大数据概论

大数据概论

  • 大数据概论
    • 概念
    • 特点(4V)
      • Volume(大量)
      • Velocity(高速)
      • Variety(多样)
      • Value(低价值密度)
    • 应用场景
    • 发展前景
    • 部门间业务流程分析
    • 部门组织结构

大数据概论

概念

大数据(BigData),指 无法在一定时间范围内 \textcolor{Red}{无法在一定时间范围内} 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 衡量、高增长率和多样化的信息资产 \textcolor{Red}{衡量、高增长率和多样化的信息资产} 衡量、高增长率和多样化的信息资产

按顺序给出数据单位:bit Byte KB MB GB T B \textcolor{Red}{TB} TB P B \textcolor{Red}{PB} PB E B \textcolor{Red}{EB} EB ZB YB BB NB DB

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 200 P B \textcolor{Red}{印刷材料的数据量是200PB} 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 5 E B \textcolor{Red}{说过的话的数据量大约是5EB} 说过的话的数据量大约是5EB。当前典型个人计算机的硬盘的容量为 TB 级别,而一些 大企业的数据量已经接近 E B 量级 \textcolor{Red}{大企业的数据量已经接近 EB 量级} 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

应用场景

  1. 物流仓储:大数据分析系统助力商家精细化运营、提升销量、节约成本。
  2. 抖音:推荐的都是你喜欢的视频
  3. 电商站内广告推荐:给用户推荐可能喜欢的商品
  4. 零售:分析用户消费习惯,为用户购买商品提供发布,从而提升商品销量
  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. 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。
  8. 人工智能 + 5G + 物联网 + 虚拟与现实

发展前景

  1. 党的十九大提出“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济的深度融合

  2. 2020年初,中央推出34万亿“新基建”投资计划

  3. 2020年是5G的元年,国家在大力铺设5G设备,2021年就是5G手机应用的开始,也是大数据要爆发的1年。5G带来的是每秒钟10g的数据,会给每家公司都带来海量的数据。那么传统的Java工具根本解决不了海量数据的存储。就更不用说海量数据的计算了。如果你对5G的感触不够深,可以回忆一下3G和4G的区别。3G时只能打电话、发短信,当时还觉得很好,觉得3G不错。但是4G来了后,大家很少打电话和发短信了,都改为语音、视频、直播、网上购物等生活方式,带火了淘宝、京东、美团、字节跳动等企业。没有跟上节奏的百度,有点摇摇欲坠

    自古不变的道理:先入行者吃肉,后入行者喝汤,最后到的买单!

  4. 人才紧缺、竞争压力小

    有句话叫:“选择大于努力”选择一个好的方向,少奋斗十年。是否记得国家在2017年才开设大数据课程,当时是北京大学、人民大学等25所高校开设第一批大数据课程。今年才2021年。也就是今年才毕业,那么像Java、前端大学已经开设多少年了,包括培训班都加在一起,10多年,可想而知目前市场上,Java和前端的人才有多少。

    大数据的人才目前除了培训机构培养的,没有真正的科班毕业,而且真正能培养好大数据人才的培训机构又有几个。 所以目前选择大数据是最佳选择。

    如果担心自己不是科班,其实也大可不必,因为大学真的学不了啥。只要是能考上大专科,说明你不笨,那学大数据就没问题。

部门间业务流程分析

在这里插入图片描述

部门组织结构

大数据概论_第1张图片

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