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、高增长率和多样化的信息资产。
大数据主要解决,海量数据的采集、存储和分析计算问题。
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
- 视频推荐
- 广告推荐
- 商品推荐
- 物流预测
- 保险:数据挖掘、风险预测、精准营销、精细化定价
- 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
- 房产:精准投策与营销
- 人工智能+5G+物联网+虚拟现实
大数据部门间业务流程分析
- 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)
- 数据部门搭建数据平台、分析数据指标
- 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
