大数据是什么概念？
所谓大数据，什么是大数据，它的来源在哪里，它的定义是什么？
一:大数据的定义。
1.大数据，又称巨量数据，是指涉及的数据量巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具捕捉、管理、处理和排列，以帮助企业在合理的时间内做出更积极决策的信息。
2.大数据技术是指从各类大数据中快速获取有价值信息的技术能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适合大数据的技术有MPP数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网、可扩展存储系统等。
互联网是一张神奇的大网，大数据的发展也是一种模式。如果你真的想了解大数据，可以来这里。这部手机的起始号码是187，中间号码是三零，最后号码是14250。按顺序组合就能找到。我想说的是，除非你想做或者懂这方面，如果只是凑热闹，那就别来了。
3.大数据应用包括
是指将大数据技术集成应用于特定的大数据集合，以获取有价值信息的行为。对于不同领域不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的同一业务，因其业务
需求不同，数据收集分析和挖掘目标不同，使用的大数据技术和大数据信息系统也可能有较大差异。只有坚持“物、技、用”三位一体的同步发展，才能
能充分实现大数据的价值。
当你的技术达到极限，就是数据的极限。“大数据不在于如何定义它，最重要的是如何使用它。最大的挑战是哪些技术可以更好地利用数据，大数据如何应用。与传统数据库相比，Hadoop等开源大数据分析工具的兴起，以及这些非结构化数据服务的价值。
二、大数据的类型和价值挖掘方法
1，大数据的类型大致可以分为三类:
1)传统企业数据:包括CRM。
系统的消费者数据、传统的ERP数据、库存数据和账户数据。
2)机器生成的/传感器数据:包括呼叫细节。
记录)、智能仪器、工业设备传感器、设备日志(通常是数字排气)、交易数据等。
3) Socialdata:包括用户行为记录、反馈数据等。Twitter和脸书等社交媒体平台。
2.大数据挖掘商业价值主要有四种方法:
1)细分客户群体，然后针对每个群体定制特色服务。
2)模拟真实环境，发掘新需求，提高投资回报。
3)加强部门联系，提高整个管理链和产业链的效率。
4)降低服务成本，发现隐藏的线索，创新产品和服务。
第三，大数据的特点
业界通常用四个V(即体量、种类、价值和速度)来概括大数据的特征。具体来说，大数据具有四个基本特征:
1是一个巨大的数据量。
数据量大，指的是大数据集，一般在10TB左右。但是在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量。
根据百度的数据，其新首页导航每天需要提供超过1.5 Pb(1pb = 1024 TB)，如果打印出来将超过5000亿张A4纸。数据证实，到目前为止，
到目前为止，人类生产的所有印刷品的数据量只有200PB。
2.数据种类繁多，类型多样。
数据种类多，数据来源于各种数据源，数据的类型和格式也越来越丰富，已经突破了之前定义的结构。
数据类别包括半结构化和非结构化数据。现在的数据类型不仅仅是文本，还有图片、视频、音频、地理信息等各种类型的数据，个性化数据占绝对多数。
3、处理速度快。
在数据量巨大的情况下，也可以实现实时数据处理。数据处理遵循“1秒定律”，可以从各类数据中快速获取高价值信息。
4，是高价值真实性，低密度。
数据真实性高。随着人们对社会数据、企业内容、交易和应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限性被打破，企业越来越需要有效的信息力量来保证其真实性和安全性。以视频为例。一个小时的视频，在不间断监控的过程中，可能只有一两秒钟的有用数据。
四:大数据的作用
1，大数据的处理和分析正在成为新一代信息技术集成应用的节点。
移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形式，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量多样的大数据提供了存储和计算平台。通过对不同来源的数据进行管理、处理、分析和优化，将结果反馈给上述应用，从而创造巨大的经济和社会价值。
大数据具有推动社会变革的能量。但是释放这种能量需要严格的数据治理、深刻的数据分析和刺激管理创新的环境(Ramayya
克里希南，卡耐基梅隆大学辛德斯学院院长)。
2.大数据是信息产业持续快速增长的新引擎。
大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态将不断涌现。在硬件和集成设备领域，大数据将对芯片和存储行业产生重要影响，也将催生集成数据存储和处理服务器、内存计算等市场。在软件和服务领域，大数据将导致快速数据处理和分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。
3.大数据的利用将成为提高核心竞争力的关键因素。
各行各业的决策都在从“商业驱动”转变
转型“数据驱动”。大数据的分析可以让零售商实时掌握市场动态，快速反应；可以为商家制定更加准确有效的营销策略提供决策支持；可以帮助企业进行消费
提供更加及时和个性化的服务；在医学领域，可以提高诊断的准确性和药物的有效性；在公共事业领域，大数据也开始在促进经济发展和维护社会稳定方面发挥重要作用。
4.大数据时代，科学研究的方法和手段将发生重大变化。
例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，我们可以实时监控和跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示规律性的东西，提出研究结论和对策。
动词 （verb的缩写）大数据的商业价值
1.客户群的细分
“大数据”可以细分客户群体，然后针对每个群体采取独特的行动。针对特定的客户群体进行营销和服务一直是商家的追求。云存储中的海量数据和“大数据”的分析技术，使得实时且极具性价比地细分消费者成为可能。
2.模拟现实
利用“大数据”模拟真实情况，发掘新需求，提高投资回报。如今，越来越多的产品配备了传感器，汽车和智能手机的普及使得可收集的数据呈爆炸式增长。博客、推特、脸书和微博等社交网络也在产生海量数据。
云计算和“大数据”分析技术使企业能够实时存储和分析这些数据以及交易行为数据，具有很高的成本效率。交易过程，产品使用，人的行为都可以用。
数字化。“大数据”技术可以将这些数据整合起来进行数据挖掘，这样在某些情况下，通过模型模拟，就可以判断出在不同的变量下(比如不同地区的促销方案不同)是哪种方案。
投资回报最高。
3.提高投资回报率。
提高“大数据”成果在相关部门的共享，提高整个管理链和产业链的投资回报率。“大数据”能力强的部门，可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎，与“大数据”能力弱的部门共享“大数据”的成果，帮助他们利用“大数据”创造商业价值。
4.数据存储空间的租赁
企业和个人都有海量信息存储的需求。只有正确存储这些数据，才能进一步挖掘它们的潜在价值。具体来说，这种商业模式可以细分为个人文件存储和企业使用。
有两类家庭。主要是通过简单易用的API，用户可以方便的把各种数据对象放到云端，然后像水电一样按使用量收费。目前很多公司都推出了相应的服务，比如亚洲。
梅森、网易、诺基亚等。运营商也推出了相应的服务，如中国移动的蔡赟业务。
5.管理客户关系
客户管理应用的目的是根据客户的属性(包括自然属性和行为属性)，从不同角度对客户进行深入分析和理解，从而增加新客户，提高客户忠诚度，降低客户流失率。
率，提高客户消费等。对于中小客户来说，专门的CRM显然又大又贵。许多中小型企业使用飞信作为主要的CRM。比如在飞信群里添加老客户，在群里朋友圈发布新客户。
产品预览，特别销售通知，完整的售前售后服务等。
6.个性化精准推荐
在运营商内部，根据用户喜好推荐各种服务或应用是很常见的，比如app store软件推荐、IPTV视频节目推荐等。
对算法进行分析后，可以推广到商业服务中，利用数据挖掘技术帮助客户进行精准营销。未来利润可以来自客户增值部分的分成。
以日常的“垃圾短信”为例，信息并不全是“垃圾”，因为收件人不需要，被视为垃圾。对用户行为数据进行分析后，就可以把需要的信息发送给需要的人，让“垃圾短信”变成有价值的信息。在日本的麦当劳，用户在手机上下载优惠券，然后去餐厅用运营商DoCoMo的手机钱包支付。运营商和麦当劳收集相关消费信息，比如经常买什么汉堡，去了哪些店，消费频率如何，然后精准推送优惠券给用户。
7.数据搜索
数据搜索并不是一个新的应用。随着“大数据”时代的到来，人们对实时、全方位搜索的需求越来越强烈。我们需要能够搜索各种社交网络、用户行为和其他数据。其商业应用价值在于将实时数据处理与分析、广告联系起来，即应用内移动广告的实时广告业务和社交服务。
运营商掌握的用户上网行为信息，使得获得的数据“拥有更全面的维度”，更具商业价值。中国移动的“盘古搜索”等典型应用。
六:大数据对经济社会的重要影响
1，能促进巨大经济效益的实现。
比如对中国零售净利润增长的贡献，制造业产品研发和组装成本的降低。预计2013年，全球大数据将直接和间接带动信息技术支出达到1200亿美元。
2、可以促进社会管理水平的提升。
大数据在公共服务领域的应用，可以有效推动相关工作的发展，提高相关部门的决策水平、服务效率和社会管理水平，产生巨大的社会价值。通过分析实时收集的交通流量数据，欧洲许多城市可以引导驾车者选择最佳路线，从而改善城市交通状况。
3.没有高性能的分析工具，大数据的价值就无法释放。
对大数据的应用一定要保持清醒的认识，既不能盲目相信其分析结果，也不能因为不完全准确而否定其重要作用。
1)由于各种原因，被分析处理的数据对象不可避免地会包含各种错误数据和无用数据。此外，作为大数据技术核心的数据分析、人工智能等技术还没有完全成熟。
不能要求计算机完成的大数据分析处理结果完全准确。例如，谷歌通过分析数亿用户的搜索内容，可以比专业机构更快地预测流感疫情，但由于微博上的无用信息，
干扰，这个预测很多次都不准确。
2)必须明确定位，大数据的作用和价值的重点在于引导和激发大数据使用者的创新思维，辅助决策。简单来说，你处理一个问题，通常人能想到一个方法，大数据能提供十个参考方法，哪怕只有三个可行，也会让解决问题的思路增加三倍。
因此，客观认识和发挥大数据的作用，不夸大也不缩小，是准确认识和应用大数据的前提。
七:最后北京大运会给你总结一下。
不管大数据的核心价值是不是预测，基于大数据的决策模型已经给很多企业带来了利润和口碑。
1.从大数据的价值链分析，有三种模式:
1)手握大数据，却没有利用好；典型的有金融机构、电信行业、政府机构等等。
2)我没有数据，但我知道如何帮助有数据的人使用数据；典型的IT咨询和服务企业，如埃森哲、IBM、甲骨文等。
3)既有数据，也有大数据思维；典型的有谷歌、亚马逊、万事达卡等。
2.未来大数据领域最有价值的是两件事:
1)有大数据思维的人，能把大数据的潜在价值转化为实际利益的人；
2)尚未被大数据触及的业务领域。这些是未勘探的油井和金矿，也就是所谓的蓝海。
大数据是信息技术与专业技术、信息技术产业与各行业紧密结合的典型领域，应用需求旺盛，应用前景广阔。为了抓住这一新兴领域带来的新机遇，有必要不
跟踪研究大数据，不断提高对大数据的认知和理解，坚持技术创新和应用创新协同推进，加快大数据在经济社会各领域的开发利用，促进国家、行业和企业
数据的应用需求和应用水平进入了一个新的阶段。