建鄴區(qū)大數(shù)據(jù)技術(shù)概況

來源: 發(fā)布時間:2025-03-28

趨勢一:數(shù)據(jù)的資源化何為資源化,是指大數(shù)據(jù)成為企業(yè)和社會關(guān)注的重要戰(zhàn)略資源,并已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而,企業(yè)必須要提前制定大數(shù)據(jù)營銷戰(zhàn)略計劃,搶占市場先機。趨勢二:與云計算的深度結(jié)合大數(shù)據(jù)離不開云處理,云處理為大數(shù)據(jù)提供了彈性可拓展的基礎(chǔ)設(shè)備,是產(chǎn)生大數(shù)據(jù)的平臺之一。自2013年開始,大數(shù)據(jù)技術(shù)已開始和云計算技術(shù)緊密結(jié)合,預計未來兩者關(guān)系將更為密切。除此之外,物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)等新興計算形態(tài),也將一齊助力大數(shù)據(jù)**,讓大數(shù)據(jù)營銷發(fā)揮出更大的影響力。趨勢三:科學理論的突破隨著大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展,就像計算機和互聯(lián)網(wǎng)一樣,大數(shù)據(jù)很有可能是新一輪的技術(shù)**。隨之興起的數(shù)據(jù)挖掘、機器學習和人工智能等相關(guān)技術(shù),可能會改變數(shù)據(jù)世界里的很多算法和基礎(chǔ)理論,實現(xiàn)科學技術(shù)上的突破。未來幾年數(shù)據(jù)泄露事件的增長率也許會達到100%,除非數(shù)據(jù)在其源頭就能夠得到安全保障。建鄴區(qū)大數(shù)據(jù)技術(shù)概況

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對于“大數(shù)據(jù)”(Big data)研究機構(gòu)Gartner給出了這樣的定義?!按髷?shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。麥肯錫全球研究所給出的定義是:一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面**超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)**,具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價值密度低四大特征。大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息,而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進行專業(yè)化處理。換而言之,如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè),那么這種產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)盈利的關(guān)鍵,在于提高對數(shù)據(jù)的“加工能力”,通過“加工”實現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。南京網(wǎng)絡(luò)營銷大數(shù)據(jù)技術(shù)排行榜根據(jù)客戶的購買習慣,為其推送他可能感興趣的優(yōu)惠信息。

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在這個快速發(fā)展的智能硬件時代,困擾應用開發(fā)者的一個重要問題就是如何在功率、覆蓋范圍、傳輸速率和成本之間找到那個微妙的平衡點。企業(yè)組織利用相關(guān)數(shù)據(jù)和分析可以幫助它們降低成本、提高效率、開發(fā)新產(chǎn)品、做出更明智的業(yè)務(wù)決策等等。例如,通過結(jié)合大數(shù)據(jù)和高性能的分析,下面這些對企業(yè)有益的情況都可能會發(fā)生:(1)及時解析故障、問題和缺陷的根源,每年可能為企業(yè)節(jié)省數(shù)十億美元。(2)為成千上萬的快遞車輛規(guī)劃實時交通路線,躲避擁堵。(3)分析所有SKU,以利潤比較大化為目標來定價和清理庫存。(4)根據(jù)客戶的購買習慣,為其推送他可能感興趣的優(yōu)惠信息。(5)從大量客戶中快速識別出***客戶。(6)使用點擊流分析和數(shù)據(jù)挖掘來規(guī)避**行為。

洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數(shù)據(jù)預測犯罪的發(fā)生。Google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關(guān)鍵詞預測禽流感的散布。統(tǒng)計學家內(nèi)特·西爾弗(Nate Silver)利用大數(shù)據(jù)預測2012美國選舉結(jié)果。麻省理工學院利用**數(shù)據(jù)和交通數(shù)據(jù)建立城市規(guī)劃。梅西百貨的實時定價機制。根據(jù)需求和庫存的情況,該公司基于SAS的系統(tǒng)對多達7300萬種貨品進行實時調(diào)價。 [8] 醫(yī)療行業(yè)早就遇到了海量數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn),而近年來很多國家都在積極推進醫(yī)療信息化發(fā)展,這使得很多醫(yī)療機構(gòu)有資金來做大數(shù)據(jù)分析。從大量客戶中快速識別出***客戶。

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其次,想要系統(tǒng)的認知大數(shù)據(jù),必須要***而細致的分解它,著手從三個層面來展開:***層面是理論,理論是認知的必經(jīng)途徑,也是被***認同和傳播的基線。在這里從大數(shù)據(jù)的特征定義理解行業(yè)對大數(shù)據(jù)的整體描繪和定性;從對大數(shù)據(jù)價值的探討來深入解析大數(shù)據(jù)的珍貴所在;洞悉大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢;從大數(shù)據(jù)隱私這個特別而重要的視角審視人和數(shù)據(jù)之間的長久博弈。第二層面是技術(shù),技術(shù)是大數(shù)據(jù)價值體現(xiàn)的手段和前進的基石。在這里分別從云計算、分布式處理技術(shù)、存儲技術(shù)和感知技術(shù)的發(fā)展來說明大數(shù)據(jù)從采集、處理、存儲到形成結(jié)果的整個過程。第三層面是實踐,實踐是大數(shù)據(jù)的**終價值體現(xiàn)。在這里分別從互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù),**的大數(shù)據(jù),企業(yè)的大數(shù)據(jù)和個人的大數(shù)據(jù)四個方面來描繪大數(shù)據(jù)已經(jīng)展現(xiàn)的美好景象及即將實現(xiàn)的藍圖。大數(shù)據(jù)離不開云處理,云處理為大數(shù)據(jù)提供了彈性可拓展的基礎(chǔ)設(shè)備,是產(chǎn)生大數(shù)據(jù)的平臺之一。雨花臺區(qū)什么是大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)勢

及時解析故障、問題和缺陷的根源,每年可能為企業(yè)節(jié)省數(shù)十億美元。建鄴區(qū)大數(shù)據(jù)技術(shù)概況

容量(Volume):數(shù)據(jù)的大小決定所考慮的數(shù)據(jù)的價值和潛在的信息; [5] 種類(Variety):數(shù)據(jù)類型的多樣性; [5] 速度(Velocity):指獲得數(shù)據(jù)的速度; [5] 可變性(Variability):妨礙了處理和有效地管理數(shù)據(jù)的過程。 [5] 真實性(Veracity):數(shù)據(jù)的質(zhì)量。 [5] 復雜性(Complexity):數(shù)據(jù)量巨大,來源多渠道。 [5] 價值(value):合理運用大數(shù)據(jù),以低成本創(chuàng)造高價值。大數(shù)據(jù)包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)越來越成為數(shù)據(jù)的主要部分。據(jù)IDC的調(diào)查報告顯示:企業(yè)中80%的數(shù)據(jù)都是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)每年都按指數(shù)增長60%。 [6]  大數(shù)據(jù)就是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到現(xiàn)今階段的一種表象或特征而已,沒有必要神話它或?qū)λ3志次分?,在以云計算?*的技術(shù)創(chuàng)新大幕的襯托下,這些原本看起來很難收集和使用的數(shù)據(jù)開始容易被利用起來了,通過各行各業(yè)的不斷創(chuàng)新,大數(shù)據(jù)會逐步為人類創(chuàng)造更多的價值。建鄴區(qū)大數(shù)據(jù)技術(shù)概況

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