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鄭州軟件開發大數據

大數據(big data,mega data)，或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣的捷徑，而采用所有數據進行分析處理。大數據的4V特點:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值)。   

除了有以上四個特性之外，大數據時代的數據還呈現出其他三個特性。第一的特性就是數據類型繁多。包括網絡日志、音頻、視頻、圖片、地理位置等，多類型的數據對數據的處理能力提出了更高的要求。第二個特性是數據價值密度相對較低。如隨著物聯網的廣泛應用，信息感知無處不在，信息海量，但是價值密度較低，如何通過強大的機器算法更迅速地完成數據的價值的“提純”，是大數據時代亟待解決的難題。

在了解大數據之前要先弄明白“大數據”和“數據”的區別，過去我們說的“數據”很大程度上是指“數字”，如我們所說的客戶量，業務量，營業收入額，利潤額等等，都是一個個數字或者是可以進行編碼的簡單文本，這些數據分析起來相對簡單，過去傳統的數據解決方案（如數據庫或商業智能技術）就能輕松應對；而今天我們所說的“大數據”則不單純指“數字”，可能還包括“文本，圖片，音頻，視頻……”等多種格式，其涵括的內容十分豐富，如我們的博客，微博，輕博客，我們的音頻視頻分享，我們的通話錄音，我們位置信息，我們的點評信息，我們的交易信息，互動信息等等，包羅萬象。用正規的語句來概括就是，“數據”是結構化的，而“大數據”則包括了“結構化數據”“半結構化數據”和“非結構化數據”。相比“數據”，“大數據”有兩個明顯的特征：1,、數據的屬性是包括結構化、非結構化和半結構化；2、數據之間頻繁產生交互，大規模進行數據分析，并將事實與業務結合進行數據挖掘。對于結構化、半結構化、非結構化人們不是那么容易理解，其實人們可以這樣理解，由于數據是結構化的，數據分析可以遵循一定的現有規律，如通過一定的線性相關或者某種趨勢來分析預測下個月永夜收入額，而大數據是半結構化和非結構化得，其在分析過程中遵循的規律性則是未知的，它是通過綜合各方面的信息進行模擬，從而假設應答結果，并計算每種可能性的可信度，通過大數據分析我們可以準確找到下一個市場熱點。在弄明白數據與大數據之間的區別，那么再次分析理解大數據就簡單多了。

大數據之所以讓人這么捉摸不透是因為它有著廣泛的來源，它可以來自企業內部自身的信息系統中產生的運營數據，這些數據大多是標準化、結構化的，而另外一部分則來自外部，包括廣泛存在于社交網絡、物聯網、電子商務等之中的非結構化數據。由于數據的來源不同，所以不同的數據所傳遞的消息也是不同的，所以在分析這些數據時是很困難的，一般來說企業用以分析的數據來源越廣越全面，其分析的結果就越立體，越接近真實，因此大數據分析又意味著企業能夠從不同來源的數據中獲取新的洞察力，并將其與企業業務體系的各個細節互相融合，以助力企業在創新上有所突破。所以這就表明了企業要想獲取更精確的數據分析結果就必須要去從方方面面的去收集數據，盡可能多的挖據全面的數據，來獲取更加全面的消息，從而得到更加嚴謹的分析結果。亞馬遜CTO Vogels曾經說過，“在運用大數據時，你會發現數據越大，結果越好。為什么有的企業在商業上不斷犯錯？那是因為他們沒有足夠的數據對運營和決策提供支持。一旦進入大數據的世界，企業的手中將握有無限可能。”可以預料，在不遠的未來，企業如何通過抓住用戶獲取源源不斷的數據資產將會是一個新的兵家必爭之地。這并不難理解，就如同我們逛商場一樣，我們也會咨詢很多賣家從而得到更多的產品消息，在此之間我們會得到很多種類型的消息，然后對這些消息進行分析來得到我們想要的效果。當然在此之前你要先想明白你想從得到的是什么，然后再去收集對你有用的數據，要帶著目的去收集有用的數據。否則你將花費大量時間、資源成本去獲取數據，分析數據。我們需要大數據應用是能夠幫助解決問題的行為洞察，而不是試圖研究每一條能夠得到的信息。不得不說，大數據的世界太魔幻了，里面的誘惑很多，如果你不是帶著明確的目標去應用，你很有可能被陷入在五光十色的誘惑中無法自拔。即使你走進了一座金山，最后你能帶走的最多也只是你能提動的一小口袋。

總之隨著云計算的到來，大數據時代也接涌而至，我們正處于一個“大數據”時代，這個時代的經濟、政治、文化、生活等方面都會發生巨大的變化，這個時代的我們面臨著更大的挑戰與機遇。鄭州軟件開發