大数据’是第三次浪潮的华彩乐章_数据分析师
美国社会思想家托夫勒在 《第三次浪潮》中提出,如果说IBM的主机拉开了信息化革命的大幕,那么‘大数据’才是第三次浪潮的华彩乐章。大数据以其浅显易懂的概念、广泛的潜在应用需求和可展望的巨大经济社会效益,正成为继云计算、物联网之后信息技术领域的又一热点,并将在社会经济各领域产生深刻影响。
麦肯锡全球研究院 (MGI)于2011年6月发布了题为《大数据:下一个创新、竞争和生产力的前沿》的研究报告,最早提出大数据时代已经到来,并从经济角度引发全球对大数据的关注。报告指出,当前大数据规模以及其存储容量正在迅速增长,已经渗透到各个行业和业务职能领域,成为可以与物质资产和人力资本相提并论的重要的生产要素。大数据是继传统IT之后下一个提高生产率的技术前沿。只要具有适当的政策推动,大数据的使用将成为未来提高竞争力、生产力、创新能力以及创造消费者盈余的关键要素,成为领军企业与其他企业之间最大的显着差别。那些没有引入新的分析技术和新的数据类型的企业,不太可能成为其行业的领军者。
2012年3月,美国奥巴马政府宣布推出 大数据的研究和发展计划。该计划涉及美国国家科学基金、美国国家卫生研究院、美国能源部、美国国防部、美国国防部高级研究计划局、美国地质勘探局等6个联邦政府部门,承诺将投资两亿多美元,大力推动和改善与大数据相关的收集、组织和分析工具及技术,以推进从大量的、复杂的数据集合中获取知识和洞见的能力。美国奥巴马政府宣布投资大数据领域,是大数据从商业行为上升到国家战略的分水岭,表明大数据正式提升到战略层面,大数据在经济社会各个层面、各个领域都开始受到重视。
大数据的三重内涵
大数据在业内并没有统一的定义。不同厂商、不同用户,站的角度不同,对大数据的理解也不一样。麦肯锡报告中对大数据的基本定义是:大数据是指其大小超出了典型数据库软件的采集、储存、管理和分析等能力的数据集合。赛迪智库指出,大数据是一个相对的概念,并没有一个严格的标准限定多大规模的数据集合才称得上是大数据。事实上,随着时间推移和数据管理与处理技术的进步,符合大数据标准的数据集合的规模也在并将继续增长。同时,对于不同行业领域和不同应用而言,大数据的规模也不统一。
虽然大数据直接代表的是数据集合这一静态对象,但赛迪智库经过深入研究认为,目前所提到的大数据,并不仅仅是大规模数据集合本身,而应当是数据对象、技术与应用三者的统一:
1.从对象角度看,大数据是大小超出典型数据库软件采集、储存、管理和分析等能力的数据集合。需要注意的是,大数据并非大量数据简单、无意义的堆积,数据量大并不意味着一定具有可观的利用前景。由于最终目标是从大数据中获取更多有价值的新信息,所以必然要求这些大量的数据之间存在着或远或近、或直接或间接的关联性,才具有相当的分析挖掘价值。数据间是否具有结构性和关联性,是 大数据与大规模数据的重要差别。
2.从技术角度看,大数据技术是从各种各样类型的大数据中,快速获得有价值信息的技术及其集成。大数据与大规模数据、海量数据等类似概念间的最大区别,就在于大数据这一概念中包含着对数据对象的处理行为。为了能够完成这一行为,从大数据对象中快速挖掘更多有价值的信息,使大数据活起来,就需要综合运用灵活的、多学科的方法,包括数据聚类、数据挖掘、分布式处理等,而这就需要拥有对各类技术、各类软硬件的集成应用能力。可见,大数据技术是使大数据中所蕴含的价值得以发掘和展现的重要工具。
3.从应用角度看,大数据是对特定的大数据集合、集成应用大数据技术、获得有价值信息的行为。正由于与具体应用紧密联系,甚至是一对一的联系,才使得应用成为大数据不可或缺的内涵之一。
需要明确的是,大数据分析处理的最终目标,是从复杂的数据集合中发现新的关联规则,继而进行深度挖掘,得到有效用的新信息。如果数据量不小,但数据结构简单,重复性高,分析处理需求也仅仅是根据已有规则进行数据分组归类,未与具体业务紧密结合,依靠已有基本数据分析处理技术已足够,则不能算作是完全的大数据,只是大数据的初级发展阶段。
大数据对信息产业的影响
大数据的热潮兴起于新一代信息技术的融合发展,物联网、移动互联网、数字家庭、社会化网络等应用使得数据规模快速扩大,对大数据的处理和分析的需求日益旺盛,推动了大数据领域的发展。反过来,大数据的分析、优化结果又反馈到这些应用中,进一步改善其使用体验,支撑和推动新一代信息技术产业的发展。
赛迪智库 《软件与信息服务研究》指出,大数据将为信息产业带来新的增长点。IDC预测,全球数据在2015年将达到10万亿TB。面对爆发式增长的海量数据,基于传统架构的信息系统已难以应对,同时传统商业智能系统和数据分析软件面对以视频、图片、文字等非结构化数据为主的大数据时,也缺少有效的分析工具和方法。信息系统普遍面临升级换代的迫切需求为信息产业带来新的、更为广阔的增长点。
同时,大数据将加速信息技术产品的创新融合发展。大数据面临着有效存储、实时分析等挑战,必将对芯片、存储产业产生重要影响,将推动一体化数据存储处理服务器、内存计算等产品的升级创新。对数据快速处理和分析的需求,将推动商业智能、数据挖掘等软件在企业级的信息系统中得到融合应用,成为业务创新的重要手段。
数据分析咨询请扫描二维码
CDA数据分析师在中国航信高科技产业园进行了面向测试度量的数据分析培训课程,培训人数近2 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司,在迈瑞总部展开了为期两天的培训,本次课程参训人员线上及线下近百人, ...
2024-05-01CDA数据分析师在合肥市对合肥阳光新能源科技有限公司开展了为期8天的企业内训。 合肥阳光新能源科技 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进海尔大学,进行了《数据治理与数据中台建设的道与术》专题培训,培训现场爆满,近百人参加了此次培训。 ...
2024-05-01在中国银行苏州分行培训中心开始数据分析师培训,此次培训课程共10天内容,包括Excel、MySQL、概率论与数理统计、SPSS等内容, ...
2024-05-01从实际的业务需求出发,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,探讨数据挖掘、机器学习模型在金融领域的应用,包括获客、信用评分、细分画像、交叉销售、反欺诈、违规识别、时序预测、运筹优化、流程挖掘九个方面,形成 ...
2024-05-01本次培训课程为线上+线下的模式,由于学员编程能力不一、部分学员没有编程基础,故提供统计学、python基 ...
2024-05-01华夏银行信用卡中心-机器学习培训 1、课程亮点 取材于业界一流企业和顶级咨询公司的行业实践;已经被证明是人人 ...
2024-05-01主 题:数据中台建设及数据分析应用主题分享 1. 数据中台市场洞察 2. 主流数据中台产品比较 3. 某企业数据中 ...
2024-05-01围绕“数据驱动”战略,全力打造我行 300 人数字化人才梯队,着力培养数字化管理人才、大数据专业团队 ...
2024-05-01在当今数据驱动的商业环境中,数据分析成为了企业决策的重要依据。通过对大量数据的收集、处理和分析,企业能够更好地理解市场 ...
2024-04-29在人工智能(AI)的世界里,提示词(Prompt)是一种强大的工具,它能够引导AI按照用户的需求产生特定的输出。本文将深入探讨AI ...
2024-04-29CDA立足未来职场,拓展前沿视野——对外经贸大学保险学院举办“三全育人大讲堂”分享行业最新动态。 ...
2024-04-294月2日,CDA数据分析师创始发起人兼协会理事长赵坚毅博士受邀在浙江万里学院举办了一场以“数字化能力在职场中的作用” ...
2024-04-29随机森林(Random Forests)现在机器学习中比较火的一个算法,是一种基于Bagging的集成学习方法,能够很好地处理分类和回归的问 ...
2022-12-23方差分析是数据分析中常用的一种统计分析方法,接下来让我们简单了解一下方差分析的基本思想和原理吧。 方差分析(Analysis ...
2022-12-23来源:关于数据分析与可视化 关于streamlit-aggrid 数据排序 表格样式的调整 数据 ...
2022-08-03作者:麦叔 定义 「把上面晦涩的概念汇成一句话就是:」 ❝ 回调函数就是一个被作为参 ...
2022-08-03现今,高学历人群日益增多,物以稀为贵的高学历光环淡去。无论本科生还是研究生,甚至博士生,求职竞争力都大不如前,就业压力越来越大。
2022-06-01某家企业10个人面试,有9个本科生……如何脱颖而出,除得体的举止和良好的沟通力外,证书成重要筹码,这也是很多人考证的关键所在。
2022-04-14