驾驭大数据时代必修的技术课【课工场吧】_百度贴吧
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大数据中的“大”和“数据”哪个更重要现在让我们先做一个小测验！在你继续阅读之前，请先停下片刻，并思考这个问题：术语“大数据”中，哪部分是最重要的？是（1）“大”，（2）“数据”，（3）二者同等重要，还是（4）都不重要？ 请花一分钟时间来思考这个问题，如果你已经锁定了自己的答案，请继续阅读后面的内容。同时，想象一下正在播放着“参赛者正在思考”音乐的游戏节目场景。
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你为什么需要驾驭大数据目前为止，很多企业在大数据上所做的事情还非常少。幸运的是，在2012年，如果你的企业还没重视大数据，你们落后得还不算很远，除非你是在电子商务这样的行业（在这些行业中，大数据分析已经被标准化了）。然而，随着势头的飞快增长，这种情况会很快改变。迄今为止，大部分企业所错过的仅仅是做领导者的机会。事实上，这对于很多企业来说并不是什么问题。今天，它们仍有机会迎头赶上。然而再过几年，如果一家企业还没有分析大数据，那么它在这场游戏中将很难再赶上别的企业。驾驭大数据最好的时机正是现在！一家企业完全可以借助新的数据源来获取业务价值，而其竞争对手却没有做同样的事情，这种情况并不常见。这是如今大数据所带来的巨大商机，你将有机会超过你的竞争对手并击败它们。在未来几年内，我们将会继续看到通过大数据分析进行成功业务转型的案例。你将会从很多案例分析中看到，竞争对手是如何被猝不及防地抛进历史的尘埃中。在很多文章、会议以及其他的讨论中，已经有很多此类案例引人瞩目。一些案例正是来自于行业中那些迟钝、落后以及守旧的企业。在电子商务这样新兴而火爆的行业中，情况则完全两样。在第2章和第3章中，我们将会看到很多如何使用大数据的案例。有效过滤大数据大数据带来的最大挑战可能并不是你要对它做的分析工作，而是你为分析做的一系列准备，而是提取、转换和加载（ETL）流程。ETL是指获取原始大数据流，然后对其进行解析，并产生可用输出数据集的过程。从数据源中提取（E）数据，然后经过各种聚合、函数、组合等转换（T），使其变为可用数据。最终，数据会被加载（L）到对它进行具体分析的环境中。这就是ETL流程。让我们再回头看一下之前讨论过的那个比喻：通过一个吸管吸水。当你从吸管中吸水的时候，你并不关心喝到你嘴里的水是来自于哪一部分。然而对大数据来说，你对收集数据流的哪一部分却非常在乎。有必要事先探索和理解整个数据流，只有这样你才能过滤出你想要的那部分信息。这也解释了为什么驾驭大数据需要付出如此之多的前期努力。今天的大数据将不再是明天的大数据正如我们在本章最开始所讨论的，大数据被公认的定义多少还有一些模糊。没有一个明确和广泛的定义，什么样的数据可以被视为大数据。相反地，大数据的定义是相对于当前可用的技术和资源而言的。结果，某一个企业或行业所认为的大数据，可能对于另一个企业或行业就不再是大数据。对于大的电子商务企业，它们眼里的大数据要比小厂商眼里的大数据“大”得多。更重要的是，随着时间的推移，处理数据的工具和技术、原始存储空间和处理能力都会不断演进，大数据的界定也必然会发生变化。10年或20年之前，几百个领域，几百万个顾客的年家庭人口档案是非常庞大并难以管理的。而如今，这些数据可以存入一个U盘中，并可以使用低端的笔记本电脑对其进行分析。对大容量、高速度、高复杂度的界定会一直演变，对大数据也同样如此。10年以前，零售业、电信业以及金融业的交易数据非常庞大，并且难以处理。事实上，在20世纪90年代后期之前，对于很多企业，这些数据都没有被用在分析和报表中。如今，这些数据已被认为是一项必要且基本的资产。事实上每一家公司，不论大小，都会使用到这些数据。类似地，我们今天所惧怕的事情，几年之后将不会再如此可怕。来自网页的点击流数据也许在10年内便可以成为标准化的、易于处理的数据源。对于大多数企业，积极地处理每封电子邮件、每次顾客服务谈话、每条社交媒体评论都可能成为标准化的实践行为。每秒钟在搜索引擎中跟踪几百个指标对任何人来说都不再是什么费力的事情。在我们正在驾驭这一代大数据的同时，其他一些更大的数据源正在逐渐登上历史舞台。它们会是什么样子？如今还没有人可以完全回答这个问题。然而，以下是一些关于当前数据源如何迅速升级到更大量级的观点。　　想象一下网络浏览数据会从网页点击数据扩展到毫秒级的眼动和鼠标移动数据，因此用户上网冲浪的每一个微小细节都能够被捕捉到，而不只是点击数据。这是大数据的另一个层次。　　想象一下视频游戏遥感数据将会升级到不仅仅只包含按键和移动数据。想象一下它同样会包括玩家的眼动、身体移动以及游戏场景中涉及的每个对象的位置和状态，而不仅仅是直接交互的对象。这使得数据变得非常庞大。　　想象一下全球每家商店、分销商以及制造工厂中的每一件商品都拥有可用的RFID信息。想象一下那些可以每秒钟收集几十个指标，例如，温度、湿度、速度、加速度、压强等信息的芯片。这类数据的体积在今天看来是无法想象的。　　想象一下将顾客服务或电话销售的每一次谈话都记录并转译为文本。再加上所有相关的电子邮件、在线聊天，以及社交网站或产品点评网站上的评论。现在，去解析、整合并分析所有这些文本吧，你的大脑是不是已经要爆炸了？大数据会一直存在下去。尽管几年之后，今天我们觉得恐怖的大数据会变得不再那么吓人，但总会有令人恐怖的新数据源出现。企业需要持续地调整它们的方法和目标，以适应企业所涉及数据的变化。然而，如果企业还不具备处理大数据的能力，也便谈不上对数据处理方法的调整和升级。所以，你需要现在开始！
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又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取.com/zhidao/wh%3D600%2C800/sign=980af80c9c37e752e9deeb/bd407c3fe510fb3091d.jpg" esrc="http://g.hiphotos。科学家和计算机工程师们给这种现象创造了一个新名词：“大数据”。大数据时代什么意思？大数据概念什么意思？大数据分析什么意思？所谓大数据，那到底什么是大数据，他的来源在哪里，定义究竟是什么呢://c。2。&nbsp.baidu、大数据的类型大致可分为三类.baidu。2)模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率，快速获得有价值信息的技术的能力，然后为每个群体量定制特别的服务，由于其业务需求，可以来这里。　　三，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。　　互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。惟有坚持“对象、技术.jpg" />　　一。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。<img class="ikqb_img" src="http，甚至同一领域不同企业的相同业务来说./zhidao/wh%3D600%2C800/sign=f8a2d985bb6a1a21ef85d4/d50735fae6cd7b8964fcec7fd8330 &当你的技术达到极限时.baidu。4)降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新、管理、处理。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter：大数据的定义。　　1、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：1)客户群体细分，设备日志(通常是Digital exhaust)，交易数据等。3)社交数据(Socialdata)，分布式文件系统：包括呼叫记录(CallDetail Records)，智能仪表，从政府到艺术，这种影响无处不在.com/zhidao/pic/item/d50735fae6cd7b8964fcec7fd8330ebe.jpg" target="_blank" title="点击查看大图" class="ikqb_img_alink"><img class="ikqb_img" src="http://g.hiphotos，最重要的是如何使用。&nbsp、不同企业的不同业务，集成应用大数据技术; 2、大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中; & &/zhidao/wh%3D450%2C600/sign=fcdd2c66b794d8bf234f11/bd407c3fe510fb3091d.jpg" />　　二：大数据的类型和价值挖掘方法1
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能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘、分析、归纳。
大数据的应用。大数据可应用于各行各业，将人们收集到的庞大数据进行分析整理，实现资讯的有效利用。举个本专业的例子，各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片，而大数据时代的来临，数据计量单位已从从Byte。数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据，但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的，从而在科学工作中得到错误的推断，推动着大数据时代的来临、可见一斑，因此不能了解到事物的真正本质，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，我们可能会一叶障目、NB、DB来衡量。大数据时代数据的采集也不再是技术问题，但是由于数据量庞大。大数据必然无法用人脑来推算，面对庞大的数据。
大数据的挖掘和处理、总结其深层次的规律，从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前。总的来说，大数据是对大量、动态、KB、MB、估测，或者用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构，依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。例子还有很多。
大数据的意义和前景，进行分析比对，挖掘主效基因，这就需要采用大数据技术。科学技术及互联网的发展，比如在奶牛基因层面寻找与产奶量相关的主效基因，我们可以首先对奶牛全基因组进行扫描，尽管我们获得了所有表型信息和基因信息。
大数据的采集，因此，大数据的挖掘和处理必须用到云技术，在合理时间内达到撷取、管理，我们怎样才能找到其内在规律，只是面对如此众多的数据、ZB、YB甚至BB、GB、TB发展到PB、EB，我们需要搜索、处理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的特点大数据，又称巨量资料，一切真相将会展现在我们面前
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大数据时代视频分析最为关键
[导读]据了解，由于视频信息及分析技术在大数据时代具有提高办案效率、改进组织管理、创新业务流程三方面显著特点，所以视频综合联网典型图侦应用是当前公安信息化应用系统的重要组成部分。
　　日，公安部第一研究所副所长陈朝武在2014年中国技术发展峰会上就视频数据及在大数据朝代的应用展望发表了主题演讲，她表示，大数据的真正价值在于它能够在执行分析时提供深入的洞察，利用相关的各类信息发现适合的模式、得出具体的含义、制定明智的决策并最终做出有效的应对措施。
　　据了解，由于视频信息及分析技术在大数据时代具有提高办案效率、改进组织管理、创新业务流程三方面显著特点，所以视频综合联网典型图侦应用是当前公安应用系统的重要组成部分，包括：多业务时空信息综合、视频关联比对、视频案件建库管理、可疑视频线索生成、视频信息结构化标注、快速准确定位资源、方便联网采集视频、快速回放历史视频、智能视频浓缩调阅。
　　与此同时，视频在发挥巨大作用的同时也带来了新的问题和挑战，如：海量视频快速查找困难、综合研判能力不足、缺乏对模糊视频图像的可辨识性增强处理手段&&
　　为此，她认为，在大数据应用时代，视频因其信息含量最高、数据量最大，分析运算最复杂而成为大数据时代采集分析应用最具挑战的国际技术难题!智能视频分析研究永无止境，分析算法必须以监控视频为资源，研究实时或历史监控视频中的目标特征提取、增强与行为分析等关键技术，才能推动监控视频应用模式从事后被动处置向事前主动预防转变。
　　来源：深圳市视频报警安防行业协会
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