南京品牌大數(shù)據(jù)技術(shù)介紹

大數(shù)據(jù)(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過主流軟件工具，在合理時間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。 [19] 在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時代》 [1]  中大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)分析法（抽樣調(diào)查）這樣捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。大數(shù)據(jù)的5V特點(diǎn)（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價(jià)值密度）、Veracity（真實(shí)性）。大數(shù)據(jù)概念應(yīng)用到IT操作工具產(chǎn)生的數(shù)據(jù)中，大數(shù)據(jù)可以使IT管理軟件供應(yīng)商解決大廣泛的業(yè)務(wù)決策。南京品牌大數(shù)據(jù)技術(shù)介紹

大數(shù)據(jù)的價(jià)值體現(xiàn)在以下幾個方面：（1）對大量消費(fèi)者提供產(chǎn)品或服務(wù)的企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行精細(xì)營銷；（2）做小而美模式的中小微企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)做服務(wù)轉(zhuǎn)型；（3）面臨互聯(lián)網(wǎng)壓力之下必須轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)企業(yè)需要與時俱進(jìn)充分利用大數(shù)據(jù)的價(jià)值。不過，“大數(shù)據(jù)”在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的巨大意義并不**其能取代一切對于社會問題的理性思考，科學(xué)發(fā)展的邏輯不能被湮沒在海量數(shù)據(jù)中。***經(jīng)濟(jì)學(xué)家路德維?！ゑT·米塞斯曾提醒過：“就***言，有很多人忙碌于資料之無益累積，以致對問題之說明與解決，喪失了其對特殊的經(jīng)濟(jì)意義的了解?！边@確實(shí)是需要警惕的。玄武區(qū)什么是大數(shù)據(jù)技術(shù)怎么樣未來，數(shù)據(jù)科學(xué)將成為一門專門的學(xué)科，被越來越多的人所認(rèn)知。

容量（Volume）：數(shù)據(jù)的大小決定所考慮的數(shù)據(jù)的價(jià)值和潛在的信息； [5] 種類（Variety）：數(shù)據(jù)類型的多樣性； [5] 速度（Velocity）：指獲得數(shù)據(jù)的速度； [5] 可變性（Variability）：妨礙了處理和有效地管理數(shù)據(jù)的過程。 [5] 真實(shí)性（Veracity）：數(shù)據(jù)的質(zhì)量。 [5] 復(fù)雜性（Complexity）：數(shù)據(jù)量巨大，來源多渠道。 [5] 價(jià)值（value）：合理運(yùn)用大數(shù)據(jù)，以低成本創(chuàng)造高價(jià)值。大數(shù)據(jù)包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)越來越成為數(shù)據(jù)的主要部分。據(jù)IDC的調(diào)查報(bào)告顯示：企業(yè)中80%的數(shù)據(jù)都是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)每年都按指數(shù)增長60%。 [6]  大數(shù)據(jù)就是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到現(xiàn)今階段的一種表象或特征而已，沒有必要神話它或?qū)λ３志次分?，在以云?jì)算為**的技術(shù)創(chuàng)新大幕的襯托下，這些原本看起來很難收集和使用的數(shù)據(jù)開始容易被利用起來了，通過各行各業(yè)的不斷創(chuàng)新，大數(shù)據(jù)會逐步為人類創(chuàng)造更多的價(jià)值。

大數(shù)據(jù)概念應(yīng)用到IT操作工具產(chǎn)生的數(shù)據(jù)中，大數(shù)據(jù)可以使IT管理軟件供應(yīng)商解決大廣泛的業(yè)務(wù)決策。IT系統(tǒng)、應(yīng)用和技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施每天每秒都在產(chǎn)生數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化或者結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)都**了“所有用戶的行為、服務(wù)級別、安全、風(fēng)險(xiǎn)、**行為等更多操作”的***記錄。大數(shù)據(jù)分析的產(chǎn)生旨在于IT管理，企業(yè)可以將實(shí)時數(shù)據(jù)流分析和歷史相關(guān)數(shù)據(jù)相結(jié)合，然后大數(shù)據(jù)分析并發(fā)現(xiàn)它們所需的模型。反過來，幫助預(yù)測和預(yù)防未來運(yùn)行中斷和性能問題。進(jìn)一步來講，他們可以利用大數(shù)據(jù)了解使用模型以及地理趨勢，進(jìn)而加深大數(shù)據(jù)對重要用戶的洞察力。他們也可以追蹤和記錄網(wǎng)絡(luò)行為，大數(shù)據(jù)輕松地識別業(yè)務(wù)影響；隨著對服務(wù)利用的深刻理解加快利潤增長；同時跨多系統(tǒng)收集數(shù)據(jù)發(fā)展IT服務(wù)目錄。何為資源化，是指大數(shù)據(jù)成為企業(yè)和社會關(guān)注的重要戰(zhàn)略資源，并已成為大家爭相搶奪的新焦點(diǎn)。

對于“大數(shù)據(jù)”（Big data）研究機(jī)構(gòu)Gartner給出了這樣的定義?！按髷?shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應(yīng)海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面**超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)**，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價(jià)值密度低四大特征。大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。換而言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高對數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。使用點(diǎn)擊流分析和數(shù)據(jù)挖掘來規(guī)避**行為。鼓樓區(qū)參考大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)勢

隨著大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展，就像計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)一樣，大數(shù)據(jù)很有可能是新一輪的技術(shù)**。南京品牌大數(shù)據(jù)技術(shù)介紹

從技術(shù)上看，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無法用單臺的計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理，必須采用分布式架構(gòu)。它的特色在于對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)挖掘。但它必須依托云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫和云存儲、虛擬化技術(shù)。 [1] 隨著云時代的來臨，大數(shù)據(jù)（Big data）也吸引了越來越多的關(guān)注。分析師團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，大數(shù)據(jù)（Big data）通常用來形容一個公司創(chuàng)造的大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在下載到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫用于分析時會花費(fèi)過多時間和金錢。大數(shù)據(jù)分析常和云計(jì)算聯(lián)系到一起，因?yàn)閷?shí)時的大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數(shù)十、數(shù)百或甚至數(shù)千的電腦分配工作。南京品牌大數(shù)據(jù)技術(shù)介紹

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