企业端(B端)数据近十万的级别,就可以称为大数据个人端(C端)的大数据要达到千万级别。收集渠道没有特定要求,PC端、移动端或传统渠道都可以,重点要达到这样数量级的有效数据,形成数据服务即可。很有趣,大家可以看到2B和2C,两类大数据差了两个数量级。
有些小公司,数据只有千到万级的规模,但经过收集分析,也能从中有针对性的总结出这一群体的原则,同样能指导企业进行一定程度的用户分析、获取或者是服务工作,但这并不是大数据,而是一般性的数据挖掘。
大数据面向的是更海量的一个数据,借助了更广义的知识数据库的分析方法。大部分的数据公司的数据来源是海量的,它的收集和分析,并不是局限于个体,而是以一个非常非常广泛的群体为对象展开的。
大数据是指在一定时间内,常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产,需要一种新的处理模式,以具备更强的决策、洞察和流程优化能力。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些有意义的数据进行专业的处理。换句话说,如果把大数据比作一个行业,这个行业盈利的关键在于提高数据的“处理能力”,通过“处理”实现数据的“增值”。
从技术上讲,大数据和云计算的关系就像硬币的正反面一样密不可分。大数据不能用单台计算机处理,必须采用分布式架构。其特点在于海量数据的分布式数据挖掘。但它必须依赖云计算分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
扩展信息:
大数据只是现阶段互联网的一个表征或特征。没有必要将其神话或保持敬畏。在以云计算为代表的技术创新背景下,这些原本看似难以收集和使用的数据开始被轻松使用。通过各行各业的不断创新,大数据将逐渐为人类创造更多的价值。
是体现大数据技术价值的手段,是进步的基石。这里从云计算、分布式处理技术、存储技术、感知技术的发展,阐述大数据从采集、处理、存储到形成结果的全过程。
实践是大数据的终极价值。在这里,我们从互联网大数据、政府大数据、企业大数据、个人大数据四个方面来描绘大数据的美好图景和将要实现的蓝图。
大数据是指那些数据量特别大、数据类别特别复杂的数据集,这种数据集不能用传统的数据库进行转存、管理和处理,是需要新处理模式才能具有更强大的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增差率和多样化的信息资产。
大数据的主要特点就是数据量大、数据处理速度快、数据真实性高、数据类别复杂等,它们合起来被称为4大数据也可以应用在警察预测犯罪的发生、预测选举结果,同时还能通过手机定位数据和交通数据建立城市规划,现在医疗行业也在做大数据的分析。
扩展资料:
社会发展速度非常快,科技也很发达,信息的流通和人们之间的交流也非常密切,而大数据就是这个时代高科技的产物。对于大部分行业而言,怎么运用这些大规模数据是赢得竞争的关键,但同时,大数据在经济发展中的意义不能取代一切对于社会问题的理性思考。
数据行业非常的受欢迎,人才需要求量也非常大,而且企业给大数据工程师的薪资比一般工程师的薪资也要高很多。
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