大数据概述

大数据的概念

大数据(big data):指 无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的 海量、高增长率和多样化的信息资产

主要解决,海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。

按顺序给出数据存储单位:bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。

1Byte= 8bit  1K = 1024Byte 1MB= 1024K

1G = 1024M  1T = 1024G       1P = 1024T

大数据的特点

Volume(大量)

截至目前,人类生产的所有 印刷材料的数据量是 200PB,而历史上全人类总共 过的 的数据量大约是 5EB。当前,典型个人计算机硬盘的容量为TB量级,而一些大 企业的数据量已经接近 EB量级。

Velocity(高速)

这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告, 预计到 2020 年,全球数据使用量将达到 35.2ZB。在如此海量的数据面前,处理数据的效率就是企业的生命。

Variety(多样)

这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的 数据库 / 文本为主 的结构化数据非结构化数据越来越多,包括 网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等,这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。

Value(低价值密度)

价值密度的高低与数据总量的大小成反比。比如,在一天监控视频中,我们只关心宋宋老师晚上在床上健身那一分钟,如何 快速对有价值数据“提纯”成为目前大数据背景下待解决的难题。

大数据能干啥

O2O:百度大数据+平台通过先进的线上线下打通技术和客流分析能力,助力商家精细化运营,提升销量

零售:探索用户价值,提供个性化服务解决方案;贯穿网络与实体零售,携手创造极致体验。 经典案例,子尿布 + 啤酒。

旅游:深度结合大数据能力与旅游行业需求,共建旅游产业智慧管理、智慧服务和智慧营销的未来。

商品广告的推荐:给用户推荐访问过的商品广告类型

保险:海量数据挖掘及风险预测,助力保险行业精准营销,提升精细化定价能力。

金融:多维度体现用户特征,帮助金融机构推荐优质客户,防范欺诈风险。

房产:大数据全面助力房地产行业,打造精准投策与营销,选出更合适的地,建造更合适的楼,卖给更合适的人。

人工智能同样离不开大数据

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