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  • ;数据内容结构化->非结构化->动态;分析视角 看到过去->面向未来->决定现在;...Pivotal 的观点数据湖+云计算;面向大数据分析的企业级数据平台蓝图架构;数据产生层数据源构成;数据产生层结构化处理;数据处理层;存储计算
  • 如果要了解云计算大数据的意思和关系,那我们就要先对这两个词进行了解,分别了解两者是什么意思云计算是什么? 云计算狭义上的意思:“云”实质上就是一个网络,狭义上讲,云计算就是一种提供资源的网络,使用...

    云计算是什么?大数据是什么?他们有什么区别?关联又是什么?估计很多人都不是很清楚这两者到底代表什么。如果要了解云计算和大数据的意思和关系,那我们就要先对这两个词进行了解,分别了解两者是什么意思。

    云计算是什么?

    云计算狭义上的意思:“云”实质上就是一个网络,狭义上讲,云计算就是一种提供资源的网络,使用者可以随时获取“云”上的资源,按需求量使用,并且可以看成是无限扩展的,只要按使用量付费就可以,“云”就像自来水厂一样,我们可以随时接水,并且不限量,按照自己家的用水量,付费给自来水厂就可以。
    云计算广义上的意思:云计算是与信息技术、软件、互联网相关的一种服务,这种计算资源共享池叫做“云”,云计算把许多计算资源集合起来,通过软件实现自动化管理,只需要很少的人参与,就能让资源被快速提供。也就是说,计算能力作为一种商品,可以在互联网上流通,就像水、电、煤气一样,可以方便地取用,且价格较为低廉。
    云计算通俗理解:通过互联网提供全球用户计算力、存储服务,为互联网信息处理提供硬件基础。云计算,简单说就是把你自己电脑里的或者公司服务器上的硬盘、CPU都放到网上,统一动态调用。

    大数据是什么?

    大数据的定义(麦肯锡全球研究所给出):一种规模大到在获取、存储、管理、分析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,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
    大数据的定义(研究机构Gartner给出):“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。
    大数据通俗理解:运用日趋成熟的云计算技术从浩瀚的互联网信息海洋中获得有价值的信息进行信息归纳、检索、整合,为互联网信息处理提供软件基础。大数据,简单说,就是把所有的数据放到一起分析,找到关联,实现预测。这里的所有数据对应的是之前的抽样调研取得的部分数据。

    云计算和大数据的区别与关系

    云计算和大数据的区别:云计算注重资源分配,是硬件资源的虚拟化;而大数据是海量数据的高效处理。大数据与云计算之间并非独立概念,而是关系非比寻常,无论在资源的需求上还是在资源的再处理上,都需要二者共同运用。
    云计算和大数据的关系:云计算是基础,没有云计算,无法实现大数据存储与计算。大数据是应用,没有大数据,云计算就缺少了目标与价值。两者都需要人工智能的参与,人工智能是互联网信息系统有序化后的一种商业智能。
    而商业智能(即BI,国内典型代表BI厂商为亿信华辰)中的智能从何而来?方法之一就是通过大数据这个工具来对大量数据进行处理,从而得出一些关联性的结论,从这些关联性中来获得答案,因此,大数据是商业智能的一种工具。 而大数据要分析大量的数据,这对于系统的计算能力和处理能力要求是非常高的,传统的方式是需要一个超级计算机来进行处理,但这样就导致了计算能力空的时候闲着、忙的时候又不够的问题, 而云计算的弹性扩展和水平扩展的模式很适合计算能力按需调用,因此,云计算为大数据提供了计算能力和资源等物质基础。

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  • 什么是大数据? 字面意思,即为非常庞大的数据,而大量的数据本身并没有价值,只有通过对大量的数据进行分析处理,从而发现大量数据有用、有价值的东西,把大量数据转换为对人们生产生活有利的价值,这就是大数据。 ...

    大数据

    • 什么是大数据?

      字面意思,即为非常庞大的数据,而大量的数据本身并没有价值,只有通过对大量的数据进行分析处理,从而发现大量数据有用、有价值的东西,把大量数据转换为对人们生产生活有利的价值,这就是大数据。

      这里与之前的云计算对比学习;
      云计算:就是将计算任务扔到云端处理,是一种计算解决技术方案。
      大数据:从大量的来自各个应用领域的数据中,挖掘分析出有价值的信息。
      云计算为大数据提供有力的计算处理技术的支持,大数据为云计算提供了用武之地。

       换句话说	:没有大数据,云计算技术无用武之地,不能发挥作用。
       			:没有云计算,大数据中潜藏的价值不能很好的发掘利用,
       			大数据也只是单纯的数据堆砌。
      
    • 大数据的特点:(数据体量大、速度快、种类多、价值密度低)

      数据体量大:大数据的数据体量非常大,由于各行各业,各种应用领域都在产生数据,导致大数据的数据体量不断扩大。
      速度快:数据的产生和处理分析的速度相当快。
      数据类型多:传统的IT产业产生数据的种类比较单一,往往是对数据库的操作。随着传感技术、智能设备,物联网等技术的发展,数据获取的方式,数据的来源都在不断的扩大,数据的类型也变的多样化。
      价值密度低: 大数据由于数据体量的不断增加,单位数据的价值密度在不断降低,但是总的数据价值在不断增加。

    • 大数据产生的三个阶段

      1、运营式系统阶段:被动产生数据阶段
      数据库的出现,将数据通过数据库进行管理,推动了数据的产生管理和发展。
      在实际中数据库大多为运行系统所采用包括银行存取款记录、消费记录、医疗记录等等。数据的产生是通过运用系统被动产生的。

      2、用户原创数据阶段:主动产生数据阶段
      随着互联网技术的发展成熟,用户原创内容的意愿越来越强,用户用过各种社交媒体网络应用主动的发表、创作产生大量的数据。这种数据产生的方式是主动的。
      3、感知式系统阶段:自动产生数据阶段
      传感技术、物联网技术的发展,数据通过感知系统自动的识别产生数据,数据量爆炸式增长,最终导致大数据的产生。

    • 大数据的作用
      1、融合新技术:实现物联网、云计算等新技术的融合。
      2、推动信息产业发展:带动存储技术的发展
      3、推进社会治理能力治理体系现代化

    • 大数据云计算对比学习

    总体关系
    云计算为大数据提供有力的工具和解决问题的途径,大数据为云计算提供有价值的用武之地。

    相同点
    1、都是为了数据的存储和处理服务的。
    2、都需要占用大量的存储和计算资源。
    因此都需要用到海量数据存储技术,海量数据管理技术等并行处理技术。

    不同点
    背景大数据现有的处理技术不能胜任社交网络和物联网产生的大量异构数据,但是这些数据存在很大价值。云计算基于互联网的相关服务日益丰富和频繁。

    目的大数据充分挖掘数据中的信息。云计算通过互联网更好的调用、扩展和管理计算机及其存储方面的资源和能力。

    对象大数据是数据集合,云计算是IT资源、能力和应用。

    推动力量大数据技术的发展受从事数据存储与处理的软件厂商和拥有大量数据的企业的推动。云计算的发展受生产计算及其存储设备的厂商,拥有计算及其存储资源的企业推动。

    带来的价值大数据是发现数据中的价值,云计算是节省IT资源部署成本。

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  • 大数据是什么意思

    千次阅读 2020-04-29 19:18:58
    大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术,是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,...

    一、大数据的概念

    大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术,是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,分布式文件系统,分布式数据库,云计算平台,互联网,和可扩展的存储系统。

    二、大数据三大转变

    1.我们可以分析更多的数据,有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据,而不是依赖于随机采样。更高的精确性可使我们发现更多的细节。

    2.研究数据如此之多,以至于我们不再热衷于追求精确度。适当忽略微观层面的精确度,将带来更好的洞察力和更大的商业利益。

    3.不再热衷于寻找因果关系,而是事物之间的相关关系。例如,不去探究机票价格变动的原因,但是关注买机票的最佳时机。”大数据打破了企业传统数据的边界,改变了过去商业智能仅仅依靠企业内部业务数据的局面,而大数据则使数据来源更加多样化,不仅包括企业内部数据,也包括企业外部数据,尤其是和消费者相关的数据。

    三、大数据应用

    应用场景示意图:

     大数据

    大数据

     

    1.大数据应用案例之:医疗行业

    医疗行业大数据应用十分广泛,主要有以下几个应用场景:

    1.1医院管理层决策辅助

    通过对医院的临床数据、运营数据、物资数据进行挖掘,解决医院管理中的各种问题,提高设备的使用效率,降低医院运营成本。

    1.2健康管理

    通过数据的分析实现健康人的管理,让人不生病、少生病,是医疗大数据应用的终极方向。借助物联网、智能医疗器械、智能穿戴设备,实时收集居民的健康大数据,通过对体征数据的监控,实现健康管理。

    1.3医药研发

    通过医疗、医药大数据,利用人工智能深度学习能力的算法系统,对研发药物中各种不同的化合物以及化学物质进行分析,预测药品研发过程中的安全性、有效性、副作用等,可以有效的降低药品研发成本,缩短研发周期,降低药品价格。

    2.大数据应用案例之:能源行业

    能源大数据能够将电力、石油、煤炭等能源领域数据以及人口、地理、气象等诸多领域数据,进行综合采集、处理、分析与应用,发展能源大数据将加速推进能源产业发展及商业模式创新。

    能源大数据库整合广泛的能源大数据,提供能源状况判别及预测。辅助支撑能源决策,支持智慧能源服务,加快能源大数据服务体系创新。能源大数据服务平台针对能源规划(能源结构调整和转型)、综合能源决策(各能源协调发展)、跨部门协同管理、个性化的公众信息服务等需求提供服务。而更加专业的能源管理协同决策平台将被用于解决整合资源储量数据、开发数据、加工数据、消费数据,提供需求预测、能源预警等需求。

    3.大数据应用案例之:通信行业

    电信行业大数据还是有所应用的,比如某运营商多个省的决策系统,便是基于hadoop平台进行的数据分析,主要内容是:

    3.1采集基站等硬件设备的数据,分析设备负荷状况,生成设备的扩容、优化、质量排查、扩建等建议,达到均衡网络流量的目的;

    3.2分析用户的话单数据,界定用户属性,分析手机终端的特征,从而形成套餐推荐、终端推荐等决策;

    3.3根据用户使用的app软件、访问的网页进行更为全面的用户行为分析、用户喜好分析;

    3.4采集微博等社交网络数据,了解用户对运营商的评价和意见,舆情分析。

    4.大数据应用案例之:零售业

    线下零售应用大数据技术首先面临的技术难点是数据采集。专家指出,线下零售店由于技术限制和消费者更加碎片割裂的行为,很难根据消费者ID数据与商品销售、店铺库存、物流等数据进行打通连接,尤其消费者店铺行为偏好数据的获取。

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