大数据时代（大数据时代是什么意思）

1.大数据时代是指利用相关算法对海量数据进行处理、分析和存储，从海量数据中发现价值，服务于生活和生产。大数据对各行各业的影响，在餐饮、电信、金融、娱乐、体育等领域都能感受到。

2.全球知名咨询公司麦肯锡率先提出“大数据”时代即将到来。麦肯锡表示，“数据已经渗透到每个行业和商业功能领域，成为重要的生产要素。人们对海量数据的挖掘和应用，预示着新一波生产力增长和消费者剩余的到来。”

当今社会是一个飞速发展的社会，科技发达，信息流通，人与人之间的交流更加紧密，生活更加便利。大数据是这个高科技时代的产物。

大数据通常用于描述一家公司创建的大量非结构化和半结构化数据。把它下载到关系数据库进行分析会花费太多的时间和金钱。

大数据分析往往与云计算联系在一起，因为大数据集的实时分析需要像MapReduce这样的框架将工作分配给几十台、几百台甚至几千台计算机。

海量数据的挖掘和应用预示着新一轮生产力增长和消费者剩余浪潮的到来。

Megadata，或称巨量数据，是指海量、高增长、多样化的信息资产，需要新的处理模式，具有更强的决策、洞察和流程优化能力。

如果目前涉及大数据技术，建议系统学习。自学没有方向，学习太碎片化。我推荐一个北京的学校。已经15年了，课程很专业。我的一个同事经过培训被他家录用了，技术操作和项目实战真的可以。我记得他家的线上品牌是百战程序员，上班族的工作性质可以考虑在线学习。科技行业发展太快，需要学会投资，获得升职加薪。

在维克多·迈耶-勋伯格(Victor Meyer-Schoenberg)和肯尼斯·库基耶(Kenneth Kukiye)写的《大数据时代》(The Age of Big Data)中，大数据是指所有的数据都用于分析和处理，而不是随机分析(抽样调查)的捷径。大数据的4V特征:体量(大数量)、速度(高速度)、多样性(多样性)、价值(价值)。

“大数据”的研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是一种巨大的、高增长的、多样化的信息资产，需要新的处理模式，才能具备更强的决策、洞察和流程优化能力。

从技术上讲，大数据和云计算的关系就像硬币的正反面一样密不可分。大数据不能由单台计算机处理，必须采用分布式架构。它的特点是对海量数据进行分布式数据挖掘，但必须依靠云计算、分布式数据库、云存储和虚拟化技术的分布式处理。

随着云时代的到来，大数据受到越来越多的关注。著云台的分析师团队认为，大数据通常用于描述一家公司创建的大量非结构化数据和半结构化数据，将其下载到关系数据库进行分析会花费太多的时间和金钱。大数据分析往往与云计算联系在一起，因为大数据集的实时分析需要像MapReduce这样的框架将工作分配给几十台、几百台甚至几千台计算机。

大数据需要特殊的技术来有效处理大量可以容忍时间流逝的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘电力网格、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展存储系统。

大数据的特点。数据量大，数据类型多，实时性要求强，数据价值高。大数据存在于各行各业，但是大量的信息和咨询是复杂的。我们需要对其深层次的规律进行搜索、加工、分析、归纳和总结。

大数据的收集。随着科学和互联网的发展，大数据时代正在到来，各行各业每天都会产生大量的数据碎片。数据的计量单位从字节、KB、MB、GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB。大数据时代，数据采集不再是技术问题，但是面对这么多的数据，如何才能找到其内在规律？

大数据的挖掘和处理。大数据不是人脑可以计算和估计的，也不是单台计算机可以处理的。它必须采用分布式计算架构，依靠分布式处理、分布式数据库、云存储和云计算虚拟化技术。因此，大数据的挖掘和处理必须使用云技术。

大数据时代的到来可以说是社会发展的必然，时代进步的产物，给人们的生活和工作带来了诸多便利。比如近日频繁使用的健康码，无疑是大数据的典型应用案例之一。大数据让我们的生活更加高效和准确，但任何事物都有两面性。从长远来看，大数据在给生产生活带来便利的同时，也不禁让人担心是否会存在信息安全风险。

一:大数据的“好处”

预测

从古至今，预测能力都是人们向往的能力之一，大数据预测是大数据的核心应用。今天的大数据预测就是分析利用记录的历史数据，用数学模型预测未来，并推断出结果。大数据预测的优势在于，它将一个非常困难的预测问题转化为一个相对简单的描述问题，这是传统小数据集根本无法企及的。大数据预测将传统的“预测”延伸为“现测”。

从得到的结果来看，大数据预测不仅使结论更加简单客观地处理现实业务，而且有助于决策和规划。可以说，预测是大数据最典型、最直观的价值体现。未来，大数据的应用将更深层次地渗透到生活的方方面面，被用来精准预测需求，防患于未然。

相互关系

有人可能会问，有了大数据预测，就可以高枕无忧了吗？答案是否定的，而能够引导人们做出决策的关键环节，其实就是从大数据中提取“关联性”。谷歌开发了一个名为“谷歌流感趋势”的工具，通过跟踪搜索关键词的频率来判断美国的流感情况。当关键词搜索率(如体温计、流感症状、肌肉疼痛、胸闷等。)暴涨，工具会预警。

可见，大数据分析可以让看似无关的事情变得表面相关。事实往往很复杂。大数据的关联并不意味着两个事件有因果联系。有因果联系的两件事，从大数据本身来看，有时并不相关。大数据时代，我们不需要考虑现象背后的本质。只要找到其中的联系，就能加快决策速度，创造巨大的经济或社会价值。

二:大数据的“劣势”

高冗余

不可否认，大数据在数据记录和异常数据比对方面有很大优势。比如打击刷单行为。但是，大数据不是万能的，它也有很多局限性。大数据记录的数据太多，不一定需要。有时候重要信息只占很低的比例，质量低，利用效率低。一旦盲目相信大数据却不认真分析判断，往往会把偶然现象误认为规律。这时候如果你分配了很多资源，教训也就跟着来了。

威胁用户隐私

在大数据时代，人们偶尔会有发现自己的隐私受到威胁的经历:互联网服务提供商监控我们的隐私，购物app监控我们的购物习惯，搜索引擎监控我们的网页浏览习惯，社交软件监控我们的社交关系，理财产品监控我们的财富...互联网服务提供商不规范使用数据对我们造成的影响是可以原谅的。一旦数据泄露或被非法交易，将会产生难以预料的后果。现在泄密事件层出不穷，私人信息随时可能流入不法分子手中。有时候很难平衡大数据和用户隐私。

三:大数据带来的机遇

信息共享

市场上现有的数据无法互联互通，但有些企业可能需要其他机构的数据来优化自己的业务。在数据互联需求的驱动下，未来将会诞生数据连接平台的产品。数据连接平台的发展方向是授权流通、画像流通、无标记流通。平台连接数据的供需双方，为双方提供信息流和资金流。

数据思维企业

未来，越来越多的企业需要挖掘数据的价值。但由于每个企业都有自己的业务，企业内部的员工专注于自己业务的发展，并不知道数据价值挖掘的具体方法。所以会有公司提供数据价值挖掘思维。

在大数据时代背景下，针对教育体系和人才培养的新需求、新方向，华北互联整合大数据中心、企业实际应用场景和大数据技术，推出以应用实践为导向的大数据管理与应用重大建设方案，有助于高效培养实践能力强、创新能力强、竞争优势高的高素质复合型人才。

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