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當前大數據的基礎（大數據）

發(fā)布時間：2023-04-18 20:51:27 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 53

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于當前大數據的基礎的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、當前大數據技術的基礎是由誰首先提出的
2、昆明java培訓學校告訴你學大數據需要哪些基礎？
3、大數據發(fā)展必備三個條件
4、大數據基礎重點是什么？

當前大數據的基礎（大數據）

一、當前大數據技術的基礎是由誰首先提出的

一，原題解釋：

當前大數據技術的基礎是由( )首先提出的。

A. 谷歌

B. 阿里巴巴

C. 微軟

D. 百度

答案：A

二，大數據技術定義

大數據或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經營決策更積極目的的資訊。

當前大數據的基礎（大數據）

三，大數據技術結構

1.大數據包括結構化、半結構化和非結構化數據，非結構化數據越來越成為數據的主要部分。據IDC的調查報告顯示：企業(yè)中80%的數據都是非結構化數據，這些數據每年都按指數增長60%。

2.大數據就是互聯網發(fā)展到現今階段的一種表象或特征而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以云計算為代表的技術創(chuàng)新大幕的襯托下，這些原本看起來很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，通過各行各業(yè)的不斷創(chuàng)新，大數據會逐步為人類創(chuàng)造更多的價值。

當前大數據的基礎（大數據）

四，大數據技術意義

1.現在的社會是一個高速發(fā)展的社會，科技發(fā)達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。

2.有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣

3.大數據并不在“大”，而在于“有用”。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對于很多行業(yè)而言，如何利用這些大規(guī)模數據是贏得競爭的關鍵。

二、昆明java培訓學校告訴你學大數據需要哪些基礎？

對大數據感興趣的朋友越來越多，敢從零基礎闖入大數據學習的朋友也是越來越多，但是還有很多的朋友處于糾結的狀態(tài)，覺得自己好像不具備學大數據的基礎，其實自己也不清楚學大數據需要哪些基礎?今天就跟昆明電腦培訓http://www.kmbdqn.cn/一起來看看，學大數據需要哪些基礎?

學大數據需要哪些基礎?有哪些要求?

1.Java基礎

學大數據需要一定的Java基礎，這是很多朋友所忽視的，Java是大數據框架構建的主體編程語言，大數據的開發(fā)基于一些常用的高級語言，而Java就是它主要的開發(fā)語言，所以你在學大數據之前，那么你一定得先學學Java。

2.數學基礎

大數據，數據就是由各種各樣的數字組成的，談到數字就離不開數學，學大數據最好是具備點統(tǒng)計學的基礎，因為你需要對各種數據進行歸納和分析，最終讓數據發(fā)揮它應有的價值，你平常對數學的興趣比較濃的話，那么學大數據也不會感到無聊。

3.邏輯基礎

大數據，本身數據可以是一個又一個單獨的個體，但是你要做的就是把他們聯系在一起，讓它們發(fā)揮最高價值，數據本身也許呆板，但是你需要靈活應對，所以學大數據一定要具備一定的邏輯基礎，和發(fā)散性的思維，發(fā)散性的思維讓你在大數據應用上迸發(fā)出新的靈感。

三、大數據發(fā)展必備三個條件

大數據發(fā)展必備三個條件

大數據概念的橫空出世，有賴于短短幾年出現的海量數據。據統(tǒng)計，互聯網上的數據每兩年翻一番，而目前世界上90%以上的數據都是最近幾年才產生的。當然，海量數據僅僅是“大數據”概念的一部分，只有具備4個“V”的特征，大數據的定義才算完整，而價值恰恰是決定大數據未來走向的關鍵。

大數據發(fā)展必備三個條件

大數據的發(fā)展需要三個必要條件：數據源、數據交易、數據產生價值的過程。近年來，社交網絡的興起、物聯網的發(fā)展和移動互聯網的普及，誕生了大量有價值的數據源，奠定了大數據發(fā)展的基礎。大數據時代到來的重要標志，則是大批專業(yè)級“數據買賣商”的出現，以及圍繞數據交易形成的，貫穿于收集、整理、分析、應用整個流程的產業(yè)鏈條。大數據發(fā)展的核心，則是使用戶從海量的非結構化數據和半結構化數據中獲得了新的價值，數據價值是帶動數據交易的原動力。

IBM、甲骨文、SAP近年紛紛斥巨資收購數據管理和分析公司，在這些互聯網巨頭的帶動下，數據分析技術日漸成熟。2013年6月，愛德華·斯諾登將“棱鏡計劃”公之于眾，“棱鏡門”事件一方面說明大數據技術已經成熟;另一方面也佐證了現在阻礙大數據發(fā)展的不是技術，而是數據交易和數據價值。

大數據技術的發(fā)展促進了云計算的落地，云計算的部署完成又反過來加大了市場對數據創(chuàng)造價值的期待。大數據概念提出之后，市場終于看到了云計算的獲利方向：各地的一級系統(tǒng)集成商與當地政府合作，建云數據中心;各大行業(yè)巨頭在搭建各自行業(yè)的云平臺;IT巨頭想盡辦法申請中國的公有云牌照。大數據促成了云計算從概念到落地。借助于智慧城市概念的普及，云計算基礎設施已基本準備就緒，一方面完成了大數據應用的硬件基礎;另一方面迫于回收云計算投資的壓力，市場急需應用部署，大數據恰如雪中送炭，被市場寄予厚望。

現在，問題的核心指向了“數據如何創(chuàng)造價值?”

整合與開放是基石

大數據服務創(chuàng)業(yè)公司Connotate對800多名商業(yè)和IT主管進行了調查。結果顯示，60%受調查者稱：“目前就說這些大數據投資項目肯定能夠帶來良好回報尚為時過早?！敝匀绱?，是由于當前大數據缺乏必需的開放性：數據掌握在不同的部門和企業(yè)手中，而這些部門和企業(yè)并不愿意分享數據。大數據是通過研究數據的相關性來發(fā)現客觀規(guī)律，這依賴于數據的真實性和廣泛性，數據如何做到共享和開放，這是當前大數據發(fā)展的軟肋和需要解決的大問題。

2012年美國大選，奧巴馬因數據整合而受益。在奧巴馬的競選團隊中有一個神秘的數據挖掘團隊，他們通過對海量數據進行挖掘幫助奧巴馬籌集到10億美元資金;他們通過數據挖掘使競選廣告投放效率提升了14%;他們通過制作“搖擺州”選民的詳細模型，每晚實施6.6萬次模擬選舉，推算奧巴馬在“搖擺州”的勝率，并以此來指導資源分配。奧巴馬競選團隊相比羅姆尼競選團隊最有優(yōu)勢的地方：對大數據的整合。奧巴馬的數據挖掘團隊也意識到這個全世界共同的問題：數據分散在過多的數據庫中。因此，在前18個月，奧巴馬競選團隊就創(chuàng)建了一個單一的龐大數據系統(tǒng)，可以將來自民意調查者、捐資者、現場工作人員、消費者數據庫、社交媒體，以及“搖擺州”主要的民主黨投票人的信息整合在一起，不僅能告訴競選團隊如何發(fā)現選民并獲得他們的注意，還幫助數據處理團隊預測哪些類型的人有可能被某種特定的事情所說服。正如競選總指揮吉姆·梅西納所說，在整個競選活中，沒有數據做支撐的假設很少存在。

2012年3月，美國奧巴馬政府宣布投資2億美元啟動“大數據研究和發(fā)展計劃”，將“大數據研究”上升為國家意志。一個國家擁有數據的規(guī)模和運用數據的能力將成為綜合國力的重要組成部分。國內智慧城市建設目標之一就是實現數據的集中共享。

合作共贏的商業(yè)模式

隨著云計算、大數據技術和相關商業(yè)環(huán)境的不斷成熟，越來越多的“軟件開發(fā)者”正在利用跨行業(yè)的大數據平臺，打造創(chuàng)新價值的大數據應用，而且這一門檻正在不斷降低。因為首先，數據擁有者能夠以微乎其微的成本獲取額外的收入，提高利潤水平;其次，大數據設備廠商需要應用來吸引消費者購買設備，發(fā)展合作共贏的伙伴關系勢必比單純銷售設備要有利可圖，一些具有遠見的廠商已經開始通過提供資金、技術支持、入股等方式來扶持這些“軟件開發(fā)者”;第三，行業(yè)細分市場的數據分析應用需求在不斷加大，對于整個大數據產業(yè)鏈來說，創(chuàng)新型的行業(yè)數據應用開發(fā)者必將是未來整個大數據產業(yè)鏈中最為活躍的部分。

未來，有三種企業(yè)將在”大數據產業(yè)鏈“中處于重要地位：掌握海量有效數據的企業(yè)，有著強大數據分析能力的企業(yè)，以及創(chuàng)新的“軟件開發(fā)者”。社交網絡、移動互聯網、信息化企業(yè)、電信運營商都是海量數據的制造者，Facebook公司手中掌握著8.5億用戶，淘寶注冊用戶超過3.7億，騰訊的微信用戶突破3億，這些龐大用戶群所提供的數據，正在等待時機釋放出巨大商業(yè)能量?？梢灶A測，在不久的將來，Facebook、騰訊、電信運營商等海量數據持有者或者自我延伸成為數據分析提供商，或者與IBM、ZTE等企業(yè)密切對接成為上下游合作企業(yè)，大數據產業(yè)鏈將在某個爆發(fā)時點到來之際，以令人驚訝的速度成長壯大。

警惕大數據的危害

大數據時代，傳統(tǒng)的隨機抽樣被“所有數據的匯攏”所取代，人們的思維決斷模式，已可直接根據“是什么”來下結論，由于這樣的結論剔除了個人情緒、心理動機、抽樣精確性等因素的干擾，因此將更精確、更有預見性。不過，由于大數據過于依靠數據的匯集，一旦數據本身有問題，就很可能出現“災難性大數據”，即因為數據本身的問題，而導致錯誤的預測和決策。

大數據的理論是“在稻草堆里找一根針”，而如果“所有稻草看上去都挺像那根針”呢?過多但無法辨析真?zhèn)魏蛢r值的信息和過少的信息一樣，對于需要作出瞬間判斷、一旦判斷出錯就很可能造成嚴重后果的情況而言，同樣是一種危害?！按髷祿崩碚撌墙⒃凇昂Ａ繑祿际鞘聦崱钡幕A上，而如果數據提供者造假呢?這在大數據時代變得更有害，因為人們無法控制數據提供者和搜集者本人的偏見。擁有最完善數據庫、最先接受“大數據”理念的華爾街投行和歐美大評級機構，卻每每在重大問題上判斷出錯，這本身就揭示了“大數據”的局限性。

不僅如此，大數據時代造就了一個數據庫無所不在的世界，數據監(jiān)管部門面臨前所未有的壓力和責任：如何避免數據泄露對國家利益、公眾利益、個人隱私造成傷害?如何避免信息不對等，對困難群體的利益構成傷害?在有效控制風險之前，也許還是讓“大數據”繼續(xù)待在籠子里更好一些。

大數據的經濟價值已經被人們認可，大數據的技術也已經逐漸成熟，一旦完成數據的整合和監(jiān)管，大數據爆發(fā)的時代即將到來。我們現在要做的，就是選好自己的方向，為迎接大數據的到來，提前做好準備。

四、大數據基礎重點是什么？

數據科學并沒有一個獨立的學科體系，統(tǒng)計學，機器學習，數據挖掘，數據庫，分布式計算，云計算，信息可視化等技術或方法來對付數據。但從狹義上來看，我認為數據科學就是解決三個問題：

1、原始數據要經過一連串收集、提取、清洗、整理等等的預處理過程，才能形成高質量的數據；

2、我們想看看數據“長什么樣”，有什么特點和規(guī)律；

3、按照自己的需要，比如要對數據貼標簽分類，或者預測，或者想要從大量復雜的數據中提取有價值的且不易發(fā)現的信息，都要對數據建模，得到output。

以上就是關于當前大數據的基礎相關問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關問題，您也可以聯系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內容。