大数据需要特殊的技术,以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。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、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。
01大数据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。
什么是大数据
大数据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。
大数据历史和当前考虑因素
虽然术语“大数据”相对较新,但收集和存储大量信息以进行最终分析的行为已经很久了。这个概念在 21 世纪初获得了动力,当时行业分析师 Doug Laney 将现在主流的大数据定义表达为三个 V:
1.卷,组织从各种来源收集数据,包括业务交易,社交媒体和来自传感器或机器到机器数据的信息。在过去,存储它将是一个问题 – 但新技术(如 Hadoop)减轻了负担。
2.速度,数据以前所未有的速度流入,必须及时处理。RFID 标签,传感器和智能电表正在推动近乎实时处理数据的需求。
3.品种,数据有各种格式 – 从传统数据库中的结构化数字数据到非结构化文本文档,电子邮件,视频,音频,股票报价数据和金融交易。
在 SAS,我们在大数据方面考虑两个额外的维度:
1.变化性,除了速度和数据种类的增加之外,数据流还可能与周期性峰值高度不一致。社交媒体中有什么趋势吗?每日,季节性和事件触发的峰值数据负载可能难以管理。非结构化数据更是如此。
2.复杂,今天的数据来自多个来源,这使得难以跨系统链接,匹配,清理和转换数据。但是,有必要连接和关联关系,层次结构和多个数据链接,否则您的数据可能会迅速失控。
为什么大数据很重要?
大数据的重要性不在于您拥有多少数据,而在于您使用它做了多少。您可以从任何来源获取数据并进行分析,以找到能够降低成本,减少时间,新产品开发和优化产品,以及智能决策的答案。将大数据与高性能分析结合使用时,您可以完成与业务相关的任务,例如:
1.近乎实时地确定故障,问题和缺陷的根本原因;
2.根据客户的购买习惯在销售点生成优惠券;
3.在几分钟内重新计算整个风险组合;
4.在欺诈行为影响您的组织之前检测它。
什么是大数据?随着云时代的来临,大数据(big data)也吸引了越来越多的关注。那么,大数据究竟是什么呢?它的定义、结构、特点是什么呢?它又能应用在哪些方面呢?相信通过这篇文章你可以对大数据有一个全新全面的认识。
一、定义
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。
二、特点
国际商业机器公司(简称:IBM)提出了大数据的5V特点,即:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。
三、结构
大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据,非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示:企业中80%的数据都是非结构化数据,这些数据每年都按指数增长60%。
想要系统的认知大数据,必须要全面而细致的分解它,着手从三个层面来展开:
第一层面是理论,理论是认知的必经途径,也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性;从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在;洞悉大数据的发展趋势;从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。
第二层面是技术,技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。
第三层面是实践,实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据,政府的大数据,企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。
四、应用
1.洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。
2.google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜关键词预测禽流感的散布。
3..统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。
4..麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。
5.梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况,该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
6.医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战,而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展,这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。
通过以上几个方面说明:现在已经迎来了大数据时代。因此大数据开发成为各企业非常看重的一部分,对这方面的人才需求也逐渐增多。
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