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        数据中心产业

              大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力?#20445;?#36890;过“加工”实现数据的“增值”。 

              从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬?#19994;?#27491;反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

              随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为,大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据

        分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

        大数据需要特殊的技术,以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘、分布式文件系?#22330;?#20998;布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系?#22330;?/span>



        特征

        容量(Volume):数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息; 

        种类(Variety):数据类型的多样性; 

        速度(Velocity):指获得数据的速度; 

        可变性(Variability):妨碍了处理和有效地管理数据的过程。 

        真实性(Veracity):数据的质量 

        复?#26377;裕–omplexity):数据量巨大,来源多渠道 

        价值(value):合理运用大数据,以?#32479;?#26412;创造高价值


        结构

              大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据,非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示:企业中80%的数据都是非结构化数据,这些数据每年都按指数增长60%。

        大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已,没有必要神话它或对它保持敬畏之心,在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下,这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了,通过各行各业的不断创新,大数据会逐步为人类创造更多的价值。 

              其次,想要系统的?#29616;?#22823;数据,必须要全面而细致的分解它,着手从三个层面来展开:

              第一层面是理论,理论是?#29616;?#30340;必经途径,也?#28508;?#24191;泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业?#28304;?#25968;据的整体描绘和定性;从?#28304;?#25968;据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在;洞悉大数据的发展趋势;从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。

              第二层面是技术,技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来?#24471;?#22823;数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。

              第三层面是实践,实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据,政府的大数据,企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。


        意义

              现在的社会是一个高速发展的社会,科技发达,信息流通,人们之间的交流越来越密切,生活也越来越方便,大数据就是这个高科技时代的产物。

        有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按?#25307;?#36136;有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类,而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似,大数据并不在“大?#20445;?#32780;在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言,如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。


        大数据的价值体现在以下几个方面:


        1)?#28304;?#37327;消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精?#21152;?#38144;

        2) 做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型

        3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与?#26412;?#36827;充分利用大数据的价值


               不过,“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考,科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。

        在这个快速发展的智能硬件时代,困?#24222;?#29992;开发者的一个重要问题就是如何在功率、覆盖?#27573;А?#20256;输速率和成本之间?#19994;?#37027;个微妙的平衡点。企业组织利用相关数据和分析可以帮助它们降?#32479;?#26412;、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等。例如,通过结合大数据和高性能的分析,下面这些对企业有益的情况都可能会发生:

              1)及时解析?#25910;稀?#38382;题和缺陷的根源,每年可能为企业节省数十亿美元。

              2)为成千上万的快递车辆规划实时交通路线,躲避拥堵。

              3)分析所有SKU,以利润最大化为目标来定价和清理库存。

              4)根据客户的购买习惯,为其推送他可能?#34892;?#36259;的优惠信息。

              5)从大量客户中快速识别出金牌客户。

              6)使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。

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