大数据是做什么的(互联网大数据是做什么的)

本文目录：

• 1、大数据是干什么的？
• 2、什么是大数据?大数据能做什么？
• 3、大数据是干嘛的？
• 4、大数据技术是做什么的？
• 5、大数据是做什么的？
• 6、大数据是干什么的！

大数据是干什么的？

要想简单明了地表述出大数据的概念和操作，应该站在一个更高的视野来看待大数据，通常来说，站在行业的高度来看待大数据，大数据的核心在于为行业领域带来新的价值空间，通过大数据来全面重塑企业各种模式，而如果单纯地站在数据的角度来看待大数据，大数据的核心在于数据的价值化，数据价值化的过程本身就能够开辟出一个巨大的价值空间。

大数据的操作要紧紧围绕大数据的价值空间来展开，目前主要的操作可以分为三大块，分别是数据采集操作、数据分析操作和数据应用操作，这些操作的背后几乎涵盖了当前大数据行业的所有产业链。

数据采集操作是大数据产业链的起始端，所以要想了解大数据操作，首先就应该从数据采集开始。当前数据采集渠道通常有三个，一个是传统信息系统，比如各种ERP系统就是典型的代表，这些ERP系统当中的数据往往具有较高的价值密度，通常对于安全性也有非常高的要求。从数据结构上来看，传统信息系统的数据结构是相对比较单一的，处理起来也比较容易。

其二是互联网（Web）系统，相对于ERP系统来说，互联网本身就是一个巨大的数据池，这个数据池不仅承载了大量的数据，同时还在不断更新，这也为数据采集提供了天然的渠道。相对于传统信息系统来说，互联网系统本身的数据类型是比较复杂的，结构化数据、半结构化数据和非结构化数据混杂，这对于数据分析操作也提出了较高的要求。

其三是物联网系统，当前物联网系统所产生的数据是大数据的主要数据来源，也可以说物联网是促进大数据概念产生的重要原因之一。物联网所产生的数据不仅数据量大，数据类型多样化，同时物联网所产生的数据还有比较低的价值密度，这对于数据分析技术提出了更高的要求。随着5G通信的落地应用，物联网本身产生的数据量会越来越大，自身的价值空间也会越来越大。

数据分析操作是当前大数据操作的重要环节，实际上对于大量传统行业来说，数据分析将是很多职场人需要重点掌握的技能之一。当前数据分析操作有两种主要方式，一种是统计学方式，另一种是机器学习方式。统计学的数据分析方式是比较传统的数据分析方式，有大量的工具可以使用，针对于结构化数据来说，统计学的数据分析方式往往更适合一些。机器学习的数据分析方式针对于复杂的数据环境往往有更好的分析效果，但是对于数据分析人员也提出了更高的要求。

数据应用操作是体现大数据价值的重要渠道，所以数据应用操作也非常重要。从最终的应用目标来看，数据应用操作的目标无外乎两大类，一类是人类用户，另一类是智能体（人工智能产品）。从大的发展趋势来看，在大数据时代，要想充分发挥出大数据的价值，应该重视智能体的应用渠道。

什么是大数据?大数据能做什么？

想必现在很多人都听说过大数据，那什么是大数据?大数据能做什么？下面我为大家解读什么是大数据。

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大数据，顾名思义，指的就是一个很大的数据的集合体，具体指在无法在可承受的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。

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当然大数据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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

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大数据有很多的应用，比如可以对数据进行收集和存储，然后进行分析和应用等

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还有就是在其数据的分析等基础上，形成我们的产品和服务，而产品和服务也会产生新的数据，这些新数据会循环进入我们的流程中。

大数据是干嘛的？

大数据一种在获取、存储、管理、分析等方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。大数据主要是用于对数据进行收集、存储、分析和应用

大数据技术是做什么的？

大数据技术，是指大数据的应用技术，涵盖各类大数据平台、大数据指数体系等大数据应用技术。大数据是众多学科与统计学交叉产生的一门新兴学科。大数据牵扯的数据挖掘、云计算一类的，所以是计算机一类的专业。分布比较广，应用行业较多。大数据（bigdata），IT行业术语，是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。大数据技术与应用主要围绕智慧城市、城市交通、医疗、金融、城市规划等各领域中大数据技术的应用，系统总结了数据科学、大数据技术及其在城市建设各领域中应用的科研技术成果和项目实施经验。\r\n更多关于大数据技术是做什么的，进入：查看更多内容

大数据是做什么的？

目前大数据已经在营销、金融 、工业、医疗、教育、交通、保险、执法、体育、政府、旅游、物流等领域广泛应用。

一句话 大数据就是管理和利用大量数据的。

分开来讲就是数据如何产生、数据如何搬运、数据如何存储、数据有效的整理起来方便使用、数据如何进行加工提高价值、数据怎么使用，管理这整个生命周期。

数据的产生：就是数据的源头，我们怎么来生产数据。有业务上用的数据比如MySQL中的用户表，有前端埋点(监控用户的每个操作)，有程序输出的日志数据，有爬虫爬来的数据。这么多数据的源头，我们需要一个数据该怎么产生数据。

数据接入：数据怎么从这么多源头搬运到数据中心进行统一处理。用什么方法搬运，搭建个管道让它一直进来，还是隔段时间搬运一次，这都是要考虑的。

数据存储：大量数据如何存，才能不会丢，而且读取快。

数据仓库：数据怎么进行有效的管理就是数据仓库该考虑的事情了。

数据计算：大量的数据要进行加工，才能产生价值，那么加工工具的效率就影响着你的效率。

数据应用：数据能用来做什么。

大数据是干什么的！

大数据是指在一定时间内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式，以具备更强的决策、洞察和流程优化能力。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些有意义的数据进行专业的处理。换句话说，如果把大数据比作一个行业，这个行业盈利的关键在于提高数据的“处理能力”，通过“处理”实现数据的“增值”。

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。大数据不能用单台计算机处理，必须采用分布式架构。其特点在于海量数据的分布式数据挖掘。但它必须依赖云计算分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。

扩展信息:

大数据只是现阶段互联网的一个表征或特征。没有必要将其神话或保持敬畏。在以云计算为代表的技术创新背景下，这些原本看似难以收集和使用的数据开始被轻松使用。通过各行各业的不断创新，大数据将逐渐为人类创造更多的价值。

是体现大数据技术价值的手段，是进步的基石。这里从云计算、分布式处理技术、存储技术、感知技术的发展，阐述大数据从采集、处理、存储到形成结果的全过程。

实践是大数据的终极价值。在这里，我们从互联网大数据、政府大数据、企业大数据、个人大数据四个方面来描绘大数据的美好图景和将要实现的蓝图。

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