一篇文章为你解读大数据的如今和未来
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了一篇文章为你解读大数据的如今和未来相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
大数据的发展前提
关于大数据的概念事实上在1998年已经就有人提出了,可是到了如今才開始有所发展,这些事实上都是和当下移动互联网的快速发展分不开的,移动互联网的快速发展,为大数据的产生提供了很多其它的产生大数据的硬件前提,比方说智能手机。智能硬件。车联网,pda等数据的产生终端。这些智能通过移动通信技术和人们的生活紧密的结合在一起。在人流、车流的背后产生了信息流,也就产生了大量的数据。
其次就是移动通信技术的高速发展,在2G时代,无线网速慢。数据产生也很慢。数据体量也不够。所以还是无法形成大数据,而到了4G时代,终端数据的添加,使得不论什么的移动终端都在无时无刻的产生着大量的数据,这个也是大数据到来的一个条件之中的一个。
第三个方面的就是大数据相关技术的飞速发展。如云计算。云存储技术。他们的高速发展,是大数据诞生的温床。假设没有这些技术。即使有大量的数据也仅仅能望洋兴叹。传统的存储技术相对落后,依据不同数据实行单一存储,这个显然满足不了大数据的需求,而云时代的存储系统须要的不仅仅是容量的提升,对于性能的要求相同迫切,与以往仅仅面向有限的用户不同,在云时代,存储系统将面向更为广阔的用户群体,用户数量级的添加使得存储系统也必须在吞吐性能上有飞速的提升。仅仅有这样才干对请求作出高速的反应,云储存技术的成熟为大数据的高速发展奠定了基础。
什么是大数据?
只是说起大数据。预计大家都认为仅仅听过概念,可是详细是什么东西,怎么定义,没有一个标准的东西,由于在我们的印象中好像非常多公司都叫大数据公司,业务形态则有几百种,感觉不是非常好理解,所以我建议还是从字面上来理解大数据,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》提到了大数据的4个特征,一个是数量大,一个是价值大,一个是速度快,一个是多样性。
一个是数量比較大,大致有多大,就是大到PB级别,甚至ZB级别。1PB等于1024TB。1TB等于1024G,那么1PB等于100多G,当然了详细的计算方法能够相关资料数据进行查询,总之。和传统的单个站点数据库存储的数据相比,已经是它的上百倍还多。而仅仅有数据体量达到了PB级别以上,才干被称为大数据。第二个是价值大,价值是大体量数据的更深一步的演变。就是说,你假设有1PB以上的全国全部20-35年轻人的上网数据的时候,那么它自然就有了商业价值,比方通过分析这些数据。我们就知道这些人的爱好,进而指导产品的发展方向等等。假设有了全国几百万病人的数据,依据这些数据进行分析就能预測疾病的发生。这些都是大数据的价值。
第三个就是多样性,假设仅仅有单一的数据,那么这些数据就没有了价值。比方仅仅有单一的个人数据,或者单一的用户提交数据。这些数据还不能称为大数据,所以说大数据还须要是多样性的。比方当前的上网用户中,年龄,学历,爱好。性格等等每一个人的特征都不一样,这个也就是大数据的多样性,当然了假设扩展到全国,那么数据的多样性会更强,每一个地区,每一个时间段,都会存在各种各样的数据多样性。
第四个是速度快,就是通过算法对数据的逻辑处理速度很快。 1秒定律。可从各种类型的数据中高速获得高价值的信息,这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
总之,这些就是大数据的四个特征,仅仅有具备了这些特征的数据才干称为大数据。那么实际中的大数据是怎么样呢?业内著名的和大数据相关的公司,七牛云存储将要在8月29日、30日举办一次大数据的会议,对于位于大数据技术产业链上的公司来说,我们应该能够获得很多其它的干货爆料。
大数据的三个层次
说起大数据,大数据有三个层次,第一个是数据採集层,以App、saas为代表的服务。第二个技术服务层,以七牛云存储为代表的大数据技术服务层,这些包含数据的存储,数据的分析。数据的挖掘等等,第三个是数据应用层,以数据为基础。为将来的移动社交、交通、教育。金融进行服务。以下我就基本的讲下三个层面。
数据採集层——App、saas、智能硬件服务
在移动互联网时代,大数据的来源层有两个方面。一个方面是面向个人的数据来源前端如各种各样的App,一方面是面向企业服务的saas服务的产品。面向个人的App,在饮食领域的App,如饿了么。用户通过App进行选餐,下单。通过App交互就会形成饮食领域的大数据;在o2o领域,如嗒嗒巴士,用户通过使用App进行乘坐交通,上班下班,就会形成交通领域的大数据,如穿衣助手,用户通过App进行选择衣服颜色。样式。进行搭配。就会形式服务类的大数据。当然了还有秒拍、快看等娱乐类的消费数据。面向个人用户的App,以满足用户的需求为主要出发点,产生用户的数据。这些数据包含以个人基础的数据,也包含随群体数据,随着App用户量的增长。这些App数据就成了大数据。
面向个人的数据来源。直接通过用户的需求产生数据,而面向企业服务的——saas服务则不一样,他们通过为企业提供一套完整的解决方式,而产生数据,比方图灵机器人,人脸识别技术,气象plus、海康威视等。他们通过完美的解决方式服务企业,终于服务用户,从而产生大数据。数据採集层。是大数据的来源,也是大数据的基础。
云存储对大数据的促进作用
有了数据採集层,那么下一步就是数据的存储层了,使用云存储技术将数据存储在云主机上。保证数据的安全、稳定、高效都须要云存储技术来完毕。
云存储主要负责数据的存储以及计算,比方七牛的云存储技术,云存储技术是大数据发展跨只是去的一道坎,假设没有云存储技术,大数据就不能得到发展。
云存储中面向企业存储的数据最大
当前的云存储分为公共云存储和私有云存储。公共云存储主要是面向个人。比方百度网盘等,而私有云存储主要是面向企业,事实上面向企业的云存储的存储的大数据终于来源还是来自个人,比方眼下的非常多saas服务,IM、统计等企业服务,服务主要是面向个人的App,而类似七牛云存储这种云存储则是出于更底层,基于云主机之上,而位于全部个人服务、企业服务之下,所以说。七牛云存储应该积累了很多其它的大数据。而通过即将月底举办的这次《数据重构未来》的大会。我想能够获得很多其它的关于大数据的干货。
云存储满足了海量大数据海量数据的存储需求
随着移动互联网的高速发展。传统的存储方式已经在容量、性能、智能化等方面无法满足需求。云存储的出现。比方类似和七牛一样的云存储技术,从功能上弥补了传统存储的不足,通过虚拟化大容量存储、分布式存储和自己主动化运维等功能,实现了存储空间无限添加和扩容。自己主动化和智能化功能提高了存储效率。另外,规模效应和弹性扩展,减少运营成本,避免资源浪费。
云存储技术节省了开发人员的成本
特别是当下移动互联网的火爆,使得App行业出现了爆发式的增长,App的 数量已经达到了300百万以上,同一时候图片App、视频App、音频App如camera360、优酷视频、荔枝FM等App都会在发展过程中产生大量的数据,对于这些数据来说,假设让企业自身去开发一款分布式的存储系统,这可能须要构建一个几十人的开发团队,成本也会大大添加,而通过使用类似七牛一样的云存储。能够节约企业成本,让企业发展更加迅速。
云存储技术为大数据的数据分析提供了基础根据
作为大数据的存储服务商,云存储有着很大的数据挖掘潜力,云存储平台为大数据的分析提供了“水”的来源,有了这些数据。同一时候配置上一些数据分析工具,全然能够产生一些很有价值的分析数据报告。
比方基于云存储服务这个基础。七牛能够在企业的需求下,为企业提供企数据分析,比如这款应用在哪些地区受訪问次数多、如何的用户更喜欢这款应用等。但不会涉及分析用户隐私相关的数据。
当然了。还能够针对整个图片行业、视频行业、以及音频行业提供受众的用户行为、以及特征这一系列的群体特征。
这些都是云存储在存储的数据体量达到大数据的特征后,能做的一系列的分析根据。
所以说云存储是大数据发展中的最重要的一个环节。
大数据未来的行业应用
说了大数据的採集层,数据存储层,那么最后讲下大数据的应用层,既然有了大数据。那么以大数据为基础,就会产生以移动金融,移动社交。o2o,在线教育等多方面的应用。
移动金融
随着移动互联网金融的发展,金融交易与支付已经从桌面电脑延伸到移动智能终端,企业自身仅仅能从内部洞察经营情况。或从市场中获得不全面的统计信息,作为决策參考。比方银联智惠可以帮助企业可以从外部了解市场,洞察对手的位置。了解市场趋势和自身的地位。通过利用自身优势通过全行业的交易记录得到高质量的基础数据,并替企业完毕了大量繁琐的数据採集、清理工作。整合到企业的基础经营分析数据库中,让企业事半功倍。
当基础数据进入企业数据库后,通过银联智惠的用户画像模拟器进行目标客户消费行为建模。将历史交易行为分得出目标客户的交易共性特征。从而完整的从消费性别、消费年龄、消费习惯、消费频率、消费区域、消费偏好等多重维度完整描写叙述客户群的轮廓,并得出客户的上下游关联交易行为特征,让企业真正认知客户群体的全貌,从而进行有效的商业决策。
移动社交
随着脉脉,恋爱记等社交应用的用户越来越多,用户的社交行为将会成为大数据的分析基础。通过分析用户的社交时间、对象、地点以及行为。能够分析出用户的爱好、年龄、需求,同一时候基于用户的大数据,能够针对这些数据做定向营销,从而大大提升了营销的效果,而相比之前的营销手段,则是基本依据人员的策划和想象得出,没有数据參考。营销的效果也不好把控。比方脉脉能够通过一些用户数据为企业招聘到合适的人,同一时候还能为一些用户提供一些合适的职位,完毕需求和供求的高精度的匹配。
而恋爱记。是一款记录恋爱为主的社交App。更加垂直。那么通过分析情侣之间的数据,能够获得很多其它的情感数据,从而为一些适龄男女提供恋爱的指导。这些都是基于大数据的应用。
O2O类的应用
移动互联网的深入发展,促进了o2o的繁荣,以嗒嗒巴士为代表的定制公交车应用,就是大数据的代表应用。
传统的公交出行在公交站、公交路线的设定上,相对来说比較固定,通过分析一个城市内的群体出行数据,能够获得人群随着时间的出行规则,比方知道在早上8点为出行高峰,而从某个小区到某个写字楼的人流数为最大。那么我就定制一条公交线路出来,对于用户来说,满足了用户的需求。而对于公交公司来说,则是优化了交通路线。节约了资源。间接提升了成本,这些都是大数据的优点。
……
还有很多其它的领域能够用到大数据,如大数据医疗,大数据营销。可穿戴设备等等。
通过大数据能够创造出很多其它价值。正如一篇文章说到。通过大数据让做事的方法更加easy。让现实从三维空间变成了二维码空间。就像宇宙的虫洞一样。能够直接达到目标。意思是在过去没有大数据做參考,我们须要试验多次。才干知道那条路是对的,可是如今有了大数据做数据參考。我们能够直接到达终点。
所以说大数据使得事情的发展变得更加简单。
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