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什么数据是大数据

什么是大数据?大数据就是指在一定时间范围内无法使用传统数据库工具对其进行捕捉、管理、计算、分析和处理的数据集合,大数据有以下四个特性:海量的数据规模(Volumn),数据类型繁多

什么是大数据?大数据就是指在一定时间范围内无法使用传统数据库工具对其进行捕捉、管理、计算、分析和处理的数据集合,大数据有以下四个特性:海量的数据规模(Volumn),数据类型繁多(Variety),数据流转速度极快(Velocity)以及价值密度较低(Value),我们就说说这四大特性。

海量的数据规模

我们接触最多最敏感的数据那就是我们手机所购买的流量,最常见的数据计量单位为K、M和G,他们的关系为1G=1024M,1M=1024KB。也许你也听过TB,1TB=1024G,这个数据单位对我们来世已经相当庞大了,我们的笔记本最大的容量也就在1TB这个级别,但是在大数据眼里最小的数据也得10TB起,比TB级还大的数据计量单位还有吗?有,而且还很多,1PB=1024TB,1EB=1024PB,1ZB=1024EB,1YB=1024ZB......我们已经无法感知这么大的数据量了。截止到2011 年,互联网用户数已达到20 亿; RFID 标签在2005 年的保有量仅有13亿个,但是到2010 年这个数字超过了300 亿;2006 年资本市场的数据比2003 年增长了17.5倍;日前新浪微博上每天上传的微博数超过1 亿条;Facebook 每天处理10TB 的数据;世界气象中心积累了220TB 的Web 数据,9PB 其他类型数据……

极快的数据流转

数据具有一定的时效性,是不停的变化的,可以随时间数据量逐渐增大,也可在空间上不断移动变化的数据。如果我们采集到的数据不经过流转,最终会过期作废。客户的体验在分秒级别,海量的数据,带来的第一个问题就是大大延长了各类报表生成时间,我们能否在极端的时间内提取最有价值的信心呢?数据在1秒内得不到流转处理,就会给客户带来较差的使用体验,若我们的数据处理软件达不到“秒”处理,所带来的商业价值就会大打折扣。

价值密度低

尽管大数据的数据量巨大,但是有价值的信息极少,我们要通过分析才能将大数据从数据到价值的转变,这些工作量极其庞大,所以云计算是一个很好的解决途径。以监控视频为例,一小时的视频,在不间断的监控过程中,可能有用的数据仅仅只有一两秒。

数据种类繁多

数据的格式是多样化的,如文字、图片、视频、音频、地理位置信息等,也可以是不同的数据类别,也可以有不容的来源,如传感器、互联网。首先用户是一个复杂的个体,单一的行为数据是不足以描述用户的各种行为,多元化的信息采集处理就像拼图一样,逐渐勾勒出我们身体的骨架,增添上我们的血肉。我们在淘宝、京东购物时,总会在下面的推荐区推荐我们想要的东西,比如我们去频繁的搜索浏览某件商品,这是他们就会采集我们浏览的数据,从中挖去有价值的信息,推送给我们。所以说这样的模式给一种体验,那就是这些app越来越懂我们的爱好和需求。

大数据未来会渗透在很多领域,大数据与云计算,机器学习与人工智能,物联网,区块链等。

大数据是什么?

简单的说大数据就是根据您的需求给您提供信息,举个例子:就像您经常上淘宝买东西,它会根据您的搜索给您提供相关产品,或者您想上网查找咨询大数据会根据您的关键词给您提供答案,大数据还可以预测未来发生的一些事情,也还对您的个人信息了如指掌。

学java web好,还是学大数据好呢?

其实大数据范围相当大,最好细分下,比如做大数据分析,大数据应用,数据服务等面向的领域不一样要求都有不一样。对于大数据分析,应用,服务这些还是需要非常扎实的java web 功底。附上阿里巴巴数据部门对大数据的java 工程师的要求:

从这个上看java web 是必选项,且要精通。

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如何看待大数据?

谢邀请!前面已有网友阐述得很详细了,我只简单说两句,我们今天就是处在大数据时代,首先要肯定大数据时代的大数据给我们的生活带来了生活的便利,他是主流,但也有不尽人意的支流,这要在过程中不断完善,随着法律法规的健全,大数据的更加成熟,只会给人类带来更大的享受……

微众银行和网商银行的征信数据是来自于自有的大数据还是银行的征信数据?

在目前这个发展阶段,商业银行主要还是依靠央行征信中心的数据库,因为这是目前为止积累数据最强大的,但是,其覆盖面相对较窄,数据来源也较为单一,例如在其收录的近9亿人信息中,仅不到4亿人有信贷数据,约5亿人在央行征信系统中只记录经济信息,但是还没有其他的有效征信信息。微众银行和网商银行作为新兴的商业银行,实际上大家对他们的期待,不是希望他们又成为与现在的银行商业模式趋同的另外一家银行,而是希望在商业模式上有创新,有突破,特别是在他们的股东背景,积累了海量的客户资源和大数据资源,在现有的传统征信系统之外,如何开发大数据征信,是微众银行和网商银行是否可以胜出的关键所在,据我了解,他们也在积极探索中。据统计,截止到2016年12月,中国手机网民占比达95.1%,大量的手机支付,以及大量的社交数据等等,为大数据征信、互联网征信奠定了重要的基础,也意味着当前中国的征信行业面临关键的转型升级阶段,目前面临的问题,就是看哪些机构有能力把这些看似杂乱无章的大数据,巧妙地与信用相关联,并进行深层次挖掘,从而成为可衡量、可变现的资产,以及金融机构评估信用、开拓业务的重要依托。

征信大数据主要有哪方面的数据?

现在很多公司开启了大数据征信业务,因为各公司自身的数据来源不同,导致各大数据征信产品使用的数据并不是相同的。我们来看看各公司都是用了哪些数据。

阿里巴巴:代表产品芝麻征信,主要使用的数据包括淘宝的电商交易数据、蚂蚁金服的金融数据、公共机构数据、合作伙伴数据、个人提交数据,基本涵盖了信用卡还款、网购、转账、理财、水电煤缴费、租房信息、社交关系等。

腾讯:代表产品腾讯信用,主要使用数据包括社交网络数据,游戏数据,比如在线、财产、消费、社交等数据。

传统金融机构:如鹏元、中诚信等公司,主要还是基于自身的金融数据,如交易数据,转账数据,等

新型大数据公司:如集奥,他们本身并不生产数据,通过与外部合作,接入了包括微博社交数据、运营商数据,金融数据等相关数据;

另外,还要运营商:他们数据包括个人身份数据、消费数据、社交数据、终端数据、通话数据、上网数据,位置数据等等,相对比较全面,但利用比较低。详细了解可见前期写的文章《极简了解电信运营商的数据资产》

谢谢。

新零售要用大数据,还是小数据?

新零售,大数据和小数据都没用,热数据和活数据才能创造价值。

1、 什么样的数据才能产生价值?

阿里巴巴曾鸣认为,所有商业都在快速智能化,而数据是智能商业时代最重要的资产,但只有活数据才能创造价值。第一,数据是活的,也就是说数据是在线的,可以随时被使用;第二,数据必须是被活用的,也就是说数据在不断地被处理,产生智能商业决策,同时又产生更多的数据,形成数据回流。

群脉车传利也认为,只有在线才能真正让数据成为活数据,进而以数据驱动企业运营。

群脉SCRM的定位是面向行业领导者的用户生态数字化运营平台,行业领导者意味着其客户群体为行业第一层级的企业,用户生态数字化运营平台则有两层含义,一是企业全渠道连接用户、持续互动的连接器,二是连接数据,实现数据变现的平台。

2、国内大数据应用现状分析

2016年,大数据领域一个最大的变化就是人们不再谈论大数据了,因为大数据已经充斥了我们的生活,随处可见。

2017年,企业对大数据的憧憬和向往变成了如何将其业务化、商用化。不过,数据资产变现的“美好想象”就如同初中生谈论sex一样,雷声大、雨点小。总之,越是缺什么,越要炫耀什么。

从“移动信息化研究中心”出具的“国内大数据应用现状”可以看出,只有8.8%的普遍应用,对于绝大多数的用户而言,仍是概念,仅有少数企业开始真正的实战大数据。

3、在线让数据活起来

产品的在线。

在数据收集方面,企业面临两大问题,一是线上被第三方平台所截流,线下被渠道截流,很难收集到真正的数据;二是,即便收集到,很多数据不是实时的,消费者可能已经过了相应的周期,数据就变成了废数据。

而数据变现最基础的便是依托互动数据识别用户特性,并基于数据进行进一步互动,下一层次的消费挖掘,比如大量消费者留下的客服数据,这是可以深度挖掘的数据,一方面反应产品存在的问题,一方面亦能发掘新需求。

因此,企业要真正挖掘数据财富的前提,便是能真正获取到数据、能获取到真正数据。群脉的产品通过两方面建立这条通路,一是全渠道连接,二是将线下多端上线,让数据可连接,实现数据变现。

全渠道连接整合企业经营相关的所有与消费者交互的渠道。主要包括门店、线下活动等线下渠道,官网、微信微博、APP等自营媒体平台,天猫、京东等电商平台,经销商、服务商等合作伙伴以及广告等6类渠道,实现全渠道连接客户接触点。整合渠道后,依托平台与消费者持续互动,不断汇集实时的消费者数据,进而通过数据挖掘,实现数据应用。

同时,连接数据的重点在于让线下的链条在线化,包括线下渠道、线下商品、员工以及消费者的上线。

客户在线,以消费者几乎必备的微信作为入口,通过线上活动、支付等手段连接门店、连接消费者,将相关消费信息记录下来,回传到系统;

员工在线,门店的店员在线,将与消费者的互动实现线上记录,实现精细化运营;

产品在线,让每一个员工都知道每一个货品的销售情况,判断消费者喜好及货品市场接受度;

渠道在线,实现卖货情况、销售情况等实时掌握,判断门店经营情况。

4、群脉数据变现实例

群脉SCRM主要通过“搭平台 + 全渠道数据化+用户运营”助力母婴行业数字化转型。

通过搭建用户生态数字化运营平台,存储、计算数据,并通过持续的算法优化,深入挖掘数据价值,调节母婴每个体验环节至最佳,将客户体验管理植入母婴品牌生产、运营、市场、销售、服务各个环节。

而全渠道连接用户触点,通过高质量的营销方式接触更多的用户、找到离消费者最近的场景(医院、月子中心、婴儿摄影店等),源源不断搜集母婴零售场景中产生的数据,为整个SCRM平台提供“燃料”。

基于此,用户运营能实现,在数据的叠加和共享描绘出更清晰的用户画像,精准和场景化营销。提升用户参与感,激发出心中的美好,情感+利益,让喜欢的人更喜欢你。

更进一步,通过大数据,实时数字化追踪内容和活动的每个参与者行为,看到清晰的参与者层级关系,帮助企业找到粉丝群里的KOL。

据车传利透露,群脉目前已经积聚了大量的数据,下一步将融合当下火热的人工智能技术,进一步实现挖掘数据价值。

什么是大数据?

众所周知,现在就是一个大数据时代。我来说一下我对大数据的认知。

在生活方面,我最常见的就是淘宝、京东之类的网上商城的商品推荐,根据你的最近搜索或者是最近的浏览记录,系统向你自动推送相关的商品信息。还有就是在头条或是一些的音乐软件,视频软件上面,也应用了大数据的技术,也会为用户做相应的推荐。当然还有生活中的好多地方也应用到了大数据的技术,这里我就不一一列举了。

大数据在商业领域的应用。在商业中,可以利用大数据的技术获取在某一阶段,或是某一年的大量数据,对数据进行分析,生成报表,然后通过研究这些生成的数据,制定一些方案或是计划,来提升公司产品的销量。

在这里我给大家讲一个小故事。这个故事是这样的,在美国的某一个州的一个大型超市中,他们的工作人员发现超市里的啤酒和纸尿裤的销量一直都很高,然后他们就在想,这两种产品有没有什么关系,最后他们发现,他们这个州的男人们都特别爱喝啤酒,而且基本上都是年轻的已婚男士,并且都有自己的小孩,他们常常下班之后会到超市买一些啤酒并顺带买纸尿裤。之后,超市的工作人员把超市中的纸尿裤和啤酒放到了相同的地方,经过一段时间之后,这两种产品的销量猛增。

通过这个小故事,我们不难发现其中大数据的重要性,正是对产品销量的数据分析,让其有了更大的突破。

大数据在技术上。在技术上我们最常听说的就是hadoop一词,hadoop是大数据开发的基础框架。在我的理解,大数据在技术上总共分这几个步骤:1.获取大量的数据2.对所获取的数据进行清洗3.通过大数据的技术对其进行分析4.将所分析好的数据行成图表,供人们进行参考。

以上均为我个人见解。如有不同,欢迎讨论。

大数据行业如何变现,数据交易怎么合法化?

车传利:人人都在谈数据,但只有SCRM能帮企业数据变现!

讨论一个问题。我们都知道数据是当下所有企业的战略资产,而每个企业中都积累,并不断在产生大量的数据,但为何依然很多企业并不认为数据为其带来了价值?

原因可能有很多,但都可以归结到没有用好数据,或者数据不是好数据。

1、 什么样的数据才能产生价值?

阿里巴巴曾鸣认为,所有商业都在快速智能化,而数据是智能商业时代最重要的资产,但只有活数据才能创造价值。第一,数据是活的,也就是说数据是在线的,可以随时被使用;第二,数据必须是被活用的,也就是说数据在不断地被处理,产生智能商业决策,同时又产生更多的数据,形成数据回流。

群脉车传利也认为,只有在线才能真正让数据成为活数据,进而以数据驱动企业运营。

群脉SCRM的定位是面向行业领导者的用户生态数字化运营平台,行业领导者意味着其客户群体为行业第一层级的企业,用户生态数字化运营平台则有两层含义,一是企业全渠道连接用户、持续互动的连接器,二是连接数据,实现数据变现的平台。

当前做SaaS服务、做SCRM的产品有很多,在笔者看来,群脉有三个特点。

2、SCRM是让消费者交互变纵为横

一是对于SCRM的理解。

群脉对SCRM的理解挺有意思。一直以来,SCRM有诸多解读,对其中“S”所代表的social同样说法不少。车传利认为,SCRM的重点有两层,第一是以结合社交工具、社交手段,而更为重要的是“企业和品牌不能再远离用户,与用户做朋友”。后一层含义被很多厂商、很多产品所忽略,但事实却是当下消费者的消费习惯会不断变化,但企业要直接与用户产生关系的趋势不变的。

对消费者的需求,作为工具的SCRM产品如何帮助企业触达?从企业端来看,过去很难连接消费者,了解不到客户的需求,在层层渠道、经销商中需求传递缺失。这种过去的企业与消费者的关系,可以形象的归结为纵向传递,消费者-渠道商-渠道商-……-企业。即便在现在,大量的第三方线上平台出现并聚集消费者,然而用户的真实需求也多被这些三方平台所截流,企业依然触达不到。

SCRM的一个重点特点便是能够打破中间环节,这也为变纵为横提供了可能,让企业能够打破与消费者之间的层层架构,实现企业与渠道商、门店以及最终消费者的直接连接,从而把握真实客户需求,真正做到客户运营。

3、在线让数据活起来

二是产品的在线。

在数据收集方面,企业面临两大问题,一是线上被第三方平台所截流,线下被渠道截流,很难收集到真正的数据;二是,即便收集到,很多数据不是实时的,消费者可能已经过了相应的周期,数据就变成了废数据。

而数据变现最基础的便是依托互动数据识别用户特性,并基于数据进行进一步互动,下一层次的消费挖掘,比如大量消费者留下的客服数据,这是可以深度挖掘的数据,一方面反应产品存在的问题,一方面亦能发掘新需求。

因此,企业要真正挖掘数据财富的前提,便是能真正获取到数据、能获取到真正数据。群脉的产品通过两方面建立这条通路,一是全渠道连接,二是将线下多端上线,让数据可连接,实现数据变现。

全渠道连接整合企业经营相关的所有与消费者交互的渠道。主要包括门店、线下活动等线下渠道,官网、微信微博、APP等自营媒体平台,天猫、京东等电商平台,经销商、服务商等合作伙伴以及广告等6类渠道,实现全渠道连接客户接触点。整合渠道后,依托平台与消费者持续互动,不断汇集实时的消费者数据,进而通过数据挖掘,实现数据应用。

同时,连接数据的重点在于让线下的链条在线化,包括线下渠道、线下商品、员工以及消费者的上线。

客户在线,以消费者几乎必备的微信作为入口,通过线上活动、支付等手段连接门店、连接消费者,将相关消费信息记录下来,回传到系统;

员工在线,门店的店员在线,将与消费者的互动实现线上记录,实现精细化运营;

产品在线,让每一个员工都知道每一个货品的销售情况,判断消费者喜好及货品市场接受度;

渠道在线,实现卖货情况、销售情况等实时掌握,判断门店经营情况。

4、做定制化的SaaS

三是定制化SaaS。

与很多SaaS服务商不同,群脉服务直接定位在一体化解决方案,而不是产品+服务。或者说SaaS多是主通用产品,结合行业方案或者定制方案,而群脉则是直接瞄准定制方案。

群脉的服务过程主要分为四步:业务流程梳理与战略咨询、群脉SCRM SaaS解决方案、定制化解决方案实施、运营与维护支持。这与SaaS的服务方式普遍不同。

其原因一是因为群脉主要服务集团型、连锁品牌,如vivo、联合利华等,这类大型企业存在太多差异化需求,取决于客户群体的行业特性,群脉定下这种服务理念。

二是群脉认为,一套完整的方案,不是一个通用产品+简单服务便能完成,如果不涉及咨询层面,不与客户一同梳理出企业的流程、脉络,只是客户要一个服务便加一个服务,带给客户的只能是迁就的方案,而不是顺畅、一体化的方案。

当然,并不是说群脉提供的就是纯粹的定制服务,而是依托支持灵活业务拓展的PaaS开放平台,通过功能模块化、可插拔的方式实现。

5、群脉数据变现实例

群脉SCRM主要通过“搭平台 + 全渠道数据化+用户运营”助力母婴行业数字化转型。

通过搭建用户生态数字化运营平台,存储、计算数据,并通过持续的算法优化,深入挖掘数据价值,调节母婴每个体验环节至最佳,将客户体验管理植入母婴品牌生产、运营、市场、销售、服务各个环节。

而全渠道连接用户触点,通过高质量的营销方式接触更多的用户、找到离消费者最近的场景(医院、月子中心、婴儿摄影店等),源源不断搜集母婴零售场景中产生的数据,为整个SCRM平台提供“燃料”。

基于此,用户运营能实现,在数据的叠加和共享描绘出更清晰的用户画像,精准和场景化营销。提升用户参与感,激发出心中的美好,情感+利益,让喜欢的人更喜欢你。

更进一步,通过大数据,实时数字化追踪内容和活动的每个参与者行为,看到清晰的参与者层级关系,帮助企业找到粉丝群里的KOL。

据车传利透露,群脉目前已经积聚了大量的数据,下一步将融合当下火热的人工智能技术,进一步实现挖掘数据价值。

多大的数据,才能称为大数据?

大数据 Big Data, 据说源出自Alvin Toffler上世纪70年代的作品《第三次浪潮》。最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”

目前,一些专业人士将大数据概括为四大特征,即“4V”: 数量大(Volume),数据量级已从TB(1012字节)发展至PB乃至ZB,可称海量、巨量乃至超量;多样性(Variable),数据类型繁多,多为网页、图片、视频、图像与位置信息等半结构化和非结构化数据信息;速度快(Velocity),数据流往往为高速实时数据流,而且往往需要快速、持续的实时处理,处理工具亦在快速演进,软件工程及人工智能等均可能介入;低价值密度(Value),以视频安全监控为例,连续不断的监控流中,有重大价值者可能仅为一两秒的数据流,360度全方位视频监控的“死角”处,可能会挖掘出最有价值的图像信息。

大数据到底有多大?先举个例子来说,欧洲研究组织进行的核试验每秒钟能产生40TB的数据。一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们,一天之中,互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD;发出的邮件有2940亿封之多,相当于美国两年的纸质信件数量;发出的社区帖子达200万个,相当于《时代》杂志770年的文字量;卖出的手机为37.8万台,高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……截止到2012年,数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。随着计算机硬件成本、计算机内存成本的降低和超级集群计算机的产生,使得处理大规模的复杂数据成为可能,这样就产生以结构化(股票交易数据)、半结构化(网络日志)和非结构化(文本数据、音频数据、视频数据)为主的大数据。其中非结构化数据占互联网数据总量的80%。

《大数据时代》作者维克托·迈尔-舍恩伯格说:“大家都在说大数据,大数据到底有多大?到底有多少信息说到zb字节,我们说10的21次方,这是什么意思?它的含义是什么?它如何发挥作用? 1987年他还在读大学,当时数据世界还没有达到30亿gb,而到了2007年,增加到3000亿gb,20年间数据提高了100倍。如果回溯历史的话,上一次数据如此快速增长是因为印刷的革命,用了50年实现数据翻一番的增长。如今20年间就实现了。”

IBM的研究称,整个人类文明所获得的全部数据中,有90%是过去两年内产生的。而到了2020年,全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。每一天,全世界会上传超过5亿张图片,每分钟就有20小时时长的视频被分享。然而,即使是人们每天创造的全部信息——包括语音通话、电子邮件和信息在内的各种通信,以及上传的全部图片、视频与音乐,其信息量也无法匹及每一天所创造出的关于人们自身的数字信息量。这样的趋势会持续下去。

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