大数据基本概念

1.大数据是啥?

1.1、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。

最小的基本单位是bit,按顺序给出所有单位: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 1E = 1024P 1Z = 1024E

1Y = 1024Z 1B = 1024Y 1N = 1024B 1D = 1024N

1986年,全球只有0.02EB也就是约21000TB的数据量,而到了2007年,全球就是280EB也就是约300000000TB的数据量,翻了14000倍。而最近,由于移动互联网及物联网的出现,各种终端设备的接入,各种业务形式的普及,平均每40个月,全球的数据量就会翻倍!如果这样说还没有什么印象,可以再举个简单的例子,在2012年,每天会产生2.5EB的数据量。基于IDC的报告预测,从2013年到2020年,全球数据量会从4.4ZB猛增到44ZB!而到了2025年,全球会有163ZB的数据量!

由此可见,截至目前,全球的数据量已经大到爆了!而传统的关系型数据库根本处理不了如此海量的数据!

1.2、大数据的特点

1)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。

大数据基本概念_第1张图片
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2)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2020年,全球数据使用量将达到35.2ZB。在如此海量的数据面前,处理数据的效率就是企业的生命。

天猫双十一:2016年6分58秒,天猫交易额超过100亿

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3)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。

4)Value(低价值密度):

价值密度的高低与数据总量的大小成反比。比如,在一天监控视频中,我们只关心宋老师在健身那一分钟,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。

1.3、大数据能干啥

1)O2O:百度大数据+平台通过先进的线上线下打通技术和客流分析能力,助力商家精细化运营,提升销量。

2)零售:探索用户价值,提供个性化服务解决方案;贯穿网络与实体零售,携手创造极致体验。经典案例,子尿布+啤酒。

3)商品广告推荐:给用户推荐访问过的商品广告类型

4) 房产:大数据全面助力房地产行业,打造精准投策与营销,选出更合适的地,建造更合适的楼,卖给更合适的人。

5)保险:海量数据挖掘及风险预测,助力保险行业精准营销,提升精细化定价能力。

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)人工智能

1.4、大数据发展前景

1)党的十八届五中全会提出“实施国家大数据战略”,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,大数据技术和应用处于创新突破期,国内市场需求处于爆发期,我国大数据产业面临重要的发展机遇。

2)国际数据公司IDC预测,到2020年,企业基于大数据计算分析平台的支出将突破5000亿美元。目前,我国大数据人才只有46万,未来3到5年人才缺口达150万之多。

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