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目录大数据1大数据拓展介绍1大数据治理计划2存储3数据回报率5技术6大数据商业模式6服务前景6Hadoop7Streams8举例9数据越大,机遇也越大9PDI提高销售增加利润10Westpac Life提高交叉销售11IBM战略11一个新的世界:从软件开源到数据开放12大众创新:航班延误之候机经济学17中国企业如何应对大数据时代的来临?19大数据大数据(big data),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。从某种程度上说,大数据是数据分析的前沿技术。简言之,从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力,就是大数据技术。大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。大数据拓展介绍大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。且中国物联网校企联盟认为,物联网的发展离不开大数据,依靠大数据提供足够有利的资源。随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为,大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据”这个术语最早期的引用可追溯到apache org的开源项目Nutch。当时,大数据用来描述为更新网络有哪些信誉好的足球投注网站索引需要同时进行批量处理或分析的大量数据集。随着谷歌MapReduce和GoogleFile System (GFS)的发布,大数据不再仅用来描述大量的数据,还涵盖了处理数据的速度。从某种程度上说,大数据是数据分析的前沿技术。简言之,从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力,就是大数据技术。明白这一点至关重要,也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。工程和科学问题尚未被重视。大数据工程指大数据的规划建设运营管理的系统工程;大数据科学关注大数据网络发展和运营过程中发现和验证大数据的规律及其与自然和社会活动之间的关系。大数据的4个“V”,或者说特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低,商业价值高。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器,无一不是数据来源或者承载的方式。大数据治理计划利用ApacheHadoop等开放源码技术,通过传感器、RFID、社交媒体、呼叫中心记录和其他来源提供的新型数据创造价值。出于这样的目的,许多组织开始启动自己的大数据治理计划。所谓大数据治理,指的是制定策略来协调多个职能部门的目标,从而优化、保护和利用大数据,将其作为一项企业资产。大数据治理计划也需要关注与其他信息治理计划类似的问题。这些计划必须解决以下问题:■元数据。大数据治理需要创建可靠的元数据,避免出现窘境,例如,一家企业重复购买了相同的数据集两次,而原因仅仅是该数据集在两个不同的存储库内使用了不同的名称。■隐私。企业需要严格关注遵守隐私方面的问题,例如利用社交媒体进行数据分析。■数据质量。考虑到大数据的庞大数量和超快速度,组织需要确定哪种级别的数据质量属于“足够好”的质量。■信息生命周期管理。大数据治理计划需要制定存档策略,确保存储成本不会超出控制。除此之外,组织需要设定保留计划,以便按照法规要求合理处置数据。■管理人员。最终,企业需要招募大数据管理员。例如,石油与天然气公司内的勘探开采部门的管理员负责管理地震数据,包括相关元数据在内。这些管理员需要避免组织因不一致的命名规范而付款购买已经拥有的外部数据。除此之外,社交媒体管理员需要与法律顾问和高级管理人员配合工作,制定有关可接受的信息使用方法的策略。存储“这是一场革命,庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程,无论学术界、商界还是政府,所有
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