京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
“大数据饽饽”不好啃
《大数据时代》一书风靡全球已有时日。大数据(Big Data),又称“巨量资料”,是指其数据规模极其巨大,以致很难通过一般软件工具加以撷取、管理、处理并整理成为有用资讯。按业界说法,大数据特点为4个“V”:即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。
大量、高速——到了什么程度呢?一个移动硬盘,容量大约为10个G。2001年,全球互联网总流量达到1EB(即10亿个G);2004年,一个月即达到1EB;2007年,达到1EB只需一周;而到2013年,仅需一天!换句话说,全球互联网一天产生的信息量,可以刻满1.88亿张DVD光盘。
多样、价值——如此大量、高速的数据,其多样性毋庸置疑,小到个人与个人的数分钟通话,大到公司与公司的巨额交易,虽然全是些风马牛不相及的数字,但经过科学的收集、归类、整理,再加以分析、排列、组合,就会神奇地演变成全新的极其有用的各种资讯。原始数据越大,处理难度自然越大,但处理后其应用价值亦越大。大数据这种无中生有、化腐朽为神奇的增值功能,令人神往。
正因此,世界经济论坛报告将大数据认定为新世纪的“新财富”,称其价值“堪比石油”。也正因此,发达国家纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要目标。美国政府于2012年3月发布了《大数据研究与发展倡议》报告,这是继1993年宣布“信息高速公路”之后又一重大部署。欧盟及日本等国也在大数据研发方面投入巨资,竭尽全力拼抢这一制高点。
大数据这块饽饽虽然闻起来很香,但啃起来却有点硬,其难度有四,一是数据收集难,不但难在大,海量信息,而且难在杂,万千角度;二是数据存储难,如此海量存储,既要低成本、低能耗,又要高质量、高识别;三是数据处理难,信息如密网交织,错综复杂,处理如剥茧抽丝,穿针引线,其难度可想而知;四是数据呈现难,数据最终是要拿来使用的,其呈现须简单、实用,无疑,这是又一个由繁入简的艰巨工程。
好在,大数据应用已初见曙光,欧美各国均有成功先例。有人设想,倘若我们将大数据应用于日常生活,那么,当你打算购买某一产品时,只消将名称输入手机,大数据就会告诉你,这些东西在当地哪些商场有售,其价格分别是多少。于是,你可以马上作出决策。这将给人们带来多么大的方便,又将给商业流通带来多么大的改变。
万事虽然起头难,坚持动手就不难。所谓数据之“大”,不过相对而言。目前,百度、阿里巴巴、腾讯等不少公司已着手成立大数据研发机构。百度目前日处理数据量已达100PB(1EB=1024PB),相当于2700万册藏书。而阿里则根据淘宝网上中小企业的交易状况,筛选出财务健康及讲诚信企业,并对其发放无担保贷款300多亿元,坏账率仅0.3%。这都是大数据应用的好例子。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09