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什么叫大数据?大数据的做法及应用

发布时间:2019/04/17 新闻及媒体 行业动态 浏览次数:163

大数据根基于互联网,数据仓库、数据挖掘、云计算等互联网技术的发展为大数据的应用奠定了基础。然而实践应用尚处于在探索中前进,可谓才刚刚开始。先让小编来普及一下,给大家涨姿势吧!

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“大数据”一词,对于初学者来说,不明觉厉;对于从业者来说,都会有个共同的感触:大数据很有用!但是大数据有哪些用,该怎么用?却不得而知。

“大数据”时下的热门程度无需赘言,这一两年来互联网相关的任何活动、会议必不可少“大数据”板块。刚刚结束的第13届“中国互联网大会”也专设了大数据论坛。

关于大数据的著作和文章铺天盖地,似乎也共同在传递一个信息:越来越多的行业、人士开始关注并实际探索大数据的应用,我们正在一起描绘着大数据巨大效用的蓝图,但在实践的路上,我们都还在起步阶段小步前行。

大数据根基于互联网,数据仓库、数据挖掘、云计算等互联网技术的发展为大数据的应用奠定了基础。然而实践应用尚处于在探索中前进,可谓才刚刚开始。先让小编来普及一下,给大家涨姿势吧!

什么是大数据

关于大数据的定义,坊间有很多版本,先引用3个比较常用的大数据定义:(1)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。

—— Gartner(2)海量的数据规模(Volume)、快速的数据流转和动态的数据体系(Velocity)、多样的数据类型(Variety)、巨大的数据价值(Value)。

—— IDC(3)或称巨量数据、海量数据、大资料,指所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工,在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。

—— Wiki

其他关于大数据的定义也大抵类似,可以用几个关键词对大数据做一个界定。

第一,“规模大”,这种规模可以从两个维度来衡量,一是从时间序列累积大量的数据,二是在深度上更加细化的数据。

第二,“多样化”,可以是不同的数据格式,如文字、图片、视频等,可以是不同的数据类别,如人口数据,经济数据等,还可以有不同的数据来源,如互联网、传感器等。

第三,“动态化”。数据是不停地变化的,可以随着时间快速增加大量数据,也可以是在空间上不断移动变化的数据。

这三个关键词加上“处理速度快”,就对大数据从形象上做了界定。如果大规模、多样化又动态变化的数据有了,但需要很长的时间去处理分析,那不叫大数据。从另一个角度,要实现这些数据快速处理,靠人工肯定是没办法实现的。最终,我们借助机器,通过对这些数据进行快速的处理分析,获取想要的信息或者应用的整套体系,才能称为大数据。

大数据定义大概如下图:

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想要应用大数据,从流程上来说,大概如下图:

我们要有数据源,然后对数据进行收集和存储,在这基础上,再进行分析和应用,形成我们的产品和服务,而产品和服务也会产生新的数据,这些新数据会循环进入我们的流程中。

当这整个循环体系成为一个智能化的体系,通过机器可以实现自动化,那也许就会成为一种新的模式,不管是商业的,或者是其他。

然后具体到实际的应用中,大数据能够实现的应用,可以概括为两个方向,一是精准化定制,二是预测。

首先,精准化定制。

主要是针对供需两方的,获取需方的个性化需求,帮助供方定准定位目标,然后依据需求提供产品,最终实现供需双方的最佳匹配。

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具体应用举例,也可以归纳为三类:

一是个性化产品,比如智能化的搜索引擎,搜索同样的内容,每个人的结果都不同。或者是一些定制化的新闻服务,或者是网游等。

第二种是精准营销,现在已经比较常见的互联网营销,百度的推广,淘宝的网页推广等,或者是基于地理位置的信息推送,当我到达某个地方,会自动推送周边的消费设施等。

第三种是选址定位,包括零售店面的选址,或者是公共基础设施的选址。

这些全都是通过对用户需求的大数据分析,然后供方提供相对定制化的服务。

其次,预测。

预测主要是围绕目标对象,基于它过去、未来的一些相关因素和数据分析,从而提前做出预警,或者是实时动态的优化。

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从具体的应用上,也大概可以分为三类:

一是决策支持类的,小到企业的运营决策,证券投资决策,医疗行业的临床诊疗支持,以及电子政务等。

二是风险预警类的,比如疫情预测,日常健康管理的疾病预测,设备设施的运营维护,公共安全,以及金融业的信用风险管理等。

第三种是实时优化类的,比如智能线路规划,实时定价等。

以上是各种文献资料里,对于大数据可以用来做什么的一些畅想,事实上也许大数据可以做的事情,可以扩展到方方面面。

但是,我们再看现实中,大数据实际应用到了什么程度呢?

目前大数据真正实现了商业化的应用,只有一种,就是互联网营销。

其他我们前面列举的方向,会有些初步的应用,但基本都还停留在探索的阶段。比如疫情预测,无抵押信用贷款等,对于准确性、精细度、可推广性等方面还有待推敲。

造成大数据实际应用与目标蓝图之间差距的主要原因是什么,是数据源的问题。必须先获得数据,然后才能应用数据。因此,数据的可获取性,成为大数据在具体行业应用性评价的一个重要维度。可以从数据的标准化、开放性和集中度几个维度衡量数据可获取性。同时,获取了数据之后,在应用数据方面,可以从大数据应用的潜在价值维度来衡量,包括效率的提升、成本降低或者是新模式的产生。此外,还可以从大数据行业应用的可复制/推广性的角度来衡量,不仅包括在本行业内的推广,同时也包括跨行业的推广性。

从三个维度,对大数据在各行业应用的可能性做了一个定位,但这个定位还是非常定性和粗略的,具体可能还需要对行业有更多的大数据应用的探讨和探索。

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做大数据的企业,该怎样做大数据

可以从两个维度发展,首先一个重点任务就是要累积数据,以自身拥有的互联网数据及大数据技术两个资源为基础,从一些细分应用切入,比如可以先从企业角度,继而扩展到行业甚至跨行业的角度,从细分应用先有一些产品的产出,这会成为获取更多数据的入口,同时也为大数据更广应用提供了方向借鉴。

但还有一点,对于平台型的互联网企业,在确定与哪些企业或者行业数据结合、应用大数据时,可以有一些筛选条件,比如,是不是发挥了平台属性,另外,这种应用是不是具有可复制或推广性,不是只局限于某一个企业内,至少是可以应用到整个行业中的。

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