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大數(shù)據(jù)來(lái)自哪里?大數(shù)據(jù)會(huì)去哪里?
2015-12-01
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大數(shù)據(jù)來(lái)自哪里?大數(shù)據(jù)會(huì)去哪里? 


初識(shí)大數(shù)據(jù),首先我們需要知道什么是大數(shù)據(jù)呢?用通俗一點(diǎn)的話來(lái)說(shuō)就是一堆一堆又一堆的、海量的數(shù)據(jù)。通過(guò)百度百科我們知道“大數(shù)據(jù)(big data),或稱巨量資料,指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無(wú)法透過(guò)目前主流軟件工具,在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊?!?/span>

  在當(dāng)下的互聯(lián)網(wǎng)飛速發(fā)展的時(shí)代,任何一個(gè)技術(shù)都是為了達(dá)到某種目的而發(fā)展的,而大數(shù)據(jù)從根本上來(lái)說(shuō)就是為了做決定存在的,大數(shù)據(jù)為企業(yè)的決策提供有力的依據(jù)。比如市場(chǎng)方針的制定,精準(zhǔn)營(yíng)銷的目標(biāo)群體、營(yíng)銷數(shù)據(jù)等等。大數(shù)據(jù)的存在不僅是為企業(yè)提供了數(shù)據(jù)支撐,而且為用戶提供了更為便捷的信息和數(shù)據(jù)服務(wù)。

  大數(shù)據(jù)體現(xiàn)的是數(shù)據(jù)的數(shù)量多,數(shù)據(jù)類型豐富。我們需要通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的關(guān)系的的挖掘,才能最終將數(shù)據(jù)進(jìn)行更好地利用。

  誰(shuí)是物聯(lián)網(wǎng)?

  物聯(lián)網(wǎng)是什么呢?通俗的概念來(lái)講,物聯(lián)網(wǎng)就是通過(guò)網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)和工業(yè)自動(dòng)化控制技術(shù)將硬件和網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行有效的集合并通過(guò)傳感器進(jìn)行對(duì)應(yīng)的信息控制,以此達(dá)到對(duì)物件的自動(dòng)控制的混合網(wǎng)絡(luò)。通過(guò)百度百科我們知道“物聯(lián)網(wǎng)(The Internet of things)就是物物相連的互聯(lián)網(wǎng)”。這有兩層意思:第一,物聯(lián)網(wǎng)的核心和基礎(chǔ)仍然是互聯(lián)網(wǎng),是在互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)上的延伸和擴(kuò)展的網(wǎng)絡(luò);第二,其用戶端延伸和擴(kuò)展到了任何物品與物品之間,進(jìn)行信息交換和通信。物聯(lián)網(wǎng)通過(guò)智能感知、識(shí)別技術(shù)與普適計(jì)算、泛在網(wǎng)絡(luò)的融合應(yīng)用?!?/span>

  隨著工業(yè)控制、信息識(shí)別和互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,物聯(lián)網(wǎng)將是下一個(gè)信息浪潮。

  大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)的聯(lián)系既有區(qū)別也關(guān)聯(lián)。以小編的個(gè)人愚見(jiàn),物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)如果需要有較好的發(fā)展,那么需要大數(shù)據(jù)強(qiáng)力的支持,而針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的大數(shù)據(jù),則是不斷來(lái)源于物聯(lián)網(wǎng)超級(jí)終端的數(shù)據(jù)采集。所以,物聯(lián)網(wǎng)對(duì)大數(shù)據(jù)的要求相比于大數(shù)據(jù)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)的依賴更為嚴(yán)重。

    大數(shù)據(jù)來(lái)自哪里?大數(shù)據(jù)會(huì)去哪里?

  淺談大數(shù)據(jù)的來(lái)源

  大數(shù)據(jù)的來(lái)源這個(gè)問(wèn)題其實(shí)很簡(jiǎn)單,大數(shù)據(jù)的來(lái)源無(wú)非就是我們通過(guò)各種數(shù)據(jù)采集器、數(shù)據(jù)庫(kù)、開(kāi)源的數(shù)據(jù)發(fā)布、GPS信息、網(wǎng)絡(luò)痕跡(購(gòu)物,搜索歷史等)、傳感器收集的、用戶保存的、上傳的等等結(jié)構(gòu)化或者非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。

  淺談大數(shù)據(jù)能夠帶給我們什么

  大數(shù)據(jù)能給我們帶來(lái)什么?很多公司現(xiàn)在都在炒大數(shù)據(jù)的概念,但是真正能做好的有幾個(gè)呢?大數(shù)據(jù)重在積累、強(qiáng)在分析、利于運(yùn)用。沒(méi)有經(jīng)過(guò)多年的有意的數(shù)據(jù)收集、沒(méi)有經(jīng)過(guò)嚴(yán)謹(jǐn)細(xì)心的數(shù)據(jù)分析。那么,如何來(lái)談?wù)摯髷?shù)據(jù)能給企業(yè)或者個(gè)人來(lái)帶來(lái)便捷呢?

  大數(shù)據(jù)能帶給企業(yè)的項(xiàng)目立項(xiàng)的數(shù)據(jù)支撐、精準(zhǔn)化營(yíng)銷、電商的倉(cāng)位儲(chǔ)備等等。但是針對(duì)個(gè)人用戶有時(shí)候就是麻煩了,因?yàn)槟汶S時(shí)都可以接收到很多的營(yíng)銷短信、隱私暴露太多。另外對(duì)于個(gè)人用戶大數(shù)據(jù)的好處是可以快速找到自己想要東西、為用戶提供信息服務(wù)、獲取消費(fèi)指導(dǎo)等等。換個(gè)角度看問(wèn)題的話,小編認(rèn)為應(yīng)該是利大于弊。

  大數(shù)據(jù)是怎么帶給我們想要的支撐?

  龐大的數(shù)據(jù)需要我們進(jìn)行剝離、整理、歸類、建模、分析等操作,通過(guò)這些動(dòng)作后,我們開(kāi)始建立數(shù)據(jù)分析的維度,通過(guò)對(duì)不同的維度數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,最終我們才能得到我們想到的數(shù)據(jù)和信息。

  1、 項(xiàng)目立項(xiàng)前的市場(chǎng)數(shù)據(jù)分析為決策提供支撐;

  2、 目標(biāo)用戶群體趨勢(shì)分析為產(chǎn)品提供支撐和商務(wù)支撐;

  3、 通過(guò)對(duì)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的挖掘和分析為企業(yè)提供運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)支撐;

  4、 通過(guò)對(duì)用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,為用戶提供生活信息服務(wù)數(shù)據(jù)支撐和消費(fèi)指導(dǎo)數(shù)據(jù)支撐。

    如何通過(guò)大數(shù)據(jù)挖掘潛在的價(jià)值?

  模型對(duì)于大數(shù)據(jù)的含義

  模型有直觀模型,物理模型,思維模型,符合模型等。我們?cè)谶M(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘前需要考慮我們需要用這些數(shù)據(jù)來(lái)干什么?需要建立怎么樣的模型?然后根據(jù)模型與數(shù)據(jù)的關(guān)系來(lái)不斷優(yōu)化模型。

  只有建立了正確的模型才能讓數(shù)據(jù)的挖掘和分析更有便捷。

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