對大數據的認識

更新時間:2023-04-19 07:40:36 閱讀：評論：0

開學宣言-意見反饋范文

2023年4月19日發(作者：數控改造)對大數據的心得體會
早在XX年，人類制造的信息量有史以來第一次在理論
上超過可用存儲空間總量，近幾年兩者的剪刀差越來越大。
XX年，全球數字規模首次達到了“ZB”級別。XX年，淘寶
網每天在線商品數超過8億件。XX年底，中國手機網民超過
6億戶。隨著互聯網、移動互聯網、傳感器、物聯網、社交
網站、云計算等的興起，我們這個社會的幾乎所有方面都已
數字化，產生了大量新型、實時的數據。無疑，我們已身處
在大數據的海洋。有兩個重要的趨勢使得目前的這個時代
與之前有顯著的差別：其一，社會生活的廣泛數字化，其產
生數據的規模、復雜性及速度都已遠遠超過此前的任何時代；
其二，人類的數據分析技術和工藝使得各機構、組織和企業
能夠以從前無法達到的復雜度、速度和精準度從龐雜的數據
中獲得史無前例的洞察力和預見性。
大數據是技術進步的產物，而其中的關鍵是云技術的進
步。在云技術中，虛擬化技術乃最基本、最核心的組成部份。
計算虛擬化、存儲虛擬化和網絡虛擬化技術，使得大數據在
數據存儲、挖掘、分析和應用分享等方面不僅在技術上可行，
在經濟上也可接受。
在人類文明史上，人類一直執著探索我們處的世界以及
人類自身，一直試圖測量、計量這個世界以及人類自身，試
圖找到隱藏其中的深刻關聯、運行規律及終極答案。大數據

以其人類史上從未有過的龐大容量、極大的復雜性、快速的
生產及經濟可得性，使人類第一次試圖從總體而非樣本，從
混雜性而非精確性，從相關關系而非因果關系來測量、計量
我們這個世界。人類的思維方式、行為方式及社會生活的諸
多形態正在開始發生新的變化?；蛟S是一場革命性、顛覆性
的變化。從這個意義上講，大數據不僅是一場技術運動，更
是一次哲學創新。
1 大數據的概述
大數據的概念
大數據是指那些超過傳統數據庫系統處理能力的數據。
它的數據規模和轉輸速度要求很高，或者其結構不適合原本
的數據庫系統。為了獲取大數據中的價值，我們必須選擇另
一種方式來處理它。
數據中隱藏著有價值的模式和信息，在以往需要相當的
時間和成本才能提取這些信息。如沃爾瑪或谷歌這類領先企
業都要付高昂的代價才能從大數據中挖掘信息。而當今的各
種資源，如硬件、云架構和開源軟件使得大數據的處理更為
方便和廉價。即使是在車庫中創業的公司也可以用較低的價
格租用云服務時間了。
對于企業組織來講，大數據的價值體現在兩個方面：分
析使用和二次開發。對大數據進行分析能揭示隱藏其中的信
息，例如零售業中對門店銷售、地理和社會信息的分析能提

升對客戶的理解。對大數據的二次開發則是那些成功的網絡
公司的長項。例如Facebook通過結合大量用戶信息，定制
出高度個性化的用戶體驗，并創造出一種新的廣告模式。這
種通過大數據創造出新產品和服務的商業行為并非巧合，谷
歌、雅虎、亞馬遜和Facebook，它們都是大數據時代的創新
者。
大數據的三層關系
第一層關系：數據與機器的關系。大數據紀元剛開始，
產業界碰到的第一個核心問題就是“大”的問題。做了幾十
年的數據倉庫甚至海量并行處理的數據庫都不能處理那么
大的數據，怎么辦？需要范式切換。主要有三個方面，新型
的數據與機器關系當中的第一條就是重新考慮架構與算法，
重新考慮舍得，有舍才能得，天下沒有免費的午餐，所以必
須要舍棄一些，得到一些新的。必須舍棄貴族化的高端小型
機和UNIX服務器，得到平民化的更大量的X86服務器。通
過這樣一種可橫向、可水平擴展服務器處理每兩年翻番的數
據量的挑戰。第二個舍得是舍棄硬件的可靠性和可用性，得
到軟件的可靠性和可用性。這也就是谷歌三大論文以及
Hadoop的核心重點。第三個舍得是舍棄傳統數據庫的強一致
性，獲得更放松一致性、可擴展架構，如NoSQL。第四個舍
得是傳統算法強調非常嚴格的精確性，現在要放棄一些精確
性，通過近似、采樣這種方式來獲得更好的擴展性。

最捷克門將早大數據的處理范式是Mapreduce的批量處理，英特
爾慢慢有其他的需求，實時的流處理、多迭代的處理、圖計
算、即時查詢等等新的范式百花齊放，最后萬法歸宗。剛才
王斌老師將講的SAP的HANA本身就是數據管理和分析的融
合，現在非常流行的Hadoop之后的SPARK，就是把前面的各
種范式進行了融合。
存儲與內存的消長，大數據第一個要解決把數據存儲下
來，后來發現要把它放到大的內存里進行處理，獲得實時性，
接著在存儲和內存之間現在又出現了閃存，有閃存化甚至全
閃存的存儲，也有閃存化的內存，把所有的計算在閃存里面
處理，已經被微軟、Facebook等等大量使用。大家可以預期，
兩年以后出現新的非易失性的閃存，它的速度可能要比閃存
快幾百倍，和內存相似，這又會極大地顛覆數據與機器的關
系。
第二層關系：數據與人的關系。主要是價值的覺醒，如
果數據不能產生價值它可能是負面資產。數據怎么能夠給人
帶來價值？我們介紹一下它的價值維度，把它映射到二維的
時空象限里，用六個關鍵詞來描述它。第一是“Volume”，
兩個關鍵詞，小數據見微對個人進行刻劃，大數據知著能夠
了解宏觀規律，它是空間概念，同時也是時間概念，數據剛
剛產生的時候，它的個性化價值、見微的價值最大，而隨著
時間的推移，它漸漸退化到只有集合價值。第二是Velocity，

時間軸的原點是當下實時價值，副軸是過往，正軸是預測未
來，如果知道知前后就能夠做到萬物的皆明。第三是Variety，
多源異質的數據，能夠過濾噪聲、查漏補缺、去偽存真，就
是辯訛。還有曉意，能夠從大量的非結構化數據中獲得語意，
從而能夠使機器窺探人的思維境界，這六個價值維度怎么去
實現？主要是兩部分人，一是數據科學家要洞察數據，另外
一個是終端用戶和領域專家要去解讀數據并利用數據。首先
看洞察數據，數據科學，人和機器作用發生了消長，講個例
子，機器學習大家覺得是機器的問題，其實人在里面起到很
重要的作用，尤其是機器學習是模型加特征，而特征工程是
一個人力工程，你要有經驗非常豐富的特征團隊去死磕特征，
找出更好、更多的特征，才能夠使機器學習的效果更好。但
是現在深度學習這些新技術出來，能夠用機器學習特征，能
夠在大量非結構化數據中找到豐富的信息維度用特征表達
出來，這遠遠超出了人的能力。大家知道黑客帝國描述了一
個場景，人腦袋后面插一個插頭，給機器提供營養，我可能
不會那么悲觀，但是像這樣的互動關怎么唱高音系以一種更良性的方式
出現了，現在人的一言一行、社交行為、金融行為都已經成
為機璞鼎查器的養料、機器的數據，使得機器獲得更好的洞察。
終端用戶需要更好地、更傻瓜化的分析工具和可視化工
具，兩年前我去參加大數據的會，基本上都是Hadoop和NoSQL
現在大家參加大數據會可以看到清一色的分析工具和可視

化工具。大數據跟各行各業的化學作用正在發生。如果
馬化騰說“互聯網+”是互聯網與各行各業的加法效應，
那么大數據將與各行各業產生乘法效應。
第三個關系，數據與數據的關系?，F在只有海面平的數
據是搜索引擎可以檢索到，深海的數據可能是黑暗的數據，
在政府、在企業里大家看不到。我們怎么辦呢？必須讓數據
發現數據。只有讓數據能夠發現數據、遇到數據，才能產生
金風玉露一相逢、便勝卻人間無數的效果。這里有三個重要
的觀念，需要法律、技術、經濟理論和實踐上配合。法律上
要明確數據的權利，數據所有權，數據的隱私權，什么數據
不能給你看；數據的許可權，什么數據是可以給你看的；數
據的審計權，我給你看了以后，你是不是按照許可的范圍去
看；數據的分紅權。數據像原油又不同于原油，原油用完了
就沒有了，數據可以反復地產生價值，因此數據的擁有者應
該得到分紅。我們要保證數據的開放、共享、交易。公共
數據和部分科研數據要開放，開放過程中注意保護隱私。企
業之間可以進行數據的點對點共享，最高境界是不丟失數據
的所有權和隱私權的前提下共享，這里有多方安全計算的概
念。1982年姚期智老先生提出了百萬富翁的窘境的問題，兩
個百萬富翁他們想要比誰更富，但是誰都不愿意說出來自己
都多少錢，在我們的數據共享當中要通過各種各樣的技術達
到這樣的效果。還有數據交易，建立多邊多邊平臺來支持數

據交易。
互聯網能發展起來經濟學理論和實踐是很重要的支撐，
梅特卡夫定律決定了一個互聯網公司的價值，跟它用戶數的
平方成正比，又比如說谷歌請最好的經濟學家，它的一個廣
告業務的核心就是建立在一個非常先進的拍賣經濟學的模
型基礎上。數據經濟也需要這樣一些基礎的理論，比如數據
定價和信息定價不一樣，信息做一個咨詢報告5000美金賣
給你，可以賣給所有人。但數據對不同的單位價值不一樣，
可能我之毒藥是彼之蜜糖。另外估值，一個企業擁有大量的
數據，是無形資產的一部分，對于企業的市場價值帶來了多
大的增長。
大數據的四個特性
大數據是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察
發現力和流程優化能力欽佩的英文的海量、高增長率和多樣化的信息資
產。這也是一個描述性的定義，在對數據描述的基礎上加入
了處理此類數據的一些特征，用這些特征來描述大數據。當
前，較為統一的認識是大數據有四個基本特征: 數據規模大
( Volume) ，數據種類多( Variety) ，數據要求處理
速度快( Velocity) ，數據價值密度低( Value) ，即所謂
的四V 特性。
數據規模大( Volume)：企業面臨著數據量的大規模增
長。例如，IDC最近的報告預測稱，到2020年，全球數據量

將擴大50倍。目前，大數據的規模尚是一個不斷變化的指
標，單一數據集的規模范圍從幾十TB到數PB不等。簡而言
之，存儲1PB數據將需要兩萬臺配備50GB硬盤的個人電腦。
此外，各種意想不到的來源都能產生數據。
數據種類多( Variety)：一個普遍觀點認為，人們使用
互聯網搜索是形成數據多樣性的主要原因，這一看法部分正
確。然而，數據多樣性的增加主要是由于新型多結構數據，
以及包括網絡日志、社交媒體、互聯網搜索、手機通話記錄
及傳感器網絡等數據類型造成。其中，部分傳感器安裝在火
車、汽車和飛機上，每個傳感器都增加了數據的多樣性。
處理速度快( Velocity)：高速描述的是數據元宵節小報內容被創建和
移動的速度。在高速網絡時代，通過基于實現軟件性能優化
的高速電腦處理器和服務器，創建實時數據流已成為流行趨
勢。企業不僅需以愛為話題的作文600字要了解如何快速創建數據，還必須知道如何
快速處理、分析并返回給用戶，以滿足他們的實時需求。根
據IMS Rearch關于數據創建速度的調查，據預測，到2020
年全球將擁有220億部互聯網連接設備。
數據價值密度低( Value)：大數據具有多層結構，這意
味著大數據會呈現出多變的形式和類型。相較傳統的業務數
據，大數據存在不規則和模糊不清的特性，造成很難甚至無
法使用傳統的應用軟件進行分析。傳統業務數據隨時間演變
已擁有標準的格式，能夠被標準的商務智能軟件識別。目前，

企業面臨的挑戰是處理并從各種形式呈現的復雜數據中挖
掘價值。
大數據的三個特征
除了有四個特性之外，大數據時代的數據還呈現出其他
三個特征。
第一個特征是數據類型繁多。包括網絡日志、音頻、視
頻、圖片、地理位置信息等等，多類型的數據對數據的處理
能力提出了更高的要求.
第steam網頁版二個特征是數據價值密度相對較低。如隨著物聯網的
廣泛應用，信息感知無處不在，信息海量，但價值密度較低，
如何通過強大的機器算法更迅速地完成數據的價值“提純”，
是大數據時代亟待解決的難題。
大數據時代的信息分析平
臺搭建安裝報告
一、平臺搭建
描述小組在完成平臺安裝時候遇到的問題以及如何解
決這些問題的，要求截圖加文字描述。
問題一：在決定選擇網站綁定時，當時未找到網站綁定
的地方。解決辦法：之后小組討論后，最終找到網站綁定的
地方，點擊后解決了這個問題。
問題二：當時未找到TCP/IP屬性這一欄
解決辦法：當時未找到TCP/IP屬性這一欄，通過老師

的幫助和指導，順利的點擊找到了該屬性途徑，啟用了這一
屬性，完成了這一步的安裝步驟。
問題三：在數據庫這一欄中，當時未找到
“foodmartsaleDW”這個文件
解決辦法：在數據庫這一欄中，當時未找到
“foodmartsaleDW”這個文件，后來詢問老師后，得知該文
件在第三周的文件里，所以很快的找到了該文件，順利的進
行了下一步
問題四：在此處的SQL rver的導入和導出向導，這
個過程非常的長。
解決辦法：在此處的SQL rver的導入和導出向導(出
自: 博文學習網:對大數據的心得體會)，這個過程非常的
長，當時一直延遲到了下課的時間，小組成員經討論，懷疑
是否是電腦不兼容送別的歌詞或其他問題，后來經問老師，老師說此處
的加載這樣長的時間是正常的，直到下課后，我們將電腦一
直開著到寢室直到軟件安裝完為止。
問題五：問題二：.不知道維度等概念，不知道怎么設
置表間關系的數據源。關系方向不對
解決辦法：百度維度概念，設置好維度表和事實表之間
的關系，關系有時候是反的——點擊反向，最后成功得到設
置好表間關系后的數據源西紅柿怎么做好吃視圖。
這個大圖當時完全不知道怎么做，后來問的老師，老師

邊講邊幫我們操作完成的。
信息時代的到來，我們感受到的是技術變化日新月異，
隨之而來的是生活方式的轉變，我們這樣評論著的信息時代
已經變為曾經。如今，大數據時代成為炙手可熱的話題。
信息和數據的定義。維基百科解釋：信息，又稱資訊，
是一個高度概括抽象概念，是一個發展中的動態范疇，是進
行互相交換的內容和名稱，信息的界定沒有統一的定義，但
是信息具備客觀、動態、傳遞、共享、經濟等特性卻是大家
的共識。數據：或稱資料，指描述事物的符號記錄，是可定
義為意義的實體，它涉及到事物的存在形式。它是關于事件
之一組離散且客觀的事實描述，是構成信息和知識的原始材
料。數據可分為模擬數據和數字數據兩大類。數據指計算機
加工的“原料”，如圖形、聲音、文字、數、字符和符號等。
從定義看來，數據是原始的處女地，需要耕耘。信息則是已
經處理過的可以傳播的資訊。信息時代依賴于數據的爆發，
只是當數據爆發到無法駕馭的狀態，大數據時代應運而生。
在大數據時代，大數據時代區別與轉變就是，放棄對因
果關系的渴求，而取而代之關注相關關系。也就是說只要知
道“是什么”，而不需要知道“為什么”。數據的更多、更雜，
導致應用主意只能盡量觀察，而不是傾其所有進行推理。小
數據停留在說明過去，大數據用驅動過去來預測未來。數據
的用途意在何為，與數據本身無關，而與數據的解讀者有關，

而相關關系更有利于預測未來。大數據更多的體現在海量非
結構化數據本身與處理方法的整合。大數據更像是理論與現
實齊頭并進，理論來創立處理非結構化數據的方法，處理結
果與未來進行驗證。大數據護士年度工作總結是在互聯網背景下數據從量變到
質變的過程。小數據時代也即是信息時代，是大數據時代的
前提，大數據時代是升華和進化，本質是相輔相成，而并非
相離互斥。
數據未來的故事。數據的發展，給我們帶來什么預期和
啟示？金融業業天然有大數據的潛質。客戶數據、交易數據、
管理數據等海量數據不斷增長，海量機遇和挑戰也隨之而來，
適應變革，適者生存。我們可以有更廣闊的學習空間、可以
有更精準的決策判斷能力這些都基于數據的收集、整理、駕
馭、分析能力，基于脫穎而出的創新思維和執行。因此，建
設“數據倉庫”，培養“數據思維”，養成“數據治理”，創
造“數據融合”，實現“數據應用”才能擁抱“大數據”時
代，
從數據中攫取價值，笑看風云變換，穩健贏取未來。

紅燒鰱魚-九月九日憶山東兄弟的意思

本文發布于:2023-04-19 07:40:35，感謝您對本站的認可！

本文鏈接：http://m.newhan.cn/zhishi/a/168186123645692.html

本文word下載地址：對大數據的認識.doc

本文 PDF 下載地址：對大數據的認識.pdf

上一篇：職業環境分析

下一篇：返回列表

標簽：對大數據的認識

留言與評論（共有 0 條評論）