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大数据概论

大数据概念

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、高增长率和多样化信息资产

大数据主要解决,海量数据的采集存储分析计算问题。

按顺序给出数据存储单位:bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。

1Byte = 8bit 1K = 1024Byte 1MB = 1024K 1G = 1024M 1T = 1024G 1P = 1024T

大数据特点(4V)

Volume(大量)

截至目前,人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB,而历史上全人类总共说过的话的数据量大约是5EB。当前,典型个人计算机硬盘的容量为TB量级,而一些大企业的数据量已经接近EB量级

Velocity(高速)

这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告,预计到2025年,全球数据使用量将达到163ZB。在如此海量的数据面前,处理数据的效率就是企业的生命。

Variety(多样)

这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以数据库/文本为主的结构化数据,非结构化数据越来越多,包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等,这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。

Value(低价值密度)

价值密度的高低与数据总量的大小成反比。

如何快速对有价值数据“提纯”成为目前大数据背景下待解决的难题

大数据应用场景

  1. 视频推荐
  2. 广告推荐
  3. 商品推荐
  4. 物流预测
  5. 保险:数据挖掘、风险预测、精准营销、精细化定价
  6. 金融:多维度体现用户特征,帮助金融机构推荐优质客户,防范欺诈风险
  7. 房产:精准投策与营销
  8. 人工智能+5G+物联网+虚拟现实

大数据部门间业务流程分析

  1. 产品人员提需求(统计双11实时交易额、各地区销售排行TopN等)
  2. 数据部门搭建数据平台、分析数据指标
  3. 数据可视化(报表展示、邮件发送、大屏幕展示等)

大数据部门内组织结构