大数据的意义是什么？
大数据意味着数据应该在线，这样您的数据才能对分析或处理有价值。在线分析大量数据是有意义的。你可能会得到你想要的数据，这些资料很多都用在电影里，比如人脸搜索、人员定位、流量分析、运行状态等等。现在有很多应用，但是落地的少一点。还是创造价值。
什么是大数据，它为什么重要，以及如何应用它。
谈数据没有太大意义。要看数据的主要方向是什么。1.从技术应用方向来说，我们的数据主要是用于通信指导；2.在数据研究过程中，我们的数据主要来源于互联网上的公开数据(媒体数据、自媒体数据、企业自营媒体数据)，解决了用户洞察、传播效果、竞争情报获取等问题。3.我们主要研究大数据的维度，我们的维度更多更广，维度的多少决定了效果。
大数据的意义
当今社会是一个飞速发展的社会，科技发达，信息流通。人们的交流越来越密切，生活越来越方便。大数据是这个高科技时代的产物。阿里巴巴创始人马云在演讲中提到，未来的时代不会是IT时代，而是DT时代。DT是数据技术Data Technology，展现大数据对阿里巴巴集团非常重要。有人把数据比作有能量的煤矿。煤炭按性质分为焦煤、无烟煤、肥煤和瘦煤，而露天煤矿和深山煤矿的采掘成本是不同的。同样，大数据不是“大”，而是“有用”。价值含量和挖掘成本比数量更重要。对于很多行业来说，如何利用这些大规模的数据是赢得竞争的关键。大数据的价值体现在以下几个方面:1)为大量消费者提供* * *产品或服务的企业，可以利用大数据进行精准营销；2)小而美的长尾企业，可以利用大数据进行服务转型；3)在互联网压力下必须转型的传统企业，需要与时俱进，充分利用大数据的价值。然而，“大数据”在经济发展中的重大意义，并不意味着它可以取代所有对社会问题的理性思考。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯(Ludwig von mises)曾警告说:“就今天而言，许多人忙于无用的信息积累，以至于丧失了对解释和解决问题的特殊经济意义的理解。”这确实需要警惕。在这个智能硬件飞速发展的时代，困扰应用开发者的一个重要问题就是如何在功耗、覆盖范围、传输速率和成本之间找到那种微妙的平衡。企业可以利用相关数据和分析来帮助他们降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的商业决策等等。例如，将大数据与高性能分析相结合，可能会出现以下有利于企业的情况:1)及时分析故障、问题和缺陷的根本原因，每年可能为企业节省数十亿美元。2)为上千辆快递车规划实时交通路线，避免拥堵。3)以利润最大化为目标，分析所有SKU，价格，清库存。4)根据客户的购买习惯，推送他可能感兴趣的优惠信息。5)从大量客户中快速识别金牌客户。6)使用点击流分析和数据挖掘来避免欺诈。
什么是大数据，它为什么重要，以及如何应用它。
读这本书。。
驾驭大数据和驾驭未来
大数据的流行也引发了图书行业大数据出版题材的升温。去年的《大数据》(作者涂子沛)从数据治理的角度深入浅出地描述了美国的管理，详细解释了黄仁宇先生“资本主义数值管理”的精髓。近日，人民邮电出版社组织翻译出版了美国比尔·弗兰克斯的《驾驭大数据》一书。
书的整体思路，简而言之，就是描述一个“数据收集-知识形成-智能行动”的过程，既回答了“什么”，又指出了“如何”，提供了具体的技术、流程和方法，甚至团队建设和文化创新。第一章分析了大数据的兴起，介绍了大数据的概念、内容和价值，分析了大数据的来源，探讨了大数据在汽车保险、电力、零售行业的应用场景。第二章介绍了控制大数据的技术、过程和方法。第三部分介绍了驾驭大数据的能力框架，包括如何进行高质量的分析，如何成为一名优秀的分析师，如何建立高绩效的团队。最后，提出了企业创新文化的意义。全书高屋建瓴，内容肆意而汪洋，酣畅淋漓。是一本不可多得的系统完整、内容丰富、知识独到、实用性强的好书。
大数据的重要和不重要方面
与大多数人想当然的不同，笔者认为“大数据”中的“大”和“数据”并不重要。重要的是数据能带来的价值，以及如何控制这些大数据。甚至不同于传统的结构化数据和教科书，“大数据可能会很乱很丑”也会带来“被大数据淹没，从而止步不前”和“大数据处理的成本增长率”。在处理数据时，作者指出“很多大数据其实并不重要”。企业要做好大数据，关键是如何在沙里淘金，与各种数据结合或混搭，发掘其价值。这也是作者一再强调“新数据每次都会超越新工具新方法”的原因。
网络数据和电子商务
挖掘客户行为不再是热门概念。但笔者认为，从更深层次来看，接下来对客户意图和决策过程的分析是一座有价值的金矿，即“关于购买商品的想法是什么，影响其购买决策的关键因素是什么？”针对电子商务这种客户行为的数据挖掘，作者不是泛泛而谈，而是独具慧眼，从购买路径、偏好、行为、反馈、损失模型、反应模型、客户分类、广告效果评估等方面提供非常有吸引力的建议。我认为《驾驭大数据》作者提出的网络数据作为大数据的“原始数据”，其实包含了另一层含义，即只有电商才能与客户进行深度互动，它也具备了收集这些数据的条件。从这个角度来说，直接面对终端的企业，不谈电商谈大数据，并不可笑。当然，这种对用户购买路径的行为分析并不新鲜。昂德希尔在《顾客为什么购买:新时代零售业圣经》一书中披露，商场雇佣大量顾问秘密跟踪顾客，用写满密语的相机或卡片完整真实地记录顾客从进入到离开商场的每一个动作，并进行深入的总结和分析，从而改进商品的陈列位置、广告的措辞和投放地点等。这两者都和电商时代的客户行为挖掘有异曲同工之妙。当然，在电商时代，数据分析的成本更低，更容易获得可以通过间接观察收集的数据(比如信用记录)。
一些有价值的应用场景
大数据的价值只能通过一些具体的应用模式和场景来体现。电子商务就是一个案例。同时作者还提到，车载信息“最初是作为一种工具出现的，可以帮助车主和公司获得更好更有效的车辆保险”。但它所能提供的信息，如速度、路段、起止时间等，对于改善城市交通拥堵有着意想不到的价值。基于GPS技术和手......
大数据的到来对中国经济发展有什么意义？
大数据是指在可承受的时间范围内，传统软件工具无法捕捉、管理和处理的数据。
有人把数据比作有能量的煤矿。煤炭按性质分为焦煤、无烟煤、肥煤和瘦煤，而露天煤矿和深山煤矿的采掘成本是不同的。同样，大数据不是“大”，而是“有用”。价值含量和挖掘成本比数量更重要。对于很多行业来说，如何利用这些大规模的数据是赢得竞争的关键。
大数据的价值体现在以下几个方面:
1)向大量消费者提供* * *产品或服务的企业，可以利用大数据进行精准营销；
2)做小而美的模型的中长尾企业，可以利用大数据做服务转型；
3)在互联网压力下必须转型的传统企业，需要与时俱进，充分利用大数据的价值。
互联网大数据有什么好处？
什么是大数据？为什么要使用大数据？有哪些流行的大数据工具？本文将为您解答。
现在，大数据是一个被滥用的流行词，但它的真正价值即使是一个小企业也能实现。
通过整合不同来源的数据，如网络分析、社交数据、用户和本地数据，大数据可以帮助您了解整体情况。大数据分析越来越容易，越来越便宜，比以前更容易加速对业务的理解。
大数据通常具有与企业商业智能(BI)和数据仓库相同的特点:高成本、高难度、高风险。
以前的商业智能和数据仓库计划失败了，因为他们花了几个月甚至几年的时间为股东获得可量化的利益。然而，事实并非如此。事实上，你可以在同一天得到你的真实意图，至少在几个星期后。
为什么要使用大数据？
数据正以爆炸式的速度增长。一个显著的例子来自我们的客户，他们大多使用谷歌分析。当他们分析很长一段时间的数据或者使用高级分段时，谷歌分析的数据开始被采样，这将隐藏数据的真实价值。
现在我们的工具Clickstreamr可以收集大量的点击级数据，所以你可以跟踪用户在其访问路径(或访问流)中的每一次点击行为。另外，如果再加上一些其他的数据源，就真的变成大数据了。
更全面的分析
大数据大数据不仅仅是大量的数据。他真正的意义在于根据相关数据背景完成一份更完整的报告。比如你把你的CRM数据加入到你网站的数据分析中，你可能会发现一个你早就知道的高价值用户群体。他们是女性，住在西海岸，年龄在30到45岁之间，在Pinterest和脸书上花了很多时间。
现在你有了这些知识，那就是如何有效地建立和获取更多的高价值用户。
Tableau、Google这样的公司给用户带来了更强大的数据分析工具(比如大数据分析)。Tableau提供了一个可视化分析软件解决方案，每年的价格是2000美元。Google提供了BigQuery工具，可以让你在几分钟内分析你的数据，满足任何预算要求。
什么是大数据？
由于大数据通常是混合结构、半结构化和非结构化的数据，因此关联、处理和管理大数据变得很困难，尤其是与传统的关系数据库。谈到大数据，Gartner Group(成立于1979，是第一家信息技术研究和分析公司)的分析师将其分为三个V:
体积:大量数据
速度:高速数据输出。
多样性:各种类型和来源的数据。
我们说过，大多数企业每天都在产生不同领域的大量数据。下面是一组示例数据源和类型，它们都是企业在进行大数据分析时收集和聚合数据的潜在方式:
网络分析
移动分析
设备/传感器数据
用户数据(CRM)
统一企业数据(ERP)
社交数据
会计制度
销售点系统
销售系统
消费者数据(例如，益百利的数据、邓氏商业协会的数据或人口普查数据)
公司内部电子表格
公司内部数据库
位置数据(空间位置、GPS位置)
气象资料
但是对于无限的数据源不要做太多。关注相关数据，从小数据入手。通常从2-3个数据源开始是一个很好的建议，比如网站数据、消费者数据和CRM，这会给你一些有价值的见解。在你第一次进入大数据分析后，你可以开始添加数据源来推广你的分析，发布更多的分析结果。
如果想了解更多大数据的细节，可以去* * *的大数据入口。
大数据的优势
大数据提供了识别和利用高价值机会的前瞻性方法。如果您愿意，大数据可以提供诸如......
“大数据”的真正含义是什么
大平台的Bigdata在线培训将为您解答: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。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要新的处理模式来拥有更强的决策力、洞察和发现能力以及流程优化能力。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。大数据不能由单台计算机处理，必须采用分布式架构。其特点是对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依赖云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。大数据需要特殊的技术才能在容许时间内有效处理大量数据。适合大数据的技术有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、互联网和可扩展存储系统。
最小的基本单位是比特，所有单位按顺序给出:比特、字节、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
大数据给人们带来的好处
对于普通用户来说意义不大，药店和药企了解用户的需求也很有必要，但如果真的用来给用户在选药上带来便利，还是很有用的。比如当你生病了，不知道选择哪种药的时候，它可以根据循证医学的原理帮你找到合适的药，这也是有好处的。
工业大数据对中国意味着什么？
工业大数据可以推动大数据在工业R&D设计、制造、运营管理、市场营销、售后服务等产品全生命周期和产业链全过程的应用，分析和感知用户需求，提升产品附加值，建设智慧工厂，促进制造模式变革和产业转型升级。
下一步，国家将运用大数据推动信息化和工业化深度融合，研究推广大数据在R&D、设计制造、经营管理、市场营销、售后服务等方面的应用，研发面向不同行业、不同环节的大数据分析应用平台，选择典型企业、重点行业、重点区域开展工业企业大数据应用试点，积极推进制造业网络化、智能化。在应用项目试点过程中，要对应用示范的安全性和可靠性进行评估，利用大数据测试技术、工业电子系统测试技术和工业云测试技术，确保工业企业大数据应用项目试点稳步推进。中国软件评测中心在相关领域有深厚的技术积累和案例积累，可以为中国工业大数据的发展保驾护航。
大数据的主要特征是什么？
大数据是指在可承受的时间范围内，由传统软件工具捕获、管理和处理的数据。
大数据的特征:
1.体积:数据的大小决定了所考虑数据的价值和潜在信息；
2.多样性:数据类型的多样性；
3.速度:指获取数据的速度；
4.可变性:它阻碍了有效处理和管理数据的过程。
5.真实性:数据的质量。
6.复杂性:数据量巨大，来源多渠道。
大数据的意义:
当今社会是一个飞速发展的社会，科技发达，信息流通。人们的交流越来越密切，生活越来越方便。大数据是这个高科技时代的产物。
有人把数据比作有能量的煤矿。煤炭按性质分为焦煤、无烟煤、肥煤和瘦煤，而露天煤矿和深山煤矿的采掘成本是不同的。同样，大数据不是“大”，而是“有用”。价值含量和挖掘成本比数量更重要。对于很多行业来说，如何利用这些大规模的数据是赢得竞争的关键。
大数据的缺陷:
但“大数据”在经济发展中的重大意义，并不意味着它可以取代对社会问题的一切理性思考，科学发展的逻辑不能迷失在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯(Ludwig von mises)曾警告说:“就今天而言，许多人忙于无用的信息积累，以至于丧失了对解释和解决问题的特殊经济意义的理解。”这确实需要警惕。