京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代:解析大数据的幕后推手是什么
当今,信息产业发达国家,如美、英、德、日等此前已将大数据作为国家核心竞争力提升为了国家战略。数字主权将是继边防、海防、空防之后,又一个大国博弈的空间。
一、大数据的定义和特征
大数据并非现在才出现。中国东汉时期人口已达6千多万,这显然是一个大数据,但不是今天讨论的大数据。维基百科对大数据的定义为:“大数据意指一个超大、难以用现有常规的数据库管理技术和工具处理的数据集。”大数据研究的目的是将数据转化为知识,探索数据的产生机制,进行预测和政策制定。
大数据同过去的海量数据有所区别,其基本特征可以用4个V来总结(Volume、Variety、Value和Velocity),即体量大、多样性、价值密度低和处理速度快。大数据的“大”没有精确的定义,不同的时代对应着不同的大数据规模。二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式,更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据,个性化数据占绝对多数。三是价值密度低。大数据分析犹如“大海捞针”。四是处理速度快。
二、解读大数据的主要成因
大数据的背后推手有哪些?以下三大因素是大数据的主要成因:
第一,人类保持数据的能力增强。
预计2020年,1太硬盘的价格将下降到3美元,相当于一杯咖啡的价格。一所普通大学的图书馆,其馆藏量大约就一两个太。
第二,人类生产数据的能力增强。
从2004年起,以脸谱网(Face book)、推特(Twitter)为代表的社交媒体相继问世,拉开了互联网的崭新时代—2.0时代。随着社交媒体的问世,带来以下三大变化:
一是社交媒体把交流和协同的功能推到了一个登峰造极的高度。在此之前,互联网的主要作用是信息的传播和分享,其最主要的组织形式是建立网站,但网站是静态的。进入Web2.0时代之后,互联网开始成为人们实时互动、交流协同的载体。
二是社交媒体推动数据总量骤然增加。由于社交媒体的横空出世,人类自己开始在互联网上生产数据,例如发推特、微博和微信,记录各自的活动和行为,全世界的网民都是数据的生产者,每个网民都犹如一个信息系统、一个传感器,不断地制造数据,这引发了人类历史上迄今为止最庞大的数据爆炸。
三是社交媒体使人类的数据世界更为复杂。数据包含两类数据:结构化数据和非结构化数据。在大家发的微博中,你的带图片、他的带视频,大小、结构完全不一样。因为没有严整的结构,在社交媒体上产生的数据,也被称为非结构化数据。目前全世界的数据大约75%都是非结构化数据。这部分数据的处理,远比结构严整的数据困难。
第三,人类使用数据的能力增强。
大数据之大,不仅在于其大容量,更在于其大价值。最根本的原因,是人类使用数据的能力取得了重大突破和进展。
三、大数据应用
主要有以下四个方面:
第一,对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。
移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态,这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化,将结果反馈到上述应用中,将创造出巨大的经济和社会价值。
第二,大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。
大数据时代,面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域,大数据将对芯片、存储产业产生重要影响,将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。
第三,大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。
各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。对大数据分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对;在医疗领域,可提高诊断准确性和药物有效性;在公共事业领域,大数据在促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用已开始得以发挥。
第四,大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。
抽样调查是社会科学的基本研究方法。但在大数据时代,不需要通过抽样,而是通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据,进行挖掘分析,揭示出规律性的东西,提出研究结论和对策。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】互联网、机会、运营、关键词、账户、数字化、后台、客户、成本、网络、数据分析、底层逻辑、市场推广、数据反馈、 ...
2026-05-14在Python数据分析中,Pandas作为核心工具库,凭借简洁高效的数据处理能力,成为数据分析从业者的必备技能。其中,基于两列(或多 ...
2026-05-14 很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会 ...
2026-05-14在零售行业存量竞争日趋激烈的当下,客户流失已成为侵蚀企业利润的“隐形杀手”——据行业数据显示,零售企业平均客户流失率高达 ...
2026-05-13当流量红利消退、用户需求日趋多元,“凭经验决策、广撒网投放”的传统营销模式早已难以为继。大数据的崛起,为企业营销提供了全 ...
2026-05-13 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-05-13【专访摘要】本次CDA持证专访邀请到拥有丰富物流供应链数据分析经验的赖尧,他结合自身在京东、华莱士、兰格赛等企业的从业经历 ...
2026-05-12在手游行业存量竞争日趋激烈、流量成本持续高企的当下,“拉新”早已不是行业核心痛点,“留存”尤其是“付费留存”,成为决定手 ...
2026-05-12 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-05-12用户调研是企业洞察客户需求、优化产品服务、制定运营策略的核心前提,而调研数据的可靠性,直接决定了决策的科学性与有效性。在 ...
2026-05-11在市场竞争日趋激烈、流量成本持续攀升的今天,企业的核心竞争力已从“获取流量”转向“挖掘客户价值”。客户作为企业最宝贵的资 ...
2026-05-11 很多数据分析师精通Excel单元格操作,熟练应用多种公式,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质 ...
2026-05-11在互联网运营、产品优化、用户增长等领域,次日留存率是衡量产品价值、用户粘性与运营效果的核心指标,更是判断新用户是否认可产 ...
2026-05-09相关性分析是数据分析领域中用于探究两个或多个变量之间关联强度与方向的核心方法,广泛应用于科研探索、商业决策、医疗研究、社 ...
2026-05-09 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-05-09在数据驱动运营的时代,指标是连接业务目标与实际行动的核心桥梁,是企业解读业务现状、发现问题、预判趋势的“量化标尺”。一套 ...
2026-05-08在存量竞争日趋激烈的商业时代,“以客户为中心”早已从口号落地为企业运营的核心逻辑。而客户画像作为打通“了解客户”与“服务 ...
2026-05-08 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“什么是表格结构数据”“它和表结构数据有什么区别”“表格结构数据有哪些核 ...
2026-05-08在数据分析、计量研究等场景中,回归分析是探究变量间量化关系的核心方法,无论是简单的一元线性回归,还是复杂的多元线性回归、 ...
2026-05-07在数据分析、计量研究等场景中,回归分析是探究变量间量化关系的核心方法,无论是简单的一元线性回归,还是复杂的多元线性回归、 ...
2026-05-07