大數(shù)據(jù)的七大價值隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，信息的傳輸日益方便快捷，端到端的需求也日益突出，縱觀整個移動互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)已被認(rèn)為是繼云計算、物聯(lián)網(wǎng)之后的又一大顛覆性的技術(shù)性變更，毋庸置疑，大數(shù)據(jù)市場是待挖掘的金礦，其價值不言而喻?？梢哉f誰能掌握和合理運用用戶大數(shù)據(jù)的重要資源，誰就能在接下來的技術(shù)變革中進一步發(fā)展壯大。這個大數(shù)據(jù)，可以說是史上初次將各行各業(yè)的用戶、方案提供商、服務(wù)商、運營商以及整個生態(tài)鏈上游廠商，融入到一個大的環(huán)境中，無論是企業(yè)級市場還是消費級市場，亦或公共服務(wù)，都正或?qū)⒁c大數(shù)據(jù)發(fā)生千絲萬縷的聯(lián)系?！按髷?shù)據(jù)”作為一種概念和思潮由計算領(lǐng)域發(fā)端，之后逐漸延伸到科學(xué)和商業(yè)領(lǐng)域。新津區(qū)大數(shù)據(jù)
大數(shù)據(jù)開啟了一個大規(guī)模生產(chǎn)、分享和應(yīng)用數(shù)據(jù)的時代，它給技術(shù)和商業(yè)帶來了巨大的變化。麥肯錫研究表明，在醫(yī)療、零售和制造業(yè)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)每年可以提高勞動生產(chǎn)率。大數(shù)據(jù)技術(shù)，就是從各種類型的數(shù)據(jù)中快速獲得有價值信息的技術(shù)。大數(shù)據(jù)領(lǐng)域已經(jīng)涌現(xiàn)出了大量新的技術(shù)，它們成為大數(shù)據(jù)采集、存儲、處理和呈現(xiàn)的有力武器。大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)大數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)一般包括：大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲及管理、大數(shù)據(jù)分析及挖掘、大數(shù)據(jù)展現(xiàn)和應(yīng)用（大數(shù)據(jù)檢索、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)應(yīng)用、大數(shù)據(jù)安全等）。然而調(diào)查顯示，未被使用的信息比例高達，很大程度都是由于高價值的信息無法獲取采集。如何從大數(shù)據(jù)中采集出有用的信息已經(jīng)是大數(shù)據(jù)發(fā)展的關(guān)鍵因素之一。因此在大數(shù)據(jù)時代背景下，如何從大數(shù)據(jù)中采集出有用的信息已經(jīng)是大數(shù)據(jù)發(fā)展的關(guān)鍵因素之一，數(shù)據(jù)采集才是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的基石。那么什么是大數(shù)據(jù)采集技術(shù)呢？什么是數(shù)據(jù)采集？?數(shù)據(jù)采集(DAQ)：又稱數(shù)據(jù)獲取，是指從傳感器和其它待測設(shè)備等模擬和數(shù)字被測單元中自動采集信息的過程。數(shù)據(jù)分類新一代數(shù)據(jù)體系中，將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)體系中沒有考慮過的新數(shù)據(jù)源進行歸納與分類，可將其分為線上行為數(shù)據(jù)與內(nèi)容數(shù)據(jù)兩大類。大邑商務(wù)數(shù)據(jù)調(diào)研分析數(shù)據(jù)在計算機科學(xué)中，數(shù)據(jù)的定義是指所有能輸入到計算機并被計算機程序處理的符號的介質(zhì)的總稱。
被采集數(shù)據(jù)是已被轉(zhuǎn)換為電訊號的各種物理量，如溫度、水位、風(fēng)速、壓力等，可以是模擬量，也可以是數(shù)字量。采集一般是采樣方式，即隔一定時間（稱采樣周期）對同一點數(shù)據(jù)重復(fù)采集。采集的數(shù)據(jù)大多是瞬時值，也可是某段時間內(nèi)的一個特征值。準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)量測是數(shù)據(jù)采集的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)量測方法有接觸式和非接觸式，檢測元件多種多樣。不論哪種方法和元件，均以不影響被測對象狀態(tài)和測量環(huán)境為前提，以保證數(shù)據(jù)的正確性。數(shù)據(jù)采集含義很廣，包括對面狀連續(xù)物理量的采集。在計算機輔助制圖、測圖、設(shè)計中，對圖形或圖像數(shù)字化過程也可稱為數(shù)據(jù)采集，此時被采集的是幾何量（或包括物理量，如灰度）數(shù)據(jù)。
如果通過技術(shù)將人無法通過肉眼找到的價值信息呈現(xiàn)出來，這是重要的！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)進行專業(yè)化處理。換言之，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”實現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。大數(shù)據(jù)與云計算的關(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算機進行處理，必須采用分布式計算架構(gòu)。它的特色在于對海量數(shù)據(jù)的挖掘，但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫、云存儲和虛擬化技術(shù)。隨著云時代的來臨，大數(shù)據(jù)（Bigdata）也吸引了越來越多的關(guān)注。《著云臺》的分析師團隊認(rèn)為，大數(shù)據(jù)（Bigdata）通常用來形容一個公司創(chuàng)造的大量非結(jié)構(gòu)化和半結(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過多時間和金錢。大數(shù)據(jù)分析常和云計算聯(lián)系到一起，因為實時的大型數(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。大數(shù)據(jù)需要特殊的技術(shù)，以有效地處理大量的容忍經(jīng)過時間內(nèi)的數(shù)據(jù)。適用于大數(shù)據(jù)技術(shù)，包括大規(guī)模并行處理。這些數(shù)據(jù)具有規(guī)模大、形成速度快、類型多樣以及價值性低，通常將其稱之為“大數(shù)據(jù)”。
數(shù)據(jù)分析成為大數(shù)據(jù)技術(shù)的重點數(shù)據(jù)分析在數(shù)據(jù)處理過程中占據(jù)十分重要的位置，隨著時代的發(fā)展，數(shù)據(jù)分析也會逐漸成為大數(shù)據(jù)技術(shù)的重點。大數(shù)據(jù)的價值體現(xiàn)在對大規(guī)模數(shù)據(jù)集和的智能處理方面，進而在大規(guī)模的數(shù)據(jù)中獲取有用的信息。要想逐步實現(xiàn)這個功能，就必須對數(shù)據(jù)進行分析和挖掘。而數(shù)據(jù)的采集、存儲、和管理都是數(shù)據(jù)分析步驟的基礎(chǔ)，通過進行數(shù)據(jù)分析得到的結(jié)果，將應(yīng)用于大數(shù)據(jù)相關(guān)的各個領(lǐng)域。未來大數(shù)據(jù)技術(shù)的進一步發(fā)展，與數(shù)據(jù)分析技是密切相關(guān)的數(shù)據(jù)是信息的表現(xiàn)形式，信息是數(shù)據(jù)有意義的表示。青白江區(qū)城市數(shù)據(jù)采集
數(shù)據(jù)的選擇、類型、數(shù)量、采集方法、詳細程度取決于系統(tǒng)應(yīng)用目標(biāo)、功能、管理與分析的要求。新津區(qū)大數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)采集的三大要點：采集的多方面性：采集的數(shù)據(jù)量足夠大具有分析價值、數(shù)據(jù)面足夠支撐分析需求。比如查看app的使用情況這一行為，我們需要采集從用戶觸發(fā)時的環(huán)境信息、會話、以及背后的用戶id，、需要統(tǒng)計這一行為在某一時段觸發(fā)的人數(shù)、次數(shù)、人均次數(shù)、活躍比等。采集的多維性：數(shù)據(jù)更重要的是能滿足分析需求。靈活、快速自定義數(shù)據(jù)的多種屬性和不同類型，從而滿足不同的分析目標(biāo)。比如“查看app的使用情況”這一行為，我們需要采集用戶使用的app的哪些功能、點擊頻率、使用時常、打的app的時間間隔等多個屬性。才能使采集的結(jié)果滿足我們的數(shù)據(jù)分析！采集的高效性：高效性包含技術(shù)執(zhí)行的高效性、團隊內(nèi)部成員協(xié)同的高效性以及數(shù)據(jù)分析需求和目標(biāo)實現(xiàn)的高效性。 新津區(qū)大數(shù)據(jù)
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