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对大数据的理解和感受2000(对大数据的理解和感受2000字作文)

大数据 34
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对大数据的理解与思考

对大数据的理解与思考

首先,大数据的到来,对人们的观念将带来深远的影响。

我们以前习惯认为:找到现象背后的原因,比清楚现象是什么更重要。通过“塔吉特怀孕预测”的例子可以看到,通过关联分析、聚类分析等数据挖掘方法,大家很容易找到事物之间的关系。但是,这些大数据分析结果,并不会直接告诉我们,事物之间为什么存在这些关系。在不清楚为什么存在这些关系之前,又的确看到了这些关系带来了价值;所以,在大数据应用领域就需要改变以前的思考方。即:先找到“是什么”再去找“为什么”;清楚是什么,与搞清楚为什么同等重要。

手工统计时代,出于收集全部数据非常困难或代价巨大的原因,很多数据分析都是采用抽样数据;但是,现在不同了,随着信息技术的发展,现在很多领域都能够方便的收集到全量数据。诸如无纸化办公的兴起、信息系统的使用、电子商务的发展等等,都为收集全量数据提供了便捷的条件。那么,这时候数据的“样本”=“全体数据”。这相对以前来说,也是革命性的影响。

在抽样分析时代,个别样本的质量甚至决定结果的质量。在大数据时代,这也变了,可以允许个别数据的不精确,甚至错误。举个简单例子来说明这个道理,比如在温室大棚里放一只温度计,当这只温度计有问题时,整个温度都是不准确的。若在大棚里均匀分布十几只温度计,其中一只有问题,对温室大棚温度的统计结果无碍大事,基本可以忽略其影响。

其次,大数据应用,影响商业变革和社会进步。

大数据应用正改变着企业的业务发展方式。比如:京东、天猫通过对交易数据的“二次利用”,寻找目标客户、定向推荐商品。也正是这些数据的二次利用给他们提供了大量价值,促进了这些企业的发展,推动着他们在营销、供应链与客户服务等领域的管理变革。同时,交易数据并不因为二次利用,而降低其价值;这也是,大数据应用与传统资源使用不同的地方。

数据的“混搭”分析,推动着商业发展和社会的进步。比如历史天气信息与航班误点信息,这两个不同领域的信息一块儿分析,便可以推算未来几天航班的误点率。再比如,通过神经中枢肿瘤患病率和手机使用时间长短之间的大数据关联分析,来研究神经中枢肿瘤患病率是否与手机使用时间长短有关系等等。

大数据的应用,也促生了很多商业机会。随着大数据时代的到来,形成了很多大数据拥有公司,以及大数据技术公司;数据与技术的结合变促生了很多大数据应用,因此带来了很多商业机会。例如,现在很多商业银行对自己大量客户的交易信息分析,规划新的理财产品,与其他商家合作,联合搞定向促销等等。

再次,大数据时代不再有个人隐私,将形成新的信息安全机制。

现在还经常听到诸如某某窥探我的隐私之类的话语,但是,在大数据时代几乎没有个人隐私,这不是骇人听闻。因为,现在微博、搜索引擎、社交网络、电商购物,已经成了我们生活中必不可少的一部分。根据每个人在互联网上留下的痕迹,通过大数据分析,很容易分析出一个人的爱好、习惯、性格、癖好等等。所以,大家都被“第三只眼”实时监控着,在大数据时代,几乎没有个人隐私!

没有个人隐私,是否就代表每个人可以随便传播别人隐私了呢?答案当然是否定的。因为传播别人隐私是不道德的,甚至是违法的。所以,现在新的信息安全规则正在重新定位,其中一个基调是:让数据使用者承担责任,不能滥用别人的隐私;我个人感觉这也比较合理。

总结

大数据只是“新概念”,并不是“新事物”。过去数据就存在,只是我们没有收集这些数据。但是,现在收集了这些数据,这个世界变得不一样了;它更新了人们过去对数据应用的认识,加快了商业和社会发展的新陈代谢,从中也让大家也看到了很多机会。大数据时代,已经到来。极目远眺,也看不到尽头。

如何理解大数据?

大数据是现在各行各业都会提到的词汇,那么这个大数据到底是什么意思,该如何理解呢?其实大数据字面意思就是有很多的数据集合,在不同的行业,这个数据是不同的。每一个行业通过对应的大数据可以快速的处理需求,给用户反馈所需要的信息。同时大数据的积累也是一个漫长的过程,需要行业公司不断的做积淀。

大数据是行业内对应数据的集合

很多人一看到大数据就理解为很多数据的集合,其实这本身是没有错误的。只不过这个数据集合是分行业的。比如电商行业的大数据可能是很多的订单信息,用户信息。快消品行业的大数据可能是众多的产品以及经销商数据。而房地产行业的大数据可能就是众多买房者以及房价信息的数据。不同的行业对于数据的需求是不一样的,所以对应的大数据也是不一样的。

大数据需要不断的积累与投入

大数据的积累需要不断的投入和数据积累。比如我们熟知的某宝,我们知道他们有很多的用户群体,这就是他们的大数据。而这些大数据是很多年积累的成果。是需要不断的投入营销费用进行推广宣传的。还有像现在的社区团购之所以那么低成本的推出廉价的菜品,也是要积累自己的用户大数据,这样在后面才可以进行盈利。

通过大数据可以进行更精准的信息展示

我们有这样的感触,就是自己浏览某个电商网站的时候,你会发现网站会把自己最近浏览的物品以及相关商品推送给自己。这种操作就是网站根据你的操作习惯而做的信息展示,这就是大数据最典型的应用。有了大数据就可以在后续做更多特色推广。

针对大数据你还有什么知道的呢?欢迎大家留言评论!

大数据时代读后感

《大数据时代》是国外大数据系统研究的先河之作,本书作者维克托·迈尔·舍恩伯格被誉为“大数据商业应用第一人”,拥有在哈佛大学、牛津大学、耶鲁大学和新加坡国立大学等多个互联网研究重镇任教的经历,早在2010年就在《经济学人》上发布了长达14页对大数据应用的前瞻性研究。以下是这本书的读后感范文,欢迎阅读!

大数据时代读后感(一)

我们不再热衷于寻找因果关系,而应该寻找事物之间的相关关系。这个命题是我读这本书最大的感触。个人认为也是这本书最核心的思想。从头说起吧,首先,书提出一个颠覆我以前认知的命题--”并非原子而是信息才是一切的本源“,将世界看做信息,看做可以理解的数据的海洋,为我们提供了一个从未有过的审视下是的视角。它是一种可以渗透到所有生活领域的世界观。这个命题是在书的最后一部分中的某一段中描写的。我之所以把它放在最前面来讲,因为我觉得,这是谈数据化世界的前提,自然也是谈论大数据的前提啦。书的中间部分有一节讲到数据化和数字化的区别。经过我自己脑子的整理,把数据化世界这个命题列为大数据思维的第二步。写到这里,我不由得反省下,我是不是有领悟到书的精髓所在(我认为的精髓),就是第一句话。因为回顾我整个思路,还是按照旧模式的因果关系思考模式思考问题。书中另一个吸引我的地方就是,有很多观点的论述,会从哲学的高度论述。虽然,自己肚子没多少墨水,但是读这些描述的时候,就会发现自己会更好的理解作者提出的命题。比如书中有一段文字

当我们说人类是通过因果关系了解世界时,我们指的是我们再理解和解释世界各种现象时使用的两种基本方法:一种是通过快速、虚幻的因果关系,还有一种就是通过缓慢、有条不紊的因果关系。大数据会改变这两种基本方法在我们认识世界时所扮演的角色。

在附上一些事例的时候,用作者提供的”本质“去看待时,很容易理解,确实是这么回事。好了,那么大数据到底改变了我们什么呢,作者给出3点,

大数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变,这些转变讲改变我们理解和组建社会的方法。

第一个转变就是,在大数据时代,我们可以分析更多的数据,有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据,而不再依赖于随机采样(样本=总体)

第二个转变就是,研究数据如此之多,以至于我们不再热衷于追求精确度

第三个转变因前两个转变而促成,即我们不再热衷于寻找因果关系,而应该寻找事物之间的相关关系。大数据告诉我们”是什么“而不是”为什么“。在大数据时代,我们不必知道现象背后的原因,我们只要让数据自己发声。

正如大家所知道的那样,人类的大脑具备这样的功能,它会把新输入的刺激或信息与”过去的经验或积累的部分知识“相对照,然后进行调整并接受下来。如果眼前新的现实与大脑中储存的固有信息无法协调,便会在无意识中拒绝接受新的现实(当作没有看见);或者通过自己一知半解的知识任意推测,使自己认识到的情况偏离实际(产生错觉)。这是人的一种本能,目的在于使自己保持冷静。

所以作者称之为revolution。

讲了这么多,那么大数据到底给我们带来什么。在这里,我只想谈我感触最深的,其他的有兴趣的可以自己去了解。当然,书中提了很多,最多的就是,XXX公司或者个人利用大数据创造了多大的财富了,抛开这些表面的不说,最让我动心亦或者是害怕的是---预测。这是大数据带来最核心的东西,动心的理由无须赘述,计算机会告诉你什么时候买什么双色球可以中头奖,想想心里是不是有一点小激动咧。当然这只是我打的一个比较夸张的比喻。至于害怕呢,书中有段话我很喜欢

公平正义的基础是人只有做了某事才需要对它负责,毕竟,想做而未做不是犯罪,社会关系于个人责任的基本信条是,人为其选择的行为承担责任。如果大数据分析完全准确,那么我们的未来会被精准的预测,因此在未来,我们不仅会失去选择的权利,而且会按照预测去行动。如果精准的预测成为现实的话,我们也就失去了自由意志,失去了自由选择的权利。既然我们别无选择,那么我们也就不需要承担责任。这不是很讽刺吗。

扯到这里,顺便扯一下,书中另一段关于自由意志的描述

在哲学界,关于因果关系是否存在的争论已经持续了几个世纪。毕竟,如果凡事皆有因果的话,那么我们就没有决定任何事的自由了。如果说我们做的每一个决定或者每一个想法都是其他事情的结果。而这个结果又是由其他原因导致的。以此循环往复,那么就不存在人的自由意志这一说了。——所有的生命轨迹都只是受因果关系的控制了。因此,对于因果关系在世间所扮演的角色,哲学家们争论不休,有时他们认为,这是与自由意志相对立。

书中举了个例子,举了部电影《少数派报告》,当我看到这里的时候,”哎哟,我居然看过这部电影,想想心里还是有点小激动“,有兴趣的可以去看下,大概就是讲警察通过预测来提前抓捕犯人,不过不是通过大数据,是通过超人类的方式。当你什么举动都可以被预测,相当于你完全暴露在太阳光下,换成你,你害怕不。

最后,附上两段结语,一段是书中的一段话,另一段是我自己瞎编的。

大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界,人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案,只是参考答案,帮助是暂时的,而更好的方法和答案还在不久的未来。

大数据终将会影响到我们,也像其他技术一样会是一把双刃剑,用得好,动心,滥用,害怕。如同核技术一样,用的话,造福地球,滥用,给个金刚石地球你,照样爆。我相信,未来的大数据的发展会如作者所说的,是一场生活、工作与思维的革命。

大数据时代读后感(二)

去年的“云计算”炒得热火朝天的,今年的“大数据”又突袭而来。仿佛一夜间,各厂商都纷纷改旗换帜,推起“大数据”来了。于是乎,各企业的CIO也将热度纷纷转向关注“大数据”来了。有一张来自《程序员》微博的漫画很形象。我觉得这张图,很真实地反映了现实中小企业云计算,大数据的现状。

不过话又还得说回来,《大数据时代》是本好书。

当然,很多IT知名人士也大力推荐,写了好多读后感来表述对这本书的喜欢没看此书之前,对所谓大数据的概念基本上是一头雾水,虽则有了解关注过现在也比较火热的BI,觉得也差不多,可能就是更多的数据,更细致的数据分析与数据挖掘。看过此书后,感觉到之前的想法,只能算是中了一小半吧---巨量的数据,而另一前:着眼于数据关联性,而非数据精确性,或许才是大数据与现时BI最大的不同,不仅仅是方法,更多的时思想方法。不过坦白讲,到底是数据的关联性重佳,还是数据的精确性更好,还真的需要时间来检验一下,至少从现在的数据分析方法来论,更多的倾向于数据的精确性。看完此书,我心中的一些问题:

1.什么是大数据?

查了查百度百科,是这样定义的:大数据(bigdata),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、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4V特点:Volume、Velocity、Variety、Veracity--这个好像是IBM的定义吧。

以个人的观点来看:数据海量,存储海量都是大数据的基本原型吧。

2.大数据适合什么样的企业?

诚然,大数据的前提是海量的数据,只有拥有巨量的数据资源,方能从中查找出数据的关联性,才可以让通过

专业化的处理,让其为企业产生价值。针对电信运营,互联网应用这样海量用户的数据的大企业,也是在应用大数据的道路上拥有得天独厚的条件,但是针对中小企业呢?销售订单数据?若非百年老店,估计数据也是少得可怜,5,能用的可能只有消费者数据了吧。貌似大多数厂商,用来举例的也就是消费都购买行为分析为最多。同样,在公共事业类的政府机构,大数据的作用也许也能很好的发挥。反而感觉在大多数中小型企业应用大数据,似乎有点大题小作。书中说:大数据是企业竞争力。诚然,数据是一个企业的核心无形资源(利用得好的话),但是否所有的数据,或都换则方式说:所有的企业都以大数据为竞争力,是否真的合适么?是否在中小企业中,会显示得小题大做呢?

3.大数据带来的影响

当一波又一波的IT技术热潮源源不断地向我们铺面而来的时候,你甚至都没有做好准备,你都要开始迎接它所给你带来的影响了。经过物联网,云计算的推波助澜下,大数据开始登场了。但它到底给我们带来了什么呢?

1)预测未来书中以Google成功预测了未来可能发生流感的案例来开篇,表明通过大数据的应用,可以为我们的生活起一个保驾护航的指向标。实质很简单,技术改变世界。

2)变革商业大数据所带来的商机,同时会衍生出一系列与大数据相关的商业机遇与商业模式,数据的潜在价值会源源不断地发挥作用可以容易想到的是未来有专门的数据收集,数据分析,数据生成的一条数据产业链产生。影响最大的,当然是IT公司

3)变革思维书中所说:因为有海量的数据作基础,未来,我们可能更关注数据的相关,而非精细度。对这条,本人还是持保留意见的。

大数据时代读后感(三)

如今说起新媒体和互联网,必提大数据,似乎不这样说就OUT了。而且人云亦云的居多,不少谈论者甚至还没有认真读过这方面的经典着作——舍恩佰格的《大数据时代》。维克托·迈尔——舍恩伯格何许人也?他现任牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授,曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管科研项目负责人。他的咨询客户包括微软、惠普和IBM等全球顶级企业,他是欧盟互联网官方政策背后真正的制定者和参与者,他还先后担任多国政府高层的智囊。这位被誉为:大数据时代的预言家“的牛津教授真牛!那么,这位大师说的都是金科玉律吗?并不一定,读大师的作品一定要做些功课才好读懂,如果能做足功课又具备相应的理论功底,就能与之进行一场思想上的对话。

舍恩伯格分三部分来讨论大数据,即思维变革、商业变革和管理变革。在第一部分”大数据时代的思维变革“中,舍恩伯格旗帜鲜明的亮出他的三个观点:一、更多:不是随机样本,而是全体数据;二、更杂:不是精确性,而是混杂性;三、更好:不是因果关系,而是相关关系。对于第一个观点,我不敢苟同。一方面是对全体数据进行处理,在技术和设备上有相当高的难度。另一方面是不是都有此必要,对于简单事实进行判断的数据分析难道也要采集全体数据吗?我曾与香港城市大学的祝建华教授讨论过。祝教授是传播学研究方法和数据分析的专家,他认为一定可以找到一种数理统计方法来进行分析,并不一定需要全部数据。联系到舍恩伯格第二个观点中所说的相关关系,我理解他说的全体数据不是指数量而是指范围,即大数据的随机样本不限于目标数据,还包括目标以外的所有数据。我认为大数据分析不能排除随机抽样,只是抽样的方法和范围要加以拓展。

我同意舍恩伯格的第二观点,我认为这是对他第一个观点很好的补充,这也是对精准传播和精准营销的一种反思。”大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效。“更具有宏观视野和东方哲学思维。对于舍恩伯格的第三个观点,我也不能完全赞同。”不是因果关系,而是相关关系。“不需要知道”为什么“,只需要知道”是什么“。传播即数据,数据即关系。在小数据时代人们只关心因果关系,对相关关系认识不足,大数据时代相关关系举足轻重,如何强调都不为过,但不应该完全排斥它。大数据从何而来?为何而用?如果我们完全忽略因果关系,不知道大数据产生的前因后果,也就消解了大数据的人文价值。如今不少学者为了阐述和传播其观点往往语出惊人,对旧有观念进行彻底的否定。

世间万物的复杂性多样化并非非此即彼那么简单,舍恩伯格也是这种二元对立的幼稚思维吗?其实不然,读者在阅读时一定要看清楚他是在什么语境下说的,不要因囫囵吞枣的浅读而陷入断章取义的误读。比如说舍恩伯格在提出”不是因果关系,而是相关关系。“这一论断时,他在书中还说道:”在大多数情况下,一旦我们完成了对大数据的相关关系分析,而又不再满足于仅仅知道‘是什么’时,我们就会继续向更深层次研究的因果关系,找出背后的‘为什么’。“[i]由此可见,他说的全体数据和相关关系都在特定语境下的,是在数据挖掘中的选项。

大数据研究的一大驱动力就是商用,舍恩伯格在第二部分里讨论了大数据时代的商业变革。舍恩伯格认为数据化就是一切皆可”量化“,大数据的定量分析有力地回答”是什么“这一问题,但仍然无法完全回答”为什么“。因此,我认为并不能排除定性分析和质化研究。数据创新可以创造价值,这是毫无疑问的。舍恩伯格在讨论大数据的角色定位时仍把它置于数据应用的商业系统中,而没有把它置于整个社会系统里,但他在第二部分大数据时代的管理变革中讨论了这个问题。在风险社会中信息安全问题日趋凸显,数据独裁与隐私保护成为一对矛盾。如何摆脱大数据的困境?舍恩伯格在最后一节”掌控“中试图回答,但基本上属于老生常谈。我想,或许凯文·凯利的《失控》可以帮助我们解答这个问题?至少可以提供更多的思考维度。正如舍恩伯格在结语中所道:”大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界,人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案,只是参考答案,帮助是暂时的,而更好的方法和答案还在不久的未来。“谢谢舍恩伯格!让大数据讨论从自然科学回到人文社科。由此推断,《大数据时代》不是最终答案,也不是标准答案,只是参考答案。

此外,在阅读此书之前还必须具备一些数据科学的基本知识和基本概念,比如说什么叫数据?什么叫大数据?数据分析与数据挖掘的区别,数字化与数据化有什么不同?读前做些功课读起来就比较好懂了。

你对大数据有哪些认识?

这些年大数据成了香饽饽,每个人都在谈论大数据,但是他们真的懂大数据么?我觉得并不是。

很多人看来,大数据其实就数据量级很大,毕竟名字就是这么起的。但,大数据真的只是这样吗?

如果要说大数据的话,就不得不提出IBM公司的5V理论:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样性)、Value(价值)以及Veracity(真实性)。

1、Volume(大量)

这个特点也是被人们所熟知的,现在是大数据时代,每天产生的数据都是极其恐怖的,之前的MB,GB已经远远不足以描述当下的数据量,甚至只能使用ZB这种超大的数据单位来进行描述了。而处理大数据,相应的也必须使用分布式运算才可以实现。

2、Velocity(高速)

海量数据需要足够的储存空间,但处理速度也必须要很快,不然用户的使用体验将会极大受到打击,很难想象百度搜索在用户搜索关键词之后,1分钟才出现结果。如果大数据处理速度不快,这个事情还真会是个现实,甚至有过之而无不及。

3、Variety(多样性)

所谓的大数据,并不是我们传统的结构化数据,更应该说,大数据的爆炸增长,其实是来源于非传统的非结构化数据,也就是音频、视频、图片、地理位置等。这些数据区别于传统的二维结构,对数据处理的要求更高,也是大数据时代急需解决的问题。

4、Value(价值)

海量的数据是不是就代表着海量的价值,并不如此。相反,数据价值密度在大数据时代反而变得更低,用大浪淘沙来形容并不为过。那该如何进行高效的价值挖掘呢?这就需要使用当下的机器算法来解决了,譬如特征提取,聚类算法,分类,譬如自动识别人脸,对人来说很简单的事,对机器却很复杂。

5、Veracity(真实性)

上面四点,个人认为还不是最重要的,最重要的应该是真实性,也就是数据的质量。质量的好坏,直接保证了最终大数据输出的截止是否真实可靠。很多人会觉得大数据就一定会是真实的,并不如此,拿广告领域而言,作弊流量现象随处可见。因此,大数据一定会是真实的,并不如此。

谈谈对大数据的理解和认识!

随着大数据的概念提出,越来越多的人,开始关注数据,注重数据带来的巨大的价值。大家谈论的也都是与大数据相关的专业话题了,无论是商业BI,还是阿里云。都是越来越多的行业内部人员乃至关注大数据的看客的讨论热点了。

大数据的鼻祖又是什么呢?

大数据现实体现最初是人口普查,最早是在美国,10年为一个周期做一次人口普查工作,第一次,在1880年用了8年做完,到1890年,人口继续增长,经过科学的预测,如果还是按照老方法去做,需用13年做完,这显然跟不上时代的要求。所以人们开始从记录,采集,整理,分析等多个领域寻求加快数据分析的速度,大数据的概念也慢慢被提出。

大数据在我们现在生活有哪些体现?

现如今,大数据体现最多的可能是社交网络之中了比如:facebook,微信等网络社交平台。其中也不乏实际应用的例子。

微信几乎每个人都有,但微信的朋友圈可以向定向的人群发送指定的广告,还可以选择地区,可以选择性别,年纪分类,教育程度分类,给所有用户进行初步分类之后,再是根据你朋友圈的发文或者交流信息进行提取分析,进一步给每个客户贴上独特的标签,最后把相关信息给到销售部门,进行精准营销。

如今还有绝大多数的公司对于大数据渴望又不知道如何下手,其中大致包括两个方面。

1、想做数据分析,但是之前没有相关的数据意识,基础数据丢失或从未搜集,或者数据孤岛严重,行业数据相对独立而难以共享。

2、数据产生的体量大,维度高,提取难度大。例如某个知名商业银行的信用卡部门,每天收集大量的个人客户的多维度信息,面对大量信心无法价值化,因为涉及个人隐私和安全,数据不可买卖,又不知道如何内部进行分析促进其他相关业务增长。

此外,在整个企业的运作过程还可以分为交易数据和交互数据。

农夫山泉,几年前销量并不如今,当时他们基本上只掌握了大量的交易的数据,通过分析得出,农夫山泉的利润始终上不来,是因为运输成本很高,如何降低运输成本成为问题的关键点,交互数据的需求成为至关重要的一环,所以决定,每个采集人员每天到10至20个销售点,取收集大量的交互数据,其中包括水的位置,排列形状,天气,优惠活动,市场反馈等一系列交互数据,一个月一个人收集的信息量大约3个TB,继而委托sap公司进行分析开发出物流成本控制处理系统,从而进行运输预测,运输安排和中转站的一系列重新部署,最终直接降低运输成本,提高了运输效果,终于坐到饮用水市场第一的位置。

通过今天的介绍,希望给大家一些对于大数据的基本认识,也希望大家一同关注大数据发展,共同分享大数据带来的惊喜。如果您还存在疑惑或是想要了解更多,欢迎关注西线学院。

对大数据的理解

大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产,简单来说大数据就是海量的数据,就是数据量大、来源广、种类繁多(日志、视频、音频),大到PB级别,现阶段的框架就是为了解决PB级别的数据。

大数据的7大特征:海量性,多样性,高速性,可变性,真实性,复杂性,价值性

随着大数据产业的发展,它逐渐从一个高端的、理论性的概念演变为具体的、实用的理念。

很多情况下大数据来源于生活。比如你点外卖,准备什么时候买,你的位置在哪,商家位置在哪,想吃什么……这都是数据,人一多各种各样的信息就越多,还不断增长,把这些信息集中,就是大数据。

大数据的价值并不是在这些数据上,而是在于隐藏在数据背后的——用户的喜好、习惯还有信息。

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