¿Cuáles son los impactos del big data?
El primero en proponer la llegada de la era del big data fue McKinsey: “Los datos han penetrado en todas las industrias y áreas funcionales de los negocios hoy en día y se han convertido en un factor importante de producción. La extracción de datos y aplicaciones masivas, presagiando la llegada de una nueva ola de crecimiento de la productividad y excedente del consumidor”.
La definición dada por Gartner es que "big data" es un activo de información masivo, de alto crecimiento y diversificado que requiere nuevos modelos de procesamiento para tener capacidades más sólidas de toma de decisiones, conocimiento y optimización de procesos. ?
Victor Meyer Schoenberg dio varios ejemplos en su libro "La era del big data" para ilustrar una verdad: cuando llegue la era del big data, deberíamos utilizar el pensamiento de big data para explorar el valor potencial del big data. datos. ?
Uno de los casos más clásicos es la encuesta sobre "cerveza" y "pañales" realizada por Wal-Mart. En su investigación, Walmart descubrió que existe un tipo de cliente que no sólo compra pañales, sino que también compra frecuentemente cerveza. Los dos tipos de mercancías aparentemente no relacionados son en realidad causados por un fenómeno social. Hay muchas parejas jóvenes. La anfitriona cuida a los niños en casa, mientras el anfitrión va al supermercado a comprar pañales, normalmente trayendo cerveza. ?
1. Ayudar a las empresas a mejorar la pertinencia del marketing, reducir los costos de logística e inventario, reducir los riesgos de inversión y ayudar a las empresas a mejorar la precisión de la publicidad;
2. Ayudar a las ciudades a prevenir el crimen, implementar transporte inteligente y mejorar las capacidades de respuesta a emergencias;
3. Ayudar a las empresas de comercio electrónico a recomendar productos y servicios a los usuarios, ayudar a los sitios web de viajes a ofrecer a los turistas sus rutas de viaje favoritas, ayudar a los compradores y vendedores en el mercado de segunda mano a encontrar los socios de transacción más adecuados y ayudar a los usuarios a encontrar los períodos de compra más adecuados, comerciantes y mejores precios;
4. Ayudar a las instituciones médicas a establecer mecanismos de seguimiento del riesgo de enfermedades de los pacientes, ayudar a las compañías farmacéuticas a mejorar el uso clínico de los medicamentos y ayudar a las instituciones de investigación del SIDA a proporcionar medicamentos personalizados para los pacientes;
5. Ayudar al gobierno a lograr la regulación económica del mercado, la prevención de la seguridad y la salud pública, la alerta temprana de desastres y la supervisión de la opinión pública. ?
Los datos a menudo pueden permitirle descubrir fenómenos que parecen irracionales e ilógicos, pero que existen y ocurren con frecuencia. Lo anterior es la disposición de rendimiento específica de Yimeisoft big data en la vida real. ?
En el futuro, el big data debería estar en todas partes. Aunque es imposible predecir con precisión qué tipo de forma final traerá el big data a la sociedad humana, creo que los cambios del big data no se detendrán. ?
¿Qué impacto tiene la era del big data en la vida de las personas?
Big data es un tipo de datos enormes, dinámicos y sostenibles que se pueden extraer utilizando nuevos sistemas, nuevas herramientas y nuevos modelos para obtener insights y nuevos valores. En el pasado, al enfrentarnos a enormes cantidades de datos, es posible que hubiéramos quedado ciegos y, por lo tanto, incapaces de comprender la verdadera naturaleza de las cosas, por lo que sacábamos inferencias erróneas en el trabajo científico. Con el advenimiento de la era del big data, se nos presentará toda la verdad.
¿Qué es el big data?
"Big data" es una colección de datos compuesta por datos masivos con estructura compleja y numerosos tipos. Es un modelo de aplicación y procesamiento de datos basado en la computación en la nube. Es un recurso intelectual y una capacidad de servicio de conocimiento formado a través de la integración, el intercambio y la reutilización cruzada de datos.
2. Características del big data: cantidad, diversidad y velocidad.
iResearch cree que el big data cumple las siguientes tres condiciones: primero, la cantidad de datos es enorme. Según datos de la investigación de IDC, el volumen de información global de 2011,8 billones de GB equivale a tres tweets por minuto por cada estadounidense, lo que equivale a 26.976. Se estima que en 2015 habrá 8 billones de GB de información en el mundo. En segundo lugar, existen muchos tipos de datos. Además de los datos estructurados que antes eran fáciles de almacenar, también incluye una gran cantidad de datos no estructurados, como registros web, audio, vídeo, imágenes e información de ubicación geográfica. Según estimaciones de Gartner, el 85% de la información mundial se compone de diversos datos no estructurados. En tercer lugar, la velocidad de procesamiento es rápida. 1 Segunda Ley. La composición de 3V de big data también conduce a características de alto valor de datos pero baja densidad de valor. También se denomina la cuarta v de big data, es decir, valor de datos.
3. Fuentes de big data
Con el desarrollo del Internet de las cosas, los tipos de datos generados y almacenados por los humanos son cada vez más diversos, incluidas las redes sociales, instantáneas. mensajería y otras relaciones interpersonales, datos generados entre personas y máquinas, como el comercio electrónico y la navegación web, así como datos generados entre máquinas, como GPS y cámaras de vigilancia.
4. La aplicación actual del big data
El big data se está utilizando gradualmente en cada vez más campos. A través del almacenamiento, la extracción y el análisis de big data, el big data tiene un gran potencial en marketing, gestión empresarial, estandarización de datos, análisis de inteligencia y otros campos. Desde poderosas empresas tradicionales de TI y empresas de Internet hasta nuevas empresas basadas en la plataforma Hadoop, han entrado en el campo del big data.
(1) El marketing de big data utiliza la minería y el análisis de datos masivos para lograr un marketing preciso y personalizado para los usuarios. Por ejemplo: Amazon; Google
(2) Gestión de consultoría de big data: proporcione a las empresas adquisición, organización, análisis y toma de decisiones de big data, proporcione modelado, planificación, predicción y análisis predictivo para ayudar a las empresas a acelerar. decisiones de negocios. Por ejemplo, IBM
(3) Estandarización de big data: estandarizar la configuración de hadoop, ayudar a las empresas a instalar, configurar y ejecutar hadoop y realizar el procesamiento y análisis de datos empresariales a gran escala.
(4) Análisis de inteligencia de big data: ordenar todas las bases de datos disponibles, confirmar la información relevante e integrarla.
5. El big data cambia la forma de pensar.
En el pasado, debido a la dificultad para obtener datos, la gente tendía a utilizar datos de muestreo al analizarlos y mejoraba continuamente el método de muestreo para mejorar la precisión de la muestra, calculando así los datos generales e intentando todo lo posible para explorar la relación causal entre los datos. Sin embargo, el modo de pensar actual en el procesamiento de datos está evolucionando gradualmente hacia la integridad, el caos y la correlación para adaptarse al crecimiento explosivo del volumen de datos.