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[導(dǎo)讀] 近年來,“大數(shù)據(jù)”時下一個熱門的詞語,,似乎越來越多的行業(yè)和人們開始關(guān)注并實際探索大數(shù)據(jù)的應(yīng)用。我們一起勾勒出大數(shù)據(jù)的偉大用途的藍圖,但在實踐的道路上,我們都是初級階段的孩子。

 近年來,“大數(shù)據(jù)”時下一個熱門的詞語,,似乎越來越多的行業(yè)和人們開始關(guān)注并實際探索大數(shù)據(jù)的應(yīng)用。我們一起勾勒出大數(shù)據(jù)的偉大用途的藍圖,但在實踐的道路上,我們都是初級階段的孩子。

大數(shù)據(jù)根基于互聯(lián)網(wǎng),數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘、云計算等互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展為大數(shù)據(jù)應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。對于任何一個大數(shù)據(jù)的從業(yè)者或初接觸者,或者都會有個共同的感觸:大數(shù)據(jù)很有用!大數(shù)據(jù)該怎么用呢?

1、大數(shù)據(jù)是什么?

對于大數(shù)據(jù)的定義,我們來引用3個比較差用的大數(shù)據(jù)定義:

1)Gartner:需要信息處理模式才能具有更強的決策力,洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率很多樣化的信息資產(chǎn)。

2)IDC:海量的數(shù)據(jù)規(guī)模(Volunme)、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)和數(shù)據(jù)體系(Velocity)、多樣的數(shù)據(jù)類型(Variety)、巨大的數(shù)據(jù)價值(Value)。

3)Wiki:或稱巨量數(shù)據(jù)、海量數(shù)據(jù)、大資料,指所涉及的數(shù)據(jù)量規(guī)模巨大到無法通過人工,在合理時間內(nèi)達到截取、管理、處理、并整理成為人類所能解讀的信息。

其他關(guān)于大數(shù)據(jù)的定義也大抵類型,我們可以用幾個關(guān)鍵詞對大數(shù)據(jù)做一個界定。

首先,“大規(guī)模”,這種規(guī)模可以從兩個維度來衡量,一是時間序列累積大量的數(shù)據(jù),二是在深度上更加細化的數(shù)據(jù)。

其次,“多樣化”,可以是不同的數(shù)據(jù)格式,如文字、圖片、視頻等,可以是不同的數(shù)據(jù)類別,如入口數(shù)據(jù),經(jīng)濟數(shù)據(jù)等,還可以有不同的數(shù)據(jù)來源,如互聯(lián)網(wǎng)、傳感器等。

最后,“動態(tài)化”,數(shù)據(jù)是不停變化的,可以隨著時間快速增加大量數(shù)據(jù),也可以是在空間上不斷移動變化的數(shù)據(jù)。

這三個關(guān)鍵詞對大數(shù)據(jù)從形象上做了界定。

但是還需要一個關(guān)鍵能力,就是“處理速度快”。如果這么大規(guī)模、多樣化又動態(tài)變化的數(shù)據(jù)有了,但需要很長的時間去處理分析,那不叫大數(shù)據(jù)。從另一個角度,要實現(xiàn)這些數(shù)據(jù)快速處理,靠人工肯定是沒辦法實現(xiàn)的,因此,需要借助于機器實現(xiàn)。

最終,我們借助機器,通過對這些數(shù)據(jù)進行快速的處理分析,獲取想要的信息或者應(yīng)用的整套體系,才能稱為大數(shù)據(jù)。

2、大數(shù)據(jù)平臺

大數(shù)據(jù)并不是一場市場炒作。對于許多跨多個垂直的組織而言,大數(shù)據(jù)是真實存在的,而且它正在改變數(shù)據(jù)中心的架構(gòu)。隨著數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)處理速度和數(shù)據(jù)類型的復(fù)雜度以遠超標準前端和后臺處理能力的速度增長,大數(shù)據(jù)在不斷增長,這迫使企業(yè)的IT團隊考慮采用新的方式處理業(yè)務(wù)需求。

hadoop平臺對于非操作非常大型的數(shù)據(jù)集而言是一個強大的工具。Hadoop是Apache軟件基金會的一個頂級項目,用java語言編寫。Hadoop的設(shè)計靈感來自于谷歌在其其Google File System(GFS)和MapReduce編程模式上的工作。Hadoop實際上是其創(chuàng)始人DougCutting的兒子給自己的毛絨玩具大象起的名字。

流數(shù)據(jù)分析也是一種重要的大數(shù)據(jù)技術(shù)。IBM InfoSphereStreams是目前業(yè)界獨有的流數(shù)據(jù)處理技術(shù)。在IBM InfoSphere Streams中,數(shù)據(jù)將會流過有能力操控數(shù)據(jù)流(每秒鐘可能包含數(shù)百萬個事件)的運算符,然后對這些數(shù)據(jù)執(zhí)行動態(tài)分析。這項分析可觸發(fā)大量事件,使企業(yè)利用即時的智能實時采取行動,最終改善業(yè)務(wù)成果。

IBM的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略以其在2012年5月發(fā)布智慧分析洞察“3A5步”動態(tài)路線圖作為基礎(chǔ)。

IBM提出的“大數(shù)據(jù)平臺”架構(gòu)具備四大核心能力:包括Hadoop系統(tǒng)、流計算(Stream Computing)、數(shù)據(jù)倉庫(Data Warehouse)和信息整合與治理(Information Integration and Governance)。其中的代表產(chǎn)品有IBM InfoSphere BigInsights、IBM InfoSphere Streams、InfoSphere Warehouse、IBM PureData系統(tǒng)等。

IBM針對大數(shù)據(jù)環(huán)境的數(shù)據(jù)安全解決方案則包括IBM InfoSphere Guardium for Hadoop、IBM InfoSphere Optim Data Privacy,以及IBM Tivoli Key Lifecycle Manager。

大數(shù)據(jù)_云計算_IBM

3、大數(shù)據(jù)可以做什么?

想要應(yīng)用大數(shù)據(jù),從流程來說,大概是這樣。大數(shù)據(jù)_互聯(lián)網(wǎng)_云計算

首先我們要有數(shù)據(jù)源,然后對數(shù)據(jù)進行收集和存儲,在這基礎(chǔ)上,再進行分析和應(yīng)用,形成我們的產(chǎn)品和服務(wù),而產(chǎn)品和服務(wù)也會產(chǎn)生新的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)會循環(huán)進入我們的流程中。

當這整個循環(huán)體系成為一個智能化的體系,他通過機器可以實現(xiàn)自動化,那也許就會成為一種新的模式,不管是商業(yè)的,還是其他。

然后具體到實際的應(yīng)用中,大數(shù)據(jù)能夠?qū)崿F(xiàn)的應(yīng)用,可以概括為兩個方向,一是精準化定制,二是預(yù)測。

主要是針對供需兩方的,獲取需方的個性化需求提供產(chǎn)品,最終實現(xiàn)供需雙方的最佳匹配。

大數(shù)據(jù)_java_搜索具體應(yīng)用舉例,也可以歸納為三類。

一是個性化產(chǎn)品,比如智能化的搜索引擎搜索同樣的內(nèi)容,每個人的結(jié)果都不同,或者是一些定制化的新聞服務(wù),或者是網(wǎng)游等。

第二種是精準營銷,現(xiàn)在已經(jīng)比較常見的互聯(lián)網(wǎng)營銷,網(wǎng)頁的推廣等,或者是基于地理位置的信息推送,當我到達某個地方,會自動推送周邊的消費設(shè)施等。

第三種是選址定位,包括零售店面的選址,或者是公共基礎(chǔ)設(shè)施的選址。

這些全都是通過對用戶需求的大數(shù)據(jù)分析,然后提供相對定制化的服務(wù)。

應(yīng)用的第二個方向,預(yù)測。

預(yù)測主要是圍繞目標對象,基于它過去、未來的一些相關(guān)因素和數(shù)據(jù)分析,從而提前做出預(yù)警,或者是實時動態(tài)的優(yōu)化。

互聯(lián)網(wǎng)_云計算_大數(shù)據(jù)從具體的應(yīng)用上,也大概可以分為三類。

一類是支持類的,小到企業(yè)的運營決策,證券投資決策,醫(yī)療行業(yè)的臨床診療支持,以及電子政務(wù)等。

二是風(fēng)險預(yù)警類的,比如疫情預(yù)測,日常健康管理的疾病預(yù)測,設(shè)備實施的運營維護,公共安全,以及金融行業(yè)的信用風(fēng)險管理等。

第三種是實時優(yōu)化類的,比如智能線路規(guī)劃,實時定價等。

以上呢,是對于大數(shù)據(jù)可以用來做什么的一些暢想,事實上也許大數(shù)據(jù)可以做的事情,可以擴展到方方面面。

但是,我們再看看現(xiàn)實中,大數(shù)據(jù)實際應(yīng)用到了什么程度呢?

目前,大數(shù)據(jù)真正實現(xiàn)了商業(yè)化的應(yīng)用,只有一種,就是互聯(lián)網(wǎng)營銷。其他我們列舉的方向,會有些初步的應(yīng)用,但基本都還停留在探索的階段。比如疫情預(yù)測,無抵押信用貸款等,對于準確性,精細度,可推廣性方面還是有待推敲。造成大數(shù)據(jù)實際應(yīng)用于目標藍圖之間的差距的主要原因是什么,認為是數(shù)據(jù)源的問題,你必須先獲得數(shù)據(jù),然后才能應(yīng)用數(shù)據(jù)。因此,數(shù)據(jù)的可獲取性,成為大數(shù)據(jù)在具體行業(yè)應(yīng)用性評價的一個重要維度??梢詮臄?shù)據(jù)的標準化、開放性和集中度幾個維度衡量數(shù)據(jù)可獲取性。同時,獲取數(shù)據(jù)之后,在應(yīng)用數(shù)據(jù)方面,可以從大數(shù)據(jù)應(yīng)用的潛在價值維度來衡量,包括績效的提升,成本降低或者是新模式的產(chǎn)生。

此外,還可以從大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用的可復(fù)制/推廣性的角度來衡量,不僅包括在本行業(yè)內(nèi)的推廣,同時也包括跨行業(yè)的推廣性。

從三個維度,對大數(shù)據(jù)在各行業(yè)應(yīng)用的可能性做了一個定位,但這個定位還是非常定性和粗略的,具體可能需要對行業(yè)有更多的大數(shù)據(jù)應(yīng)用的探討和探索。

大數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)平臺是什么,有什么作用?中琛魔方大數(shù)據(jù)表示:大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來,這是一個時代的變化。只有抓住機遇,建立數(shù)據(jù)平臺并將其應(yīng)用于企業(yè)行業(yè),我們才不會被這個時代所淘汰。隨著時代的更迭,演變出更適合發(fā)展的模式。

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