)。
其实大数据的身影无处不在,而未来我们需要做的就是:在大数据时代已经到来的时候要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01