对大数据的认识500字（对大数据的认识500字左右）
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本文目录一览：
- 1、对大数据的理解
- 2、你对大数据有哪些认识？
- 3、谈谈对大数据的理解和认识！
- 4、对数据的认识
- 5、谈谈大学生对大数据的认识
- 6、你对大数据是什么看法？
对大数据的理解
大数据是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，简单来说大数据就是海量的数据，就是数据量大、来源广、种类繁多(日志、视频、音频)，大到PB级别，现阶段的框架就是为了解决PB级别的数据。
大数据的7大特征：海量性，多样性，高速性，可变性，真实性，复杂性，价值性
随着大数据产业的发展，它逐渐从一个高端的、理论性的概念演变为具体的、实用的理念。
很多情况下大数据来源于生活。比如你点外卖，准备什么时候买，你的位置在哪，商家位置在哪，想吃什么……这都是数据，人一多各种各样的信息就越多，还不断增长，把这些信息集中，就是大数据。
大数据的价值并不是在这些数据上，而是在于隐藏在数据背后的——用户的喜好、习惯还有信息。
你对大数据有哪些认识？
这些年大数据成了香饽饽，每个人都在谈论大数据，但是他们真的懂大数据么？我觉得并不是。
很多人看来，大数据其实就数据量级很大，毕竟名字就是这么起的。但，大数据真的只是这样吗？
如果要说大数据的话，就不得不提出IBM公司的5V理论：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样性）、Value(价值)以及Veracity（真实性）。
1、Volume（大量）
这个特点也是被人们所熟知的，现在是大数据时代，每天产生的数据都是极其恐怖的，之前的MB,GB已经远远不足以描述当下的数据量，甚至只能使用ZB这种超大的数据单位来进行描述了。而处理大数据，相应的也必须使用分布式运算才可以实现。
2、Velocity（高速）
海量数据需要足够的储存空间，但处理速度也必须要很快，不然用户的使用体验将会极大受到打击，很难想象百度搜索在用户搜索关键词之后，1分钟才出现结果。如果大数据处理速度不快，这个事情还真会是个现实，甚至有过之而无不及。
3、Variety（多样性）
所谓的大数据，并不是我们传统的结构化数据，更应该说，大数据的爆炸增长，其实是来源于非传统的非结构化数据，也就是音频、视频、图片、地理位置等。这些数据区别于传统的二维结构，对数据处理的要求更高，也是大数据时代急需解决的问题。
4、Value（价值）
海量的数据是不是就代表着海量的价值，并不如此。相反，数据价值密度在大数据时代反而变得更低，用大浪淘沙来形容并不为过。那该如何进行高效的价值挖掘呢？这就需要使用当下的机器算法来解决了，譬如特征提取，聚类算法，分类，譬如自动识别人脸，对人来说很简单的事，对机器却很复杂。
5、Veracity（真实性）
上面四点，个人认为还不是最重要的，最重要的应该是真实性，也就是数据的质量。质量的好坏，直接保证了最终大数据输出的截止是否真实可靠。很多人会觉得大数据就一定会是真实的，并不如此，拿广告领域而言，作弊流量现象随处可见。因此，大数据一定会是真实的，并不如此。
谈谈对大数据的理解和认识！
随着大数据的概念提出，越来越多的人，开始关注数据，注重数据带来的巨大的价值。大家谈论的也都是与大数据相关的专业话题了，无论是商业BI，还是阿里云。都是越来越多的行业内部人员乃至关注大数据的看客的讨论热点了。
大数据的鼻祖又是什么呢？
大数据现实体现最初是人口普查，最早是在美国，10年为一个周期做一次人口普查工作，第一次，在1880年用了8年做完，到1890年，人口继续增长，经过科学的预测，如果还是按照老方法去做，需用13年做完，这显然跟不上时代的要求。所以人们开始从记录，采集，整理，分析等多个领域寻求加快数据分析的速度，大数据的概念也慢慢被提出。
大数据在我们现在生活有哪些体现？
现如今，大数据体现最多的可能是社交网络之中了比如：facebook，微信等网络社交平台。其中也不乏实际应用的例子。
微信几乎每个人都有，但微信的朋友圈可以向定向的人群发送指定的广告，还可以选择地区，可以选择性别，年纪分类，教育程度分类，给所有用户进行初步分类之后，再是根据你朋友圈的发文或者交流信息进行提取分析，进一步给每个客户贴上独特的标签，最后把相关信息给到销售部门，进行精准营销。
如今还有绝大多数的公司对于大数据渴望又不知道如何下手，其中大致包括两个方面。
1、想做数据分析，但是之前没有相关的数据意识，基础数据丢失或从未搜集，或者数据孤岛严重，行业数据相对独立而难以共享。
2、数据产生的体量大，维度高，提取难度大。例如某个知名商业银行的信用卡部门，每天收集大量的个人客户的多维度信息，面对大量信心无法价值化，因为涉及个人隐私和安全，数据不可买卖，又不知道如何内部进行分析促进其他相关业务增长。
此外，在整个企业的运作过程还可以分为交易数据和交互数据。
农夫山泉，几年前销量并不如今，当时他们基本上只掌握了大量的交易的数据，通过分析得出，农夫山泉的利润始终上不来，是因为运输成本很高，如何降低运输成本成为问题的关键点，交互数据的需求成为至关重要的一环，所以决定，每个采集人员每天到10至20个销售点，取收集大量的交互数据，其中包括水的位置，排列形状，天气，优惠活动，市场反馈等一系列交互数据，一个月一个人收集的信息量大约3个TB，继而委托sap公司进行分析开发出物流成本控制处理系统，从而进行运输预测，运输安排和中转站的一系列重新部署，最终直接降低运输成本，提高了运输效果，终于坐到饮用水市场第一的位置。
通过今天的介绍，希望给大家一些对于大数据的基本认识，也希望大家一同关注大数据发展，共同分享大数据带来的惊喜。如果您还存在疑惑或是想要了解更多，欢迎关注西线学院。
对数据的认识
目前阶段大数据技术及体系已经逐渐趋于成熟，不再是以概念贯穿的模式，大数据越来越多的被使用，伴随互联网化的发展更多的企业信息化已经由IT时代转变为DT时代，以数据为核心，用数据进行决策，基于数据驱动企业的创新与发展，相信在将来大数据也会有更广泛的应用空间，对于大数据的理解主要分为以下几个层面。
1.数据来源：对于大数据时代而言更多强调基于业务数据的沉淀，在一定规模的数据上进行进一步的分析、处理、转换，更大的挖掘数据本身的价值，发挥数据的意义，当然就企业自身沉淀发展的数据而言很难达到“大”的定义，“大数据”目前更多依然是政府、行业、产业互联等形式获取数据，通过企业内部数据与行业数据的标杆对比实现适合企业自身的发展定位，促进企业自身的发展及业务模式的创新。
2.数据价值：通过产业数据、行业数据的获取、汇聚、处理、分析、归纳，通过一系列技术实现海量数据的快速计算、呈现，将结构化、半结构化的数据进行有效存储，对大量、动态、能持续的数据，通过运用新技术、新模型、新工具进行处理，从而获得具有洞察力和新的价值。更为科学、直观、准确的发挥数据价值，实现以数据为中心的大运营、大整合、大管控的模式支撑。
3.应用方式：目前就大环境而言，大数据更多应用于产业互联、行业分析、政务服务等环节，同时也在不同层面的进入人民的生活中，比如根据个人的兴趣爱好为其推送相关的文档链接，物品模式等。大数据拥有广泛的应用空间，结合大数据的应用进一步为企业、政府、人民生活提供更有针对性、有特色的服务。以数据为支撑作为企业战略的决策的支撑，提高数据汇总的及时性，从而进一步的提升企业的核心竞争力。
谈谈大学生对大数据的认识
大数据应用正改变着企业的业务发展方式。比如：京东、天猫通过对交易数据的“二次利用”，寻找目标客户、定向推荐商品。
也正是这些数据的二次利用给他们提供了大量价值，促进了这些企业的发展，推动着他们在营销、供应链与客户服务等领域的管理变革。同时，交易数据并不因为二次利用，而降低其价值；这也是，大数据应用与传统资源使用不同的地方。
数据的“混搭”分析，推动着商业发展和社会的进步。比如历史天气信息与航班误点信息，这两个不同领域的信息一块儿分析，便可以推算未来几天航班的误点率。
再比如，通过神经中枢肿瘤患病率和手机使用时间长短之间的大数据关联分析，来研究神经中枢肿瘤患病率是否与手机使用时间长短有关系等等。
大数据的应用，也促生了很多商业机会。随着大数据时代的到来，形成了很多大数据拥有公司，以及大数据技术公司；数据与技术的结合变促生了很多大数据应用，因此带来了很多商业机会。
例如，现在很多商业银行对自己大量客户的交易信息分析，规划新的理财产品，与其他商家合作，联合搞定向促销等等。
再次，大数据时代不再有个人隐私，将形成新的信息安全机制。
你对大数据是什么看法？
小调查:请你收集几个有关大数的信息,并把它们写下来。构成一个人体需要500万亿个细胞，一天有24小时即1440分钟86400秒，一年有365天有8760小时525600分钟31536000秒，中国的土地面积960万平方公里(9600000)，中国是世界上人口最多的国家，人口有1,300,000,000（十三亿)。大数据：大数据（big data），IT行业术语，是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。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》[1]中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。[2]
中文名
大数据
外文名
big data,mega data
提出者
维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶
提出时间
2008年8月中旬
应用学科
计算机，信息科学，统计学
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导航
特征结构应用意义趋势IT分析工具促进发展
定义
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
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