01 怎樣結構大數據?
首先，大數據只是互聯網在這個發展階段的一個形象或特徵，沒有必要對它進行神話或保持敬畏。在以雲計算為代表的技術創新的背景下，這些難以收集和使用的數據開始變得容易使用，而不是通過各行各業打破創新，大數據將逐漸為人類創造更多價值。其次，要系統地理解大數據，就必須對其進行全面、細緻的分解。本文從三個方面著手：
第一層次是理論，理論是認識的必要渠道，也得到廣泛認同和傳播。我將從大數據的特徵的定義來了解整個行業的總體描述和特徵;從大數據的價值分析中分析大數據的珍貴;從現在的A瞭解大數據的發展趨勢。未來的大數據，並檢查人和數據之間的長度，從特殊和重要的角度來看，大數據隱私。漫長的遊戲。
第二層次是技術，技術是大數據價值的手段和基石。我將從收集、處理、存儲到雲計算、分佈式處理、存儲和感知技術的結果來說明大數據的整個過程。
第三個層次是實踐，實踐是大數據的終極價值體現。我將從四個方面來描述互聯網的大數據、政府的大數據、企業的大數據和個人的大數據。
02 和大數據相關的理論
1)特徵定義
最早的大數據時代來到麥肯錫：“數據，已經滲透到每一個行業和企業的今天，成為一個重要的生產要素。”海量數據的挖掘和應用預示著生產力增長和消費過剩的新浪潮。
業界(首先由IBM定義)將大數據的特徵歸納為四個“V”(體積、多樣性、價值、速度)，或四個層次的特徵：第一，數據量巨大。大數據的測量起始單位至少為P(1000 T)、E(100萬T)或Z(10億T);第二，有多種類型的數據。例如，Web日誌、視頻、圖片、地理位置信息等。第三、低值密度和高商業價值。第四，處理速度快。最後，這也與傳統的數據挖掘技術根本不同。
古云：三分技術，七分數據，數據得到世界。不管誰先說，但這個句子的正確性沒有必要證明。Victor Mayer Schoenberg在他的《大數據時代》一書中引用了各種例子來說明，大數據時代到來時，需要大數據思維來挖掘大數據的潛在價值。
一些人將數據與含有能量的煤礦進行比較。煤按其性質分為煉焦煤、無煙煤、肥煤和貧煤，露天煤礦和深山煤礦的開採成本不同。同樣，大數據不是“大”的，而是“有用的”。價值和挖掘成本比數量更重要。
2)價值討論
什麼是大數據?投資者的目光閃耀著兩個字：資產。例如，當臉譜網上市時，估值機構評估的大部分有效資產是其社交網站上的數據。如果把大數據比作一個行業，那麼在這個行業中獲利的關鍵在於提高數據的“處理能力”，並通過“處理”來實現數據的“增值”。
3)從大數據的價值鏈看，有三種模式：
1——持有大數據，但不好用;更典型的金融機構、電信行業、政府機構等。
2 -沒有數據，但知道如何幫助人們使用數據;它通常是IT諮詢和服務公司，如埃森哲、IBM、甲骨文等。
3 -有數據和大數據思維;谷歌，Amazon，萬事達卡是典型的。
在未來的大數據世界中最有價值的兩件事是：1)擁有大數據思維的人能夠將大數據的潛在價值轉化為真正的利益;2)尚未被大數據所觸動的企業。這些是威爾斯石油，還沒有被挖掘出來。金被稱為藍海。
03 現在和未來
首先，讓我們來看看大數據的突出表現：大數據有助於政府實現市場經濟調控、公共衛生安全防範、災害預警、輿論監督;大數據有助於城市預防犯罪，實現智能交通，增強應急能力;
大數據幫助醫療機構為患者建立疾病風險跟蹤機制，幫助製藥公司提高藥品的臨床療效，幫助艾滋病研究機構為患者提供定製藥品;
大數據有助於航空公司節約運營成本，幫助電信公司提高售後服務質量，幫助保險公司識別欺詐性保險行為，幫助快遞公司監控和分析運輸車輛故障風險預警維修，幫助P電力公司有效識別即將發生故障的設備預警;
大數據幫助電子商務公司向用戶推薦商品和服務，幫助旅遊網站為旅遊者提供最喜歡的旅遊路線，幫助買賣雙方在二手市場找到最合適的交易目標，並幫助用戶找到最合適的商品購買PE。商人、商人和最優惠的價格;
大數據可以幫助企業提高營銷的針對性，降低物流和庫存成本，降低投資風險，幫助企業提高廣告的準確性。
大數據有助於娛樂業預測歌手、歌曲、電影和電視節目的流行，並分析和評估投資者花多少錢才能使一部電影最適合，否則它可能不划算。
大數據有助於社交網站提供更準確的朋友推薦，更準確的企業招聘信息給用戶，並推薦他們可能喜歡的遊戲和他們可能想要購買的產品。
事實上，這些都是遠遠不夠的，大數據的未來應該是無處不在的，即使不準確地預測大數據將給人類社會帶來什麼樣的最終形狀，但我相信只要發展的步伐繼續，大數據所引起的變化浪潮很快就會落空。地球的每一個角落。
例如，亞馬遜的最終期望是“最成功的圖書推薦應該只有一本書，下一本是用戶想要購買的。”谷歌也希望當用戶搜索時，最好的體驗是搜索結果只包含他們需要的，並且不需要用戶。給谷歌暗示太多。
當物聯網達到一定規模時，藉助條形碼、二維碼、RFID等獨特的識別產品，傳感器、可穿戴設備、智能感知、視頻捕捉、增強現實等技術可以實現實時信息採集。通過分析，這些數據可以支持智能城市、智能交通、智能能源等。智能醫療，智能環保，這些所謂的智慧將是收集大數據源和服務。
未來的大數據將不僅解決社會問題、商業營銷問題、科技問題更好，而且還具有可預見的趨勢，以人為本的大數據政策。人才是地球的主人，大部分數據都與人類有關，通過大數據來解決人類問題。
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