什么叫大数据

本人工作岗位是大数据咨询顾问，从事大数据行业多年，IT行业十年经验。

大数据是一个统称，是相对于小数据而说的。比如以前采用ORACLESQLMYSQL数据库存储的数据基本是几十G到几百G，而且大多以结构化的数据为主。但现在随着互联网的爆发，数据量越来越大（从GB、TB、PB、ZB），类型越来越多（结构化传统数据库的数据、半结构化网页、文件、邮件，非结构化的视频、、音频），所以原来的数据库技术已经无法满足需求了，所以才有了大数据。

大数据几个关键的技术如下：

1存储能力。大数据平台可支持结构化（常规数据库存放的规范化数据）、半结构化（文档、网页、邮件）、非结构化的数据存储（视频、、音频），并且可以支持分布式存储，可以很方便的扩展，成本也很低。

2计算能力。可以支持大批量离线计算（PB级、亿级大量数据）和实时计算（低延迟毫秒急出结果）。

3AI能力。支持多种算法，机器学习、神经网络等算法，可开发很多人工智能应用。

4为什么需要大数据平台。因为传统的ORACLESQL数据库对非结构化数据处理不好，并且不支持分布式存储和计算，对单机的性能要求很高，导致成本很高，所以需要大数据平台。

如何导出用户反馈数据？

问题详述如何导出用户反馈数据？问题解答在用户反馈控制台里有「导出Excel」的选项。导出的Excel表格在旺信（手机端）和阿里旺旺（电脑端）上下载，会有消息通知。

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MaxCompute

大数据计算服务(MaxCompute，原名ODPS)是一种快速、完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案。MaxCompute向用户提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型，能够更快速的解决用户海量数据计算问题，有效降低企业成本，并保障数据

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智能数据构建与管理 Dataphin

Dataphin是集产品、技术、方法论于一体的智能大数据平台建设引擎，为您提供数据引入、规范定义、建模研发、资产管理、数据服务等全链路智能数据构建及管理服务。

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功能介绍在数据库列表页面，您可以设置/转交/释放数据库Owner、授予/撤销用户权限、导出配置和导出权限。 *** 作步骤登录DMS控制台。在上方选择系统管理>实例管理，然后选择数据库列表页签。通过各种条件筛选后，勾选目标数据库，您可以执行

问题一：什么是大数据时代 世界包含的多得难以想象的数字化信息变得更多更快……从商业到科学，从 到艺术，这种影响无处不在。科学家和计算机工程师们给这种现象创造了一个新名词：“大数据”。大数据时代什么意思大数据概念什么意思大数据分析什么意思所谓大数据，那到底什么是大数据，他的来源在哪里，定义究竟是什么呢

一：大数据的定义。

1、大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

2、大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。

互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。

3、大数据应用，是 指对特定的大数据 ，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于其业务需求、数据 和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展，才能充分实现大数据的价值。

当你的技术达到极限时，也就是数据的极限”。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。

二：大数据的类型和价值挖掘方法

1、大数据的类型大致可分为三类：

1)传统企业数据(Traditionalenterprisedata)：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。

2)机器和传感器数据(Machine-generated/sensor data)：包括呼叫记录(CallDetail Records)，智能仪表，工业设备传感器，设备日志(通常是Digital exhaust)，交易数据等。

3)社交数据(Socialdata)：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。

2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：

1)客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。

2)模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。

3)加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。

4)降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。

三：大数据的特点

业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。具体来说，大数据具有4个基本特征：

1、是数据体量巨大

数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量;百度资料表明，其新>>

问题二：大数据时代：大数据是什么？ 大数据是什么？是一种运营模式，是一种能力，还是一种技术，或是一种数据 的统称？今天我们所说的“大数据”和过去传统意义上的“数据”的区别又在哪里？大数据的来源又有哪些？等等。当然，我不是专家学者，我无法给出一个权威的，让所有人信服的定义，以下所谈只是我根据自己的理解进行小结归纳，只求表达出我个人的理解，并不求全面权威。先从“大数据”与“数据”的区别说起吧，过去我们说的“数据”很大程度上是指“数字”，如我们所说的客户量，业务量，营业收入额，利润额等等，都是一个个数字或者是可以进行编码的简单文本，这些数据分析起来相对简单，过去传统的数据解决方案（如数据库或商业智能技术）就能轻松应对；而今天我们所说的“大数据”则不单纯指“数字”，可能还包括“文本，，音频，视频……”等多种格式，其涵括的内容十分丰富，如我们的博客，微博，轻博客，我们的音频视频分享，我们的通话录音，我们位置信息，我们的点评信息，我们的交易信息，互动信息等等，包罗万象。用正规的语句来概括就是，“数据”是结构化的，而“大数据”则包括了“结构化数据”“半结构化数据”和“非结构化数据”。关于“结构化”“半结构化”“非结构化”可能从字面上比较难理解，在此我试着用我的语言看能否形象点地表达出来：由于数据是结构化的，数据分析可以遵循一定现有规律的，如通过简单的线性相关，数据分析可以大致预测下个月的营业收入额；而大数据是半结构化和非结构化的，其在分析过程中遵循的规律则是未知的，它通过综合方方面面的信息进行模拟，它以分析形式评估证据，假设应答结果，并计算每种可能性的可信度，通过大数据分析我们可以准确找到下一个市场热点。 基于此，或许我们可以给“大数据”这样一个定义，“大数据”指的是收集和分析大量信息的能力，而这些信息涉及到人类生活的方方面面，目的在于从复杂的数据里找到过去不容易昭示的规律。相比“数据”，“大数据”有两个明显的特征：第一，上文已经提到，数据的属性是包括结构化、非结构化和半结构化数据；第二，数据之间频繁产生交互，大规模进行数据分析，并实时与业务结合进行数据挖掘。解决了大数据是什么，接下来还有一个问题，大数据的来源有哪些？或者这个问题这样来表达会更清晰“大数据的数据来源有哪些？”对于企业而言，大数据的数据来源主要有两部分，一部分来自于企业内部自身的信息系统中产生的运营数据，这些数据大多是标准化、结构化的。（若继续细化，企业内部信息系统又可分两类，一类是“基干类系统”，用来提高人事、财会处理、接发订单等日常业务的效率；另一类是“信息类系统”，用于支持经营战略、开展市场分析、开拓客户等。）传统的商业智能系统中所用到的数据基本上数据该部分。而另外一部分则来自于外部，包括广泛存在于社交网络、物联网、电子商务等之中的非结构化数据。这些非结构化数据由源于 Facebook、Twitter、LinkedIn 及其它来源的社交媒体数据构成，其产生往往伴随着社交网络、移动计算和传感器等新的渠道和技术的不断涌现和应用。具体包括了：如，呼叫详细记录、设备和传感器信息、GPS 和地理定位映射数据、通过管理文件传输协议传送的海量图像文件、Web 文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等等。由于来源不同，类型不同的数据透视的是同一个事物的不同的方面，以消费客户为例，消费记录信息能透视客户的消费能力，消费频率，消费兴趣点等，渠道信息能透视客户的渠道偏好，消费支付信息能透视客户的支付渠道情况，还有很多，如，客户会否在社交网站上分享消费情况，消费前后有否在搜索引擎上搜索过相关的关键词等等，这些信息（或说数据）>>

问题三：大数据时代是什么意思？详解 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。” “大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。大数据作为云计算、物联网之后IT行业又一大颠覆性的技术革命。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营交易信息、互联网世界中的商品物流信息，互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等，其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。如何盘活这些数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。

问题四：大数据时代,大数据概念,大数据分析是什么意思？ 世界包含的多得难以想象的数字化信息变得更多更快……从商业到科学，从 到艺术，这种影响无处不在。科学家和计算机工程师们给这种现象创造了一个新名词：“大数据”。大数据时代什么意思？大数据概念什么意思？大数据分析什么意思？所谓大数据，那到底什么是大数据，他的来源在哪里，定义究竟是什么呢？

一：大数据的定义。

1、大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 2、大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。

互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。

3、大数据应用，是 指对特定的大数据 ，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于其业务需求、数据 和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展，才 能充分实现大数据的价值。 当你的技术达到极限时，也就是数据的极限”。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。

二：大数据的类型和价值挖掘方法1、大数据的类型大致可分为三类：1)传统企业数据(Traditionalenterprisedata)：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。2)机器和传感器数据(Machine-generated/sensor data)：包括呼叫记录(CallDetail Records)，智能仪表，工业设备传感器，设备日志(通常是Digital exhaust)，交易数据等。3)社交数据(Socialdata)：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：1)客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。2)模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。3)加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。4)降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。

三：大数据的特点业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。具体来说，大数据具有4个基本特征：1、是数据体量巨大数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量;百度资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过15PB(1PB=1024TB)，这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。2、是数据类别大和类>>

问题五：什么是大数据，大数据时代怎么理解 大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

问题六：什么是大数据时代 大数据时代

（巨量资料（IT行业术语））

编辑

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。” “大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。

产生背景

编辑

进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数

大数据时代来临

据，并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《 》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。[1]

数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。

正如《 》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。

哈佛大学社会学教授加里・金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是 ，所有领域都将开始这种进程。”[2]

影响

编辑

大数据

现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。[3]

随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。[2]

在现今的社会，大数据的应用越来越彰显他的优势，它占领的领域也越来越大，电子商务、O2O、物流配送等，各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。有了大数据这个概念，对于消费者行为的判断，产品销售量的预测，精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。[4]

“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。

大数据到底有多大？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168亿张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378万台，高于全球每天出生的婴儿数量371万……[1]

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。国际数据公司（IDC）的研究结果表明，2008年全球产生的数据量为049ZB，2009年的数据量为08ZB，2010年增长为12ZB，2011年的数量更是高达182ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所>>

问题七：什么是大数据时代 大数据时代

（巨量资料（IT行业术语））

编辑

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。” “大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。

中文名

大数据时代

外文名

Big data

提出者

麦肯锡

类 属

科技名词

目录

1 产生背景

2 影响

大数据

大数据的精髓

数据价值

可视化

3 特征

4 案例分析

5 产业崛起

6 提供依据

7 应对措施

产生背景

编辑

进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数

大数据时代来临

据，并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《 》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。[1]

数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。

正如《 》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。

哈佛大学社会学教授加里・金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是 ，所有领域都将开始这种进程。”[2]

影响

编辑

大数据

现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。[3]

随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。[2]

在现今的社会，大数据的应用越来越彰显他的优势，它占领的领域也越来越大，电子商务、O2O、物流配送等，各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。有了大数据这个概念，对于消费者行为的判断，产品销售量的预测，精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。[4]

“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。

大数据到底有多大？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168亿张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378万台，高于全球每天出生的婴儿数量371万……[1]

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。国际数据公司（IDC）的研究结果表>>

问题八：简述什么是大数据时代 一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据 ，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

问题九：什么是大数据时代。什么又叫做云商。 随着分布式计算技术的成熟，大公司已经有了分析处理大数据的能力。这也让数据挖掘等数据分析技术逐渐成熟，以往只能采取抽样数据分析而现在可以分析所有的数据了。分析结果随着数据量的增加也越来越精确，范围也越来越广，而数据也随之越来越有价值这就造成几乎所有公司开始拼命搜集各类数据以提高自己的服务。

云商也叫智慧云商。信息 + 应用+ 基础设施无处不在 = 平台应用跨地域、跨终端、跨系统、跨平台。

问题十：马云说大数据时代已经开始到来，那么大数据是指什么内容呢？想深入学习这方面的知识 您好，看你选择什么行业了，我先说说大数据概念包含几个方面的内涵吧 1 数据量大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处理。 2 要求快速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。 3 数据多样性：不同的数据源，非结构化数据越来越多，需要进行清洗，整理，筛选等 *** 作，变为结构数据。 4 价值密度低，由于数据采集的不及时，数据样本不全面，数据可能不连续等等，数据可能会失真，但当数据量达到一定规模，可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。 很多行业都会有大数据需求，譬如电信行业，互联网行业等等容易产生大量数据的行业，很多传统行业，譬如医药，教育，采矿，电力等等任何行业，都会有大数据需求。 随着业务的不断扩张和历史数据的不断增加，数据量的增长是持续的。 如果需要分析大数据，则可以Hadoop等开源大数据项目，或Yonghong Z-Suite等商业大数据BI工具。 随着互联网和移动的快速发展，大数据在各个领域不断增加应用。也越来越面向个人大数据应用。

持人：大数据如何真正帮助到企业业务接下来让我们聆听来自甲骨文大中华区技术架构总监林逸飞演讲，如何提升大数据的价值。林逸飞：大家早上好，今天跟大家聊的话题是大数据，大数据跟云计算之间的关系越来越紧密，因为云计算提供了很多新的方式，使得我们有机会去处理这些大数据。今天我讲的是大数据在我们获得了以后，怎么能够让它真的在 我们业务里面有价值，所以用了一个词叫提纯，下面我带着大家一块去把大数据做一次提纯。开始之前我也想把Oracle现在的变化说一下，工程规划，很多大厂商都在跟随着甲骨文的脚步，不断的推出 各种各样的一体化设备，可能这是一个潮流，都希望通过推出这样一些一体化或者精装修的系统，帮助客户降低 他的运维成本，提高他的运行效率。大数据非常复杂，有结构化，也有非结构化的，增长速度飞快，单条数据的价值密度极低，最后一个很重要 ，为什么说单条数据业务价值极低，一条微博，或者一条博客，一条网上的日志对你来讲没有意义，我们需要的 是把整个大的数据量，从中按图索骥，或者找出一些业务规律，业务价值，大数据才能为我所用，这是大数据的四个特点。从甲骨文的角度来看，可能所有的客户，包括合作伙伴都知道，甲骨文是做数据起家的公司，今天仍然我们是做数据做得最好的公司。所以我们把数据理解成这样一个金字塔，整个金字塔的最下段，我们把它认为 是大数据，通常是大PB级的，这些数据很复杂，都存在在企业的ERP系统里面，外部系统里面都有这样的数据， 只是这些数据在今天大部分没有被利用，第二个层次是在今天我们所有的大型企业或者中型企业都有的数据仓库 ，或者业务分析类的一些系统里面，这种通常是以百T作为你的数据级别，这些数据是指导我们业务生产创新的 核心数据，这些数据今天的来源，来自于我们的生产系统，我指的生产系统，比如说我们后端的ERP系统，网商 ，电子渠道，我们的交易系统，这些系统后面的业务数据被我们采集来，放在数据仓库里面，通过对历史的分析 总结，然后我归纳一种规律，用于预测未来我的业务趋势跟走向，这是今天我的所有DWDI所做的一种做法，开个 玩笑说这些数据都是婚后数据，客户已经跟你的企业发生关系了，然后产生了这些数据，你分析的是这样一些数 据，但是你想的是什么，是我还有没有机会再找到下一个。最上端指导我们老板们做决策的，去决定新招一些人，还是砍到一百人，新发布一个产品，还是我们下架一个产品，来自BI系统，这是我们的核心决策数据。今天互联网也好，云计算也好，使得我们这些业务数据能够被涉及到范畴是如此众多，换句话说我们希望不 光采集婚后数据，我也希望把婚前的这样一些没有发生关系之前的数据也采集进来，能够为我的业务提供更多的 业务反馈点，这些反馈点可能更直接，更快，更丰富，这是大数据在今天为所有企业关注的主要原因。接下来是我的演讲题目，这些大数据，四个V的特点，量又大，速度也大，格式也众多，每一条数据的价值又非常低，我怎么把这些数据提纯起来，真的知道我的生产，这是提纯大数据的主要原因。我举一个最简单的例 子，一个超市，今天我谈到的这些是有十几案例，而且这些技术在今天，可能在座很多朋友们手里都有。比如说 我可以根据在商城里面所有部署的探头或者其他的设备，客户的行进路线我可以采集得到，根据他的行进路线， 途径我的门店的时候，我可以定点向他推荐促销信息，这个完全做得到。整体的营销策略里面，跟进整个销售的 战役的制定，来调整他的一些促销，或者我进货出货的策略。采集客户在微博、博客在相关的一些网站上面，各 种各样的反馈，这样是一个很明显的，在今天我们完全能够利用到的业务场景。我拿这个金字塔套一下，大家看 ，这些数据我们把他归结为大数据，他可以被采集到系统里面来，同时我跟进他的业务策略，这些数据可能来自 于我们的数据仓库，甚至于来自我的ERP系统，这些数据是我的生产数据。那当然我采集所有网络相关的这些数 据，他一定是大数据，他希望进入到我最底层的金字塔最下面，作为我大数据的基础。关键是说这些数据之间是 完全需要互动的，换句话说你要定时定点的推一些营销策略，或者根据机器传回来的数据进行判断，这个时候这 些大数据要反过来，对你的DW，对你的生产系统直接发生关系，如果不这样的话，这些大数据没有用处。大数据提纯以后的结果，让这个大数据从金字塔最下端被逐渐提纯进入到DW，最后再进入各种各样的分析， 进入到BI，数据逐渐浓缩，最后具有商业价值。所有人都在说我希望做微博营销，我希望提高在互联网上对我企 业的影响，哪些数据对企业经营有十几价值，这就是一些数据，48%的客户，当他是手机微博的用户的时候，通 常他会更乐意接受这些促销信息，其中有很大比例的人会在它的微博，或者博客上发布我曾经在这个里面接到这 样一些东西，使用的体验是什么样的，这就是数据。对这个企业来讲，我先解决缺货的问题，我一定能够解决在 我整个店里面最基本的问题，第二我可以对这些手机微博客户做一些定点营销和精准策略，这是两个精准的例子 ，后面想做这件事情是非常难的。首先在金字塔终端这个层次上，他两个核心系统，一个是企业 ERP的生产系统，第二个就是企业原有的DW， BI系统。第二个在金字塔的最下端大数据这块，你有很多企业专业应用，这些应用可能直接跟机器，跟互联网打交道。第三金字塔的最上端你要有一个合适的BI 的工具和平台，形成管理者的驾驶舱，内容把业务数据体现出来 。想产生上面这两个简单的结果，中间画了一个环，他基本上要历经这四个步骤，只有通过这四个步骤才能把你 的大数据发挥它真正的业务价值，首先我要能够获取，我有合适手段采集到各种各样的数据。第二我能够去计算 组织他们，第三能够根据这样属于进行分析，最后形成我的判断、业务动作出来。这些大数据跟你现在的数据仓库，跟BI要集成，如果不集成的话，这些大数据在旁边又建了一个烟囱出来，没有用的。说到最后就是Oracle，Oracle实际上提供了完整的方案，同数据的捕获、组织、分析、决策我们都有平台化 的工具和产品提供给客户和合作伙伴。首先是捕获，大家都知道Oracle有自己的应用，从ERP到CRM，到各种的 ECM我们都有然间，使得你有机会从各种各样的核心系统里面找到一些数据。第二针对所有非结构化的数据， Oracle直接推出了一个产品就叫NoSQL数据库，很有伸缩性的一款产品，他可以帮助你存储非结构化数据。在组织这一块，我们业提供沙盒的功能，你可以在你的机器里面配置这样一个沙盒出来，所有分析全部在这 个沙盒里面运行，他对CPU的消耗不会超过你这个沙盒所设置的限制，这样是帮助你去运行这样一些大数据分析 的基础平台性的功能。我们提供这样一个产品ODI，Oracle已经有几十年的产品。分析有一个R的组织，他是非常适合统计分析跟图表化展示的平台，他是开源的，而且比较适合在笔记本里 面或者PC里面运行的系统。

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