什么是大数据？大数据的价值有哪些？如何进行大数据传输

大数据定义，究竟什么是大数据？

大数据的定义是包含更多种类、以越来越大的数量和更快的速度到达的数据。

简而言之，大数据是更大、更复杂的数据集，尤其是来自新数据源的数据集。这些数据集非常庞大，传统的大数据传输软件根本无法管理它们。但这些海量数据可用于解决以前无法解决的业务问题。

大数据的三个体现

1、数量

数据量很重要。对于大数据，将不得不处理大量低密度、非结构化数据。这可能是价值未知的数据，例如 数据提要、网页或移动应用程序上的点击流，或者启用传感器的设备。对于某些组织，这可能是数十TB的数据。对于其他人来说，它可能是数百PB。

2、速度

速度是接收和（可能）处理数据的速度。通常，最高速度的数据流直接进入内存而不是写入磁盘。一些支持互联网的智能产品实时或接近实时运行，需要实时评估和采取行动。

3、类型

多样性是指可用的数据类型很多。传统数据类型是结构化的，非常适合关系数据库。随着大数据的兴起，数据以新的非结构化数据类型出现。非结构化和半结构化数据类型，例如文本、音频和视频，需要额外的预处理来获取含义和支持元数据。

大数据的价值和真相

过去几年又出现价值和真实性。数据具有内在价值。但在发现该价值之前它是没有用的。同样重要的是：数据有多真实——可以在多大程度上依赖它？

今天，大数据已经成为资本。想想一些世界上最大的科技公司。他们提供的很大一部分价值来自他们的数据，他们不断分析这些数据以提高效率并开发新产品。

最近的技术突破以指数方式降低了数据存储和计算的成本，使得存储更多数据比以往任何时候都更容易、成本更低。随着大数据量的增加，现在更便宜、更容易访问，可以做出更准确和精确的业务决策。

在大数据中寻找价值不仅仅是分析它。这是一个完整的发现过程，需要有洞察力的分析师、业务用户和管理人员提出正确的问题、识别模式、做出明智的假设并预测行为。

大数据的历史

虽然大数据本身的概念相对较新，但大数据集的起源可以追溯到1960年代和70年代，当时数据世界刚刚开始，第一个数据中心和关系数据库的发展。

2005年左右，人们开始意识到用户通过Facebook、YouTube 和其他在线服务产生了多少数据。Hadoop一种专门用于存储和分析大数据集的开源框架于同年开发。NoSQL也在这段时间开始流行起来。

开源框架的开发对于大数据的增长至关重要，因为它们使大数据更易于使用且存储成本更低。从那以后的几年里，大数据量猛增。用户仍在生成大量数据——但不仅仅是人类在这样做。

随着物联网的出现，越来越多的对象和设备连接到互联网，收集有关客户使用模式和产品性能的数据。机器学习的出现产生了更多的数据。

虽然大数据已经取得了长足的进步，但它的实用性才刚刚开始。云计算进一步扩展了大数据的可能性。云提供了真正的弹性可扩展性，开发人员可以简单地启动临时集群来测试数据子集。图形数据库也变得越来越重要，它们能够以一种使分析快速和全面的方式显示大量数据。

大数据优势

1、大数据能够获得更完整的答案成为可能，因为掌握了更多的信息。

2、更完整的答案意味着对数据更有信心，这意味着一种完全不同的解决问题的方法。

大数据用例

大数据可以帮助处理从客户体验到分析的一系列业务活动。这里仅仅是少数。

1、产品开发

公司使用大数据来预测客户需求。通过对过去和当前产品或服务的关键属性进行分类，并对这些属性与产品的商业成功之间的关系进行建模，为新产品和服务建立预测模型。

2、预测性维护    

可以预测机械故障的因素可能深埋在结构化数据中，例如设备的年份、品牌和型号，以及涵盖数百万日志条目、传感器数据、错误消息和发动机温度的非结构化数据。通过在问题发生之前分析这些潜在问题的迹象，企业可以更经济有效地部署维护并最大限度地延长零件和设备的正常运行时间。

3、客户体验    

争夺客户的竞赛正在进行中。现在比以往任何时候都更有可能更清晰地了解客户体验。大数据能够从社交媒体、网络访问、通话记录和其他来源收集数据，以改善交互体验并最大化交付的价值。开始提供个性化服务、减少客户流失并主动处理问题。

4、欺诈和合规

在安全方面，不仅仅是几个流氓黑客，要面对整个专家团队。安全形势和合规性要求在不断发展。大数据可帮助识别表明欺诈的数据模式，并聚合大量信息以更快地进行监管报告。

5、机器学习

机器学习是当前的热门话题。数据特别是大数据是原因之一。现在可以教机器而不是给它们编程。大数据训练机器学习模型的可用性使这成为可能。

6、运营效率

运营效率可能并不总是成为新闻，但这是大数据影响最大的领域。借助大数据，可以分析和评估生产、客户反馈和退货以及其他因素，以减少停机并预测未来需求。大数据还可用于根据当前市场需求改进决策。

7、推动创新

大数据可以通过研究人类、机构、实体和流程之间的相互依赖关系，然后确定使用这些见解的新方法来帮助您进行创新。使用数据洞察力改进有关财务和规划注意事项的决策。检查趋势以及客户希望提供什么新产品和服务。实施动态定价。有无限的可能性。

大数据挑战

尽管大数据前景广阔，但也并非没有挑战。

大数据是大。尽管已经开发出用于数据存储的新技术，但数据量大约每两年翻一番。企业仍在努力跟上他们的数据并找到有效存储数据的方法。

但是仅仅存储数据是不够的。数据必须被用来有价值，这取决于管理。清理数据或与客户相关并以能够进行有意义分析的方式组织的数据需要大量工作。数据科学家花费 50%到 80% 的时间在实际使用数据之前整理和准备数据。

那么如何进行大数据传输呢？

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