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大數(shù)據(jù)基本概念01大數(shù)據(jù)是什么?0204大數(shù)據(jù)的應(yīng)用和案例03大數(shù)據(jù)的趨勢大數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和特征
大數(shù)據(jù)是什么?-概念大數(shù)據(jù)(BIGDATA)指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合,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)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。
大數(shù)據(jù)是什么?-大數(shù)據(jù)的三個層面123技術(shù)TECHNOLOGY實踐UTILIZATION理論THEORY特征定義價值探討現(xiàn)在和未來大數(shù)據(jù)隱私云計算分布式處理平臺存儲技術(shù)感知技術(shù)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)政府大數(shù)據(jù)企業(yè)大數(shù)據(jù)個人大數(shù)據(jù)
大數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和特征?-特征Volume(巨量性):數(shù)據(jù)體量巨大,數(shù)據(jù)規(guī)模已從GB到TB到PB,甚至開始以EB和ZB計數(shù)。Velocity(即時性):數(shù)據(jù)產(chǎn)生、處理和分析速度在持續(xù)加快,數(shù)據(jù)流量大,處理能力從批處理轉(zhuǎn)向流處理Variety(多樣性):大數(shù)據(jù)類型復(fù)雜。大量異構(gòu)數(shù)據(jù),多源數(shù)據(jù),半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)大量涌現(xiàn)Value(數(shù)據(jù)價值密度低):數(shù)據(jù)體量不斷增大,單位數(shù)據(jù)的價值密度不斷降低,而數(shù)據(jù)的整體價值在提高Veracity(真實性):數(shù)據(jù)存在真實性的要求
大數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和特征?-結(jié)構(gòu)結(jié)構(gòu)化非結(jié)構(gòu)化半結(jié)構(gòu)化大數(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。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%。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)λ3志次分模谝栽朴嬎銥榇淼募夹g(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)造更多價值。
大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢-技術(shù)類應(yīng)用語音識別多場景語音服務(wù)專家,讓你的設(shè)備長上耳朵,讓你的設(shè)備開口說話文字識別依托業(yè)界領(lǐng)先的深度學(xué)習(xí)技術(shù),提供了自然場景下整圖文字檢測、定位、識別等功能人臉識別基于只能人臉分析算法,提供人臉檢測、人臉識別、關(guān)鍵點定位、屬性識別和活體檢測等一整套技術(shù)方案深度學(xué)習(xí)針對海量數(shù)據(jù)提供的云端托管的分布式深度學(xué)習(xí)平臺,助力客戶輕松使用深度學(xué)習(xí)技術(shù),打造智能應(yīng)用和服務(wù)機器學(xué)習(xí)基于內(nèi)部應(yīng)用多年的機器學(xué)習(xí)算法庫,提供實用的行業(yè)大數(shù)據(jù)解決方案自然語言基于自然語言處理技術(shù),對人類自然語言進行分析、理解、生成、翻譯,實現(xiàn)自然的人機對話交互
大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢-數(shù)據(jù)采集與處理趨勢一:數(shù)據(jù)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。增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。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。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)革命,讓大數(shù)據(jù)營銷發(fā)揮出更大的影響力。
大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢-數(shù)據(jù)采集與處理趨勢三:科學(xué)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)革命。隨之興起的數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)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(xué)技術(shù)上的突破。趨勢四:數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)聯(lián)盟的成立未來,數(shù)據(jù)科學(xué)將成為一門專門的學(xué)科,被越來越多的人所認(rèn)知。各大高校將設(shè)立專門的數(shù)據(jù)科學(xué)類專業(yè),也會催生一批與之相關(guān)的新的就業(yè)崗位。基于數(shù)據(jù)這個基礎(chǔ)平臺,也將簡歷起跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)共享平臺,之后,數(shù)據(jù)共享將擴展到企業(yè)層面,并且成為未來產(chǎn)業(yè)的核心一環(huán)。
大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢-數(shù)據(jù)采集與處理趨勢五:數(shù)據(jù)泄露泛濫未來幾年數(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。企業(yè)需要從新的角度來確保自身以及客戶數(shù)據(jù),所有數(shù)據(jù)在創(chuàng)建之初便需要或得安全保障,而并非在數(shù)據(jù)保存的最后一個環(huán)節(jié),僅僅加強后者的安全措施已被證明于事無補。趨勢六:數(shù)據(jù)管理成為核心競爭力數(shù)據(jù)資產(chǎn)是企業(yè)核心資產(chǎn)。企業(yè)將數(shù)據(jù)管理作為企業(yè)核心競爭力,持續(xù)發(fā)展,戰(zhàn)略性規(guī)劃與運用數(shù)據(jù)資產(chǎn),成為企業(yè)數(shù)據(jù)管理的核心。數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理效率與主營業(yè)務(wù)收入增長率、銷售收入增長率顯著正相關(guān)。對于具有互聯(lián)網(wǎng)思維的企業(yè)而言,數(shù)據(jù)資產(chǎn)競爭力所占比重為36.8%,數(shù)據(jù)資產(chǎn)的管理效果將直接影響企業(yè)的財務(wù)表現(xiàn)。
大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢-數(shù)據(jù)采集與處理趨勢七:數(shù)據(jù)質(zhì)量是BI(商業(yè)智能)成功的關(guān)鍵想要成功,企業(yè)需要理解原始數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)分析之間的差距,從而消除低質(zhì)量數(shù)據(jù)并通過BI獲得更加決策趨勢八:數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)復(fù)合化程度加強大數(shù)據(jù)的世界不只是一個單一的、巨大的計算機網(wǎng)絡(luò),而是一個由大量活動構(gòu)件與多元參與者元素所構(gòu)成的生態(tài)系統(tǒng),終端設(shè)備提供商、基礎(chǔ)設(shè)施提供商、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供商、網(wǎng)絡(luò)接入服務(wù)提供商、數(shù)據(jù)服務(wù)使能者、數(shù)據(jù)服務(wù)提供商、觸電服務(wù)、數(shù)據(jù)服務(wù)零售商等等一系列的參與者共同構(gòu)建的生態(tài)系統(tǒng)。
大數(shù)據(jù)應(yīng)用和案例大數(shù)據(jù)的應(yīng)用領(lǐng)域人力資源教育學(xué)公共服務(wù)天文學(xué)電子政務(wù)傳媒業(yè)生物醫(yī)學(xué)商業(yè)智能氣候?qū)W企業(yè)管理市場營銷生活娛樂更多...
大數(shù)據(jù)應(yīng)用和案例-消費大數(shù)據(jù)例如:通過對用戶數(shù)據(jù)的分析,在他們還沒有下單購物前,提前發(fā)出包裹。這項技術(shù)可以縮短發(fā)貨時間,從而降低消費者前往實體店的沖動。從下單到收貨之間的時間延遲可能會降低人們的購物意愿,導(dǎo)致他們放棄網(wǎng)上購物。
大數(shù)據(jù)應(yīng)用和案例-交通大數(shù)據(jù)例如:UPS最新的大數(shù)據(jù)來源是安裝在公司4.6萬多輛卡車上的遠程通信傳感器,這些傳感器能傳回車速、方向、剎車和動力性能等方面的數(shù)據(jù)。收集到的數(shù)據(jù)流不僅能說明車輛的日常性能,還能幫助公司重新設(shè)計物流路線。
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