¿Qué es la era del big data?
1: Definición de big data.
1. Big data, también conocido como big data, se refiere a la cantidad de datos involucrados que es tan enorme que el cerebro humano o incluso las herramientas de software convencionales no pueden capturarlos, gestionarlos, procesarlos ni organizarlos. Ayudar a las empresas en un tiempo razonable Información para tomar decisiones más proactivas.
2. La tecnología de big data se refiere a la capacidad técnica de obtener rápidamente información valiosa de varios tipos de big data, incluida la recopilación, el almacenamiento, la gestión, el análisis y la extracción de datos, la visualización y otras tecnologías y su integración. Las tecnologías adecuadas para big data incluyen bases de datos MPP, redes eléctricas de minería de datos, sistemas de archivos distribuidos, bases de datos distribuidas, plataformas de computación en la nube, Internet, sistemas de almacenamiento escalables, etc.
Internet es una red mágica, y el desarrollo del big data también es un modelo. Si realmente quieres aprender sobre big data, puedes venir aquí. El número inicial de este teléfono móvil es 187, el número del medio es tres cero y el último número es 14250. Puedes encontrarlos combinándolos en orden. Lo que quiero decir es que, a menos que quieras hacerlo o entiendas este aspecto, si simplemente te unes a la diversión, entonces no vengas.
3. La aplicación de big data se refiere al acto de integrar tecnología de big data en big data específicos para obtener información valiosa. Para diferentes negocios en diferentes campos, diferentes empresas o incluso el mismo negocio de diferentes empresas en el mismo campo, debido a diferentes necesidades comerciales, datos * * * y objetivos de análisis y minería, la tecnología de big data y el sistema de información de big data utilizados pueden varían mucho. Sólo adhiriéndose al desarrollo sincrónico de la trinidad de "objetos, tecnología y aplicaciones" se podrá aprovechar plenamente el valor de los big data.
Cuando tu tecnología llega a su límite, es el límite de los datos. "Los big data no se trata de cómo definirlos, lo más importante es cómo usarlos. El mayor desafío es qué tecnologías pueden utilizar mejor los datos y cómo aplicarlos. En comparación con las bases de datos tradicionales, el aumento de los big data de código abierto Herramientas de análisis de datos como Hadoop y el valor de estos servicios de datos no estructurados.
2. Tipos de big data y métodos de extracción de valor
1. dividido en tres categorías:
p>1) Datos empresariales tradicionales: incluidos datos de clientes de sistemas CRM, datos de ERP tradicionales, datos de inventario y datos de cuentas.
2) Generado por máquina/sensor datos: incluidos registros de CallDetail, medidores inteligentes, sensores de equipos industriales, registros de equipos (generalmente escapes digitales), datos de transacciones, etc.
3) Datos sociales: incluidos registros de comportamiento del usuario, datos de retroalimentación, etc.
2. Hay cuatro formas principales de extraer valor empresarial a partir de big data:
1) Segmentar grupos de clientes y luego personalizar servicios especiales para cada grupo.
2) Simulación. Entorno real, descubra nuevas necesidades y mejore el retorno de la inversión.
3) Fortalezca las conexiones departamentales y mejore la eficiencia de toda la cadena de gestión y la cadena industrial.
4) Reduzca los costos de servicio y. descubrir oportunidades ocultas, productos y servicios innovadores.
En tercer lugar, las características del big data
La industria suele utilizar cuatro V (es decir, volumen, tipo, valor y velocidad). Resuma las características de big data Características Específicamente, big data tiene cuatro características básicas:
1 es una gran cantidad de datos
El gran volumen de datos se refiere a grandes conjuntos de datos. 10 TB. Pero en aplicaciones prácticas, muchos usuarios empresariales reúnen varios conjuntos de datos para formar un volumen de datos de nivel PB, lo que demuestra que es nuevo...> & gt
Pregunta 2. :Grande. Era de los datos: ¿Qué son los grandes datos? ¿Es un modelo operativo, una capacidad, una tecnología o un término general para los datos? ¿Cuáles son las fuentes de los grandes datos? No soy un experto ni un erudito y no puedo dar una definición autorizada que convenza a todos. Lo que digo a continuación es solo un resumen basado en mi propia comprensión, y solo expreso mi comprensión personal, sin buscar una autoridad completa.
Primero hablemos de la diferencia entre "big data" y "datos". En el pasado, los "datos" se referían en gran medida a "números", como el número de clientes, el volumen de negocios, los ingresos operativos, las ganancias, etc., que eran todos números o texto simple que podía codificarse. Estos datos son relativamente simples de analizar y las soluciones de datos tradicionales (como bases de datos o tecnología de inteligencia empresarial) se pueden procesar fácilmente en el pasado. Hoy en día, lo que llamamos "big data" ya no se refiere simplemente a "números", sino que también puede ser; Incluye "texto, imágenes", audio, video..." y otros formatos, el contenido es muy rico, como nuestro blog, Weibo, blog ligero, nuestro intercambio de audio y video, nuestro recuerdo total, nuestra información de ubicación, nuestro comentario. información, nuestra información de transacciones, información interactiva, etc. Para resumir en declaraciones formales, los datos están estructurados y los big data incluyen datos estructurados, datos semiestructurados y datos no estructurados. Estructurado, semiestructurado y no estructurado puede ser difícil de entender literalmente, así que traté de usar mi lenguaje para ver si puedo expresarlo vívidamente: debido a que los datos están estructurados, el análisis de datos puede seguir algunas reglas existentes, como la linealidad simple. correlación, el análisis de datos puede predecir aproximadamente los ingresos operativos del próximo mes; sin embargo, los big data son semiestructurados y no estructurados, y se desconocen las reglas que siguen durante el proceso de análisis. Realiza simulaciones integrando todos los aspectos de la información, evalúa la evidencia analíticamente, formula hipótesis sobre los resultados de las respuestas y calcula la credibilidad de cada posibilidad. A través del análisis de big data, se puede encontrar con precisión el próximo punto caliente del mercado. En base a esto, tal vez podamos dar una definición de "grandes datos". "Big data" se refiere a la capacidad de recopilar y analizar grandes cantidades de información, que involucra todos los aspectos de la vida humana, con el propósito de descubrir patrones a partir de datos complejos que no eran fácilmente evidentes en el pasado. En comparación con los "datos", los "grandes datos" tienen dos características obvias: en primer lugar, como se mencionó anteriormente, los atributos de los datos incluyen datos estructurados, no estructurados y semiestructurados, en segundo lugar, los datos interactúan con frecuencia y realizan análisis de datos a gran escala, reales; minería de datos en tiempo combinada con negocios. Una vez resuelto qué es el big data, todavía queda otra cuestión. ¿Cuáles son las fuentes de big data? O sería más claro formular la pregunta de esta manera. "¿Cuál es la fuente de datos de big data?" Para las empresas, existen dos fuentes de datos principales: una parte proviene de los datos operativos generados en el propio sistema de información de la empresa, la mayoría de estos datos están estandarizados y estructurados. (Si continúa perfeccionándolo, el sistema de información interno de la empresa se puede dividir en dos categorías. Una es el "sistema troncal", que se utiliza para mejorar la eficiencia de los negocios diarios, como el personal, el procesamiento de contabilidad, la recepción de pedidos y el otro es el "sistema de información", que se utiliza para respaldar las estrategias comerciales, realizar análisis de mercado y desarrollar clientes. Los datos utilizados en los sistemas de inteligencia empresarial tradicionales son básicamente esta parte de los datos, incluidos los de fuentes externas. redes sociales, Internet de las cosas, comercio electrónico y otros datos no estructurados generalizados. Estos datos no estructurados consisten en datos de redes sociales de Facebook, Twitter, LinkedIn y otras fuentes, que a menudo acompañan la aparición y aplicación de nuevos canales. tecnologías como redes sociales, computación móvil y sensores Incluye: registros de llamadas detallados, información de dispositivos y sensores, datos de mapas de geolocalización y GPS, archivos de imágenes masivos transferidos a través de protocolos de transferencia de archivos administrados, texto de páginas web y datos de secuencias de clics, información científica, correos electrónicos. etc. de diferentes tipos debido a diferentes fuentes. Las perspectivas de los datos son diferentes aspectos de la misma cosa. Tomando a los clientes consumidores como ejemplo, la información del registro de consumo puede revelar la capacidad de consumo del cliente, la frecuencia de consumo y los puntos de interés de consumo, la información del canal puede revelar. la preferencia de canal del cliente y la información de pago del consumo pueden revelar el canal de pago del cliente. Hay muchas otras cosas, como si los clientes compartirán su consumo en sitios de redes sociales, si han buscado palabras clave relevantes en los motores de búsqueda antes y después del consumo. & gt
Pregunta 3: Big data. ¿Qué significa la era? La consultora de renombre mundial McKinsey fue la primera en proponer la llegada de la era del "big data". ha penetrado en todas las industrias y áreas funcionales comerciales de la actualidad y se ha convertido en un importante factor de producción. La extracción y aplicación de datos masivos, presagiando la llegada de una nueva ola de crecimiento de la productividad y el excedente del consumidor, ha existido para algunos. tiempo en los campos de la física, la biología, la ecología ambiental, el ejército, las finanzas, las comunicaciones y otras industrias, pero ha surgido en los últimos años debido a Internet y El desarrollo de la industria de la información ha atraído la atención de la gente. Big data es otra tecnología disruptiva. La revolución en la industria de TI después de la computación en la nube y el Internet de las cosas proporciona principalmente un lugar y un canal para el almacenamiento y el acceso a los activos de datos.
La información de transacciones comerciales dentro de la empresa, la información de logística de productos básicos en el mundo de Internet, la información de interacción entre humanos y la información de ubicación en el mundo de Internet superarán con creces la capacidad de carga de la arquitectura e infraestructura de TI empresarial existente, y en tiempo real. Los requisitos también se verán superados con creces. Cómo revitalizar estos activos de datos y ponerlos al servicio de la gobernanza nacional, la toma de decisiones corporativas e incluso la vida personal es la cuestión central del big data, y también es el alma interior y la inevitable dirección de actualización de la computación en la nube.
Pregunta 4: ¿Qué quiere decir con la era del big data, el concepto de big data y el análisis de big data? El mundo contiene más información digital más rápido de lo que cree... Desde los negocios hasta la ciencia, desde la política hasta el arte, el impacto está en todas partes. Los científicos e ingenieros informáticos han acuñado un nuevo término para este fenómeno: "big data". ¿Qué significa la era del big data? ¿Qué significa el concepto de big data? ¿Qué significa el análisis de big data? El llamado big data, ¿qué es big data, de dónde viene y cuál es su definición?
1: Definición de big data.
1. Big data, también conocido como big data, se refiere a la cantidad de datos involucrados que es tan enorme que el cerebro humano o incluso las herramientas de software convencionales no pueden capturarlos, gestionarlos, procesarlos ni organizarlos. Ayudar a las empresas en un tiempo razonable Información para tomar decisiones más proactivas. 2. La tecnología de big data se refiere a la capacidad técnica de obtener rápidamente información valiosa de varios tipos de big data, incluida la recopilación, el almacenamiento, la gestión, el análisis y la extracción de datos, la visualización y otras tecnologías y su integración. Las tecnologías adecuadas para big data incluyen bases de datos MPP, redes eléctricas de minería de datos, sistemas de archivos distribuidos, bases de datos distribuidas, plataformas de computación en la nube, Internet, sistemas de almacenamiento escalables, etc.
Internet es una red mágica, y el desarrollo del big data también es un modelo. Si realmente quieres aprender sobre big data, puedes venir aquí. El número inicial de este teléfono móvil es 187, el número del medio es tres cero y el último número es 14250. Puedes encontrarlos combinándolos en orden. Lo que quiero decir es que, a menos que quieras hacerlo o entiendas este aspecto, si simplemente te unes a la diversión, entonces no vengas.
3. La aplicación de big data se refiere al acto de integrar tecnología de big data en big data específicos para obtener información valiosa. Para diferentes negocios en diferentes campos, diferentes empresas o incluso el mismo negocio de diferentes empresas en el mismo campo, debido a diferentes necesidades comerciales, datos * * * y objetivos de análisis y minería, la tecnología de big data y el sistema de información de big data utilizados pueden varían mucho. Sólo adhiriéndose al desarrollo sincrónico de la trinidad de "objetos, tecnología y aplicaciones" se podrá aprovechar plenamente el valor de los big data. Cuando su tecnología llega a su límite, es el límite de los datos. "Los big data no se trata de cómo definirlos, lo más importante es cómo usarlos. El mayor desafío es qué tecnologías pueden utilizar mejor los datos y cómo aplicarlos. En comparación con las bases de datos tradicionales, el aumento de los big data de código abierto Herramientas de análisis de datos como Hadoop y el valor de estos servicios de datos no estructurados.
2. Tipos de big data y métodos de extracción de valor 1. Los tipos de big data se pueden dividir aproximadamente en tres categorías: 1) Datos empresariales tradicionales: incluidos datos de clientes de sistemas CRM, datos de ERP tradicionales, datos de inventario, datos de cuentas. 2) Datos generados por máquinas/sensores: incluidos registros de CallDetail, medidores inteligentes, sensores de equipos industriales, registros de equipos (generalmente escapes digitales), transacciones. datos, etc. 3) Datos sociales: incluidos registros de comportamiento del usuario, datos de retroalimentación, etc. Plataformas de redes sociales como Twitter y Facebook 2. Hay cuatro formas principales de utilizar big data para extraer valor comercial: 1) Segmentar grupos de clientes y luego personalizar características para cada grupo 2) Simular el entorno real, descubrir nuevas necesidades y mejorar el rendimiento de la inversión 3) Fortalecer las conexiones departamentales y mejorar la eficiencia de toda la cadena de gestión y la cadena industrial 4) Reducir los costos del servicio, descubrir pistas ocultas. e innovar productos y servicios. p>
Tres: Características de big data La industria suele utilizar cuatro V (es decir, volumen, tipo, valor, velocidad) para resumir las características de big data. Específicamente, big data tiene cuatro características básicas. : 1. Es una gran cantidad de datos, que se refiere a un gran conjunto de datos, generalmente de alrededor de 10 TB. Sin embargo, en aplicaciones prácticas, muchos usuarios empresariales juntan varios conjuntos de datos para formar un volumen de datos a nivel de PB; , su nueva página de inicio necesita proporcionar más de 1,5 petabytes (1 pb = 1024 TB) cada día, lo que, si se imprime, superará los 500 mil millones de hojas de papel A4.
Se ha confirmado que el volumen de datos de todo el material impreso producido por humanos hasta ahora es de sólo 200 PB. 2. Es la suma de categorías de datos...> & gt
Pregunta 5: ¿Qué es big data? Cómo entender big data en la era de big data, o big data, se refiere a activos de información masivos, de alto crecimiento y diversos, que requieren nuevos modelos de procesamiento para tener capacidades más sólidas de toma de decisiones, conocimiento y optimización de procesos.
Pregunta 6: ¿Qué es la era del big data?
(Muchos datos (término informático))
Editor
McKinsey, una consultora de renombre mundial, propuso por primera vez la llegada del "big data" era. McKinsey dijo: "Los datos han penetrado en todas las industrias y áreas funcionales de negocios hoy en día y se han convertido en un importante factor de producción. La extracción y aplicación de datos masivos presagia la llegada de una nueva ola de crecimiento de la productividad y excedente del consumidor". Los campos de la física, la biología, la ecología ambiental, el ejército, las finanzas, las comunicaciones y otros campos industriales existen desde hace algún tiempo, pero han atraído la atención de la gente debido al desarrollo de Internet y la industria de la información en los últimos años.
Crear fondo
Editar
En 2012, el término "big data" se mencionó cada vez más y la gente lo utilizó para describir y definir la era de Explosión de información. Generó cantidades masivas.
Se acerca la era del big data.
Basado en, y denominación, desarrollos e innovaciones tecnológicas relacionadas. Ha aparecido en la portada de columnas de *** y del Wall Street Journal, ha aparecido en las noticias del sitio web oficial de la Casa Blanca, ha aparecido en algunos salones de conferencias nacionales sobre temas de Internet e incluso ha sido incluido en recomendaciones de inversión. informes de los exigentes Guojin Securities, Guotai Junan y Galaxy Securities. [1]
Los datos se están expandiendo rápidamente, lo que determina el desarrollo futuro de las empresas. Aunque es posible que muchas empresas no sean conscientes de los peligros ocultos causados por el crecimiento explosivo de los datos, a medida que pasa el tiempo, la gente será cada vez más consciente de la importancia de los datos para las empresas.
Como decía una columna en * * * 2065 438+ de febrero de 2002, la era del "big data" ha llegado. En los negocios, la economía y otros campos, las decisiones se basarán en datos y análisis más que en la experiencia y la intuición.
¿Gary, profesor de sociología en la Universidad de Harvard? Jin dijo: "Esto es una revolución. Enormes recursos de datos han iniciado el proceso de cuantificación en varios campos, y este proceso se iniciará en todos los campos, ya sea académico, empresarial o * * * [2]
".Impacto
Editar
Big Data
La sociedad actual es una sociedad en rápido desarrollo con tecnología avanzada y circulación de información. La comunicación entre las personas es cada vez más estrecha y la vida se vuelve cada vez más cómoda. Los macrodatos son un producto de esta era de alta tecnología. [3]
Con la llegada de la era de la nube, el big data ha recibido cada vez más atención. Los macrodatos se utilizan a menudo para describir las grandes cantidades de datos no estructurados y semiestructurados creados por una empresa, cuya descarga a una base de datos relacional para su análisis llevaría demasiado tiempo y dinero. El análisis de big data a menudo se asocia con la computación en la nube porque el análisis en tiempo real de grandes conjuntos de datos requiere marcos como MapReduce para distribuir el trabajo a docenas, cientos o incluso miles de computadoras. [2]
En la sociedad actual, la aplicación del big data está mostrando cada vez más sus ventajas y ocupando cada vez más campos, como el comercio electrónico, O2O, logística y distribución, etc. Varios campos que utilizan big data para el desarrollo están ayudando a las empresas a desarrollar continuamente nuevos negocios e innovar modelos operativos. Con la ayuda del concepto de big data, se han mejorado y optimizado integralmente el juicio sobre el comportamiento del consumidor, la predicción de las ventas de productos, el alcance preciso del marketing, la reposición del inventario, etc. [4]
"Big data" se refiere a un fenómeno en la industria de Internet: datos sobre el comportamiento de la red de los usuarios generados y acumulados por las empresas de Internet en las operaciones diarias. La escala de estos datos es tan grande que no se puede medir en go t.
¿Qué tamaño tiene el big data? Un conjunto de datos llamado "Un día en Internet" nos dice que en un día, todo el contenido generado por Internet se puede grabar en 654,38+68 millones de DVD y se envían hasta 294 mil millones de correos electrónicos (equivalente a dos años de correo electrónico); periódico en Estados Unidos) número de cartas de calidad); 2 millones de publicaciones comunitarias (equivalente a 770 años de la revista Time); 378.000 ventas de teléfonos móviles, cifra superior a la cantidad de bebés que nacen cada día en el mundo, 371.000... [1]
A finales de 2012, la cantidad de datos había saltado de TB (1024GB=1TB) a PB (1024TB=1PB) y EB (1024PB=1EB). Según los resultados de la investigación de la Corporación Internacional de Datos (IDC), el volumen global de datos fue de 0,49 ZB en 2008, 0,8 ZB en 2009 y aumentó a 1,2 ZB, 438+065, 438+0 en 2065. En 2065, el número llegó a 1.82ZB, 438+ 0. Para 2012, la cantidad de datos en todo el material impreso producido por humanos será de 200 PB, como se ha dicho en la historia de toda la humanidad...>;& gt
Pregunta 7: ¿Cuál es la era de ¿grandes datos?
(Muchos datos (término informático))
Editor
McKinsey, una consultora de renombre mundial, propuso por primera vez la llegada del "big data" era. McKinsey dijo: "Los datos han penetrado en todas las industrias y áreas funcionales de negocios hoy en día y se han convertido en un importante factor de producción. La extracción y aplicación de datos masivos presagia la llegada de una nueva ola de crecimiento de la productividad y excedente del consumidor". Los campos de la física, la biología, la ecología ambiental, el ejército, las finanzas, las comunicaciones y otros campos industriales existen desde hace algún tiempo, pero han atraído la atención de la gente debido al desarrollo de Internet y la industria de la información en los últimos años.
Nombre chino
Era del big data
Nombre extranjero
Big data
Propuesto por
McKinsey (nombre de la empresa)
Especie
Términos tecnológicos
Contenido
1 Generación de antecedentes
2¿Influencia
? ¿Grandes datos
? ¿La esencia del big data
? ¿Valor de los datos
? Visualizar
3 características
4 Estudios de casos
5 El auge de la industria
6 Proporcionar evidencia
7 Contramedidas
Crear fondo
Editar
En 2012, el término "big data" se mencionó cada vez más y la gente lo usó para describir y definir la información. Explosión. Una enorme cantidad producida por la época.
Se acerca la era del big data.
Basado en, y denominación, desarrollos e innovaciones tecnológicas relacionadas. Ha aparecido en la portada de columnas de *** y del Wall Street Journal, ha aparecido en las noticias del sitio web oficial de la Casa Blanca, ha aparecido en algunos salones de conferencias nacionales con temas de Internet e incluso ha sido incluido en recomendaciones de inversión. informes de los exigentes Guojin Securities, Guotai Junan y Galaxy Securities. [1]
Los datos se están expandiendo y creciendo rápidamente, lo que determina el desarrollo futuro de las empresas. Aunque es posible que muchas empresas no sean conscientes de los peligros ocultos causados por el crecimiento explosivo de los datos, a medida que pasa el tiempo, la gente será cada vez más consciente de la importancia de los datos para las empresas.
Como decía una columna en * * * 2065 438+ de febrero de 2002, la era del "big data" ha llegado. En los negocios, la economía y otros campos, las decisiones se basarán en datos y análisis más que en la experiencia y la intuición.
¿Gary, profesor de sociología en la Universidad de Harvard? Jin dijo: "Esto es una revolución. Enormes recursos de datos han iniciado el proceso de cuantificación en varios campos, y todos los campos iniciarán este proceso, ya sea el académico, el empresarial o el * * * [2]
<". p >ImpactoEditar
Big Data
La sociedad actual es una sociedad en rápido desarrollo con tecnología avanzada y circulación de información. La comunicación entre las personas es cada vez más estrecha y la vida se vuelve cada vez más cómoda. Los macrodatos son un producto de esta era de alta tecnología. [3]
Con la llegada de la era de la nube, el big data ha recibido cada vez más atención. Los macrodatos se utilizan a menudo para describir las grandes cantidades de datos no estructurados y semiestructurados creados por una empresa, cuya descarga a una base de datos relacional para su análisis llevaría demasiado tiempo y dinero.
El análisis de big data a menudo se asocia con la computación en la nube porque el análisis en tiempo real de grandes conjuntos de datos requiere marcos como MapReduce para distribuir el trabajo a docenas, cientos o incluso miles de computadoras. [2]
En la sociedad actual, la aplicación del big data está mostrando cada vez más sus ventajas y ocupando cada vez más campos, como el comercio electrónico, O2O, logística y distribución, etc. Varios campos que utilizan big data para el desarrollo están ayudando a las empresas a desarrollar continuamente nuevos negocios e innovar modelos operativos. Con la ayuda del concepto de big data, se han mejorado y optimizado integralmente el juicio sobre el comportamiento del consumidor, la predicción de las ventas de productos, el alcance preciso del marketing, la reposición del inventario, etc. [4]
"Big data" se refiere a un fenómeno en la industria de Internet: datos sobre el comportamiento de la red de los usuarios generados y acumulados por las empresas de Internet en las operaciones diarias. La escala de estos datos es tan grande que no se puede medir en go t.
¿Qué tamaño tiene el big data? Un conjunto de datos llamado "Un día en Internet" nos dice que en un día, todo el contenido generado por Internet se puede grabar en 654,38+68 millones de DVD y se envían hasta 294 mil millones de correos electrónicos (equivalente a dos años de correo electrónico); periódico en Estados Unidos) número de cartas de calidad); 2 millones de publicaciones comunitarias (equivalente a 770 años de la revista Time); 378.000 ventas de teléfonos móviles, cifra superior a la cantidad de bebés que nacen cada día en el mundo, 371.000... [1]
A finales de 2012, la cantidad de datos había saltado de TB (1024GB=1TB) a PB (1024TB=1PB) y EB (1024PB=1EB). Tabla de resultados de investigación de International Data Corporation (IDC)> & gt
Pregunta 8: Describa brevemente qué tipo de datos en la era del big data es muy superior a los datos tradicionales en términos de adquisición, almacenamiento, gestión, y análisis. Las capacidades de las herramientas de software de bases de datos. Tiene cuatro características: escala de datos masiva, flujo de datos rápido, diversos tipos de datos y baja densidad de valor.
Pregunta 9: ¿Qué es la era del big data? ¿Qué es el negocio en la nube? ? A medida que la tecnología informática distribuida madura, las grandes empresas han desarrollado la capacidad de analizar y procesar big data. Esto también hace que las tecnologías de análisis de datos, como la minería de datos, maduren gradualmente. Anteriormente sólo se podían analizar los datos muestreados, pero ahora se pueden analizar todos los datos. A medida que aumenta la cantidad de datos, los resultados del análisis se vuelven cada vez más precisos, el alcance se vuelve cada vez más amplio y los datos se vuelven cada vez más valiosos, lo que lleva a que casi todas las empresas recopilen desesperadamente diversos datos para mejorar los servicios.
El negocio en la nube también se denomina negocio en la nube inteligente. Información + aplicación + infraestructura están en todas partes = las aplicaciones de plataforma cruzan regiones, terminales, sistemas y plataformas.
Pregunta 10: Jack Ma dijo que la era del big data ha comenzado a llegar, entonces, ¿qué significa big data? ¿Quieres aprender más sobre este conocimiento? Hola, depende del sector que elijas. Primero, permítanme hablar sobre las connotaciones del concepto de big data desde varios aspectos. 1. La cantidad de datos es grande y es necesario analizar y procesar datos de TB, PB e incluso EB. 2. Se requiere una respuesta rápida. El mercado cambia rápidamente y requiere una respuesta rápida y oportuna a los cambios. El análisis de datos también debe ser rápido y tiene mayores requisitos de rendimiento, por lo que la cantidad de datos parece un poco "grande" en términos de velocidad. 3. Diversidad de datos: cada vez hay más datos no estructurados provenientes de diferentes fuentes de datos, que deben limpiarse, ordenarse y filtrarse para convertirse en datos estructurados. 4. La densidad de valores es baja y los datos pueden distorsionarse debido a una recopilación inoportuna de datos, muestras de datos incompletas, datos discontinuos, etc. Pero cuando la cantidad de datos alcanza una cierta escala, se puede lograr una retroalimentación más real y completa a través de más datos. Muchas industrias tendrán grandes necesidades de datos, como la industria de las telecomunicaciones, la industria de Internet y otras industrias que son propensas a generar grandes cantidades de datos. Muchas industrias tradicionales, como la medicina, la educación, la minería, la energía eléctrica y otras industrias, tendrán necesidades de big data. A medida que el negocio continúa expandiéndose y los datos históricos continúan aumentando, la cantidad de datos continúa creciendo. Si necesita analizar big data, puede utilizar proyectos de big data de código abierto como Hadoop o herramientas comerciales de BI de big data como Yonghong Z-Suite. Con el rápido desarrollo de Internet y los teléfonos móviles, los big data se utilizan cada vez más en diversos campos. También está cada vez más orientado hacia aplicaciones de big data personales.