¿Cuál es el concepto de big data?
El llamado big data, ¿qué es big data, de dónde viene y cuál es su definición?
1: Definición de big data.
1. Big data, también conocido como big data, se refiere a la cantidad de datos involucrados que es tan enorme que el cerebro humano o incluso las herramientas de software convencionales no pueden capturarlos, gestionarlos, procesarlos ni organizarlos. Ayudar a las empresas en un tiempo razonable Información para tomar decisiones más positivas.
2. La tecnología de big data se refiere a la capacidad técnica de obtener rápidamente información valiosa de varios tipos de big data, incluida la recopilación, el almacenamiento, la gestión, el análisis y la extracción de datos, la visualización y otras tecnologías y su integración. Las tecnologías adecuadas para big data incluyen bases de datos MPP, redes eléctricas de minería de datos, sistemas de archivos distribuidos, bases de datos distribuidas, plataformas de computación en la nube, Internet, sistemas de almacenamiento escalables, etc.
Internet es una red mágica, y el desarrollo del big data también es un modelo. Si realmente quieres aprender sobre big data, puedes venir aquí. El número inicial de este teléfono móvil es 187, el número del medio es tres cero y el último número es 14250. Puedes encontrarlos combinándolos en orden. Lo que quiero decir es que, a menos que quieras hacerlo o entiendas este aspecto, si simplemente te unes a la diversión, entonces no vengas.
3. Las aplicaciones de big data incluyen
Se refiere al acto de integrar tecnología de big data en colecciones específicas de big data para obtener información valiosa. Para diferentes negocios de diferentes empresas en diferentes campos, o incluso el mismo negocio de diferentes empresas en el mismo campo, debido a sus diferentes requisitos comerciales, recopilación de datos, análisis y objetivos de extracción, la tecnología de big data y el sistema de información de big data utilizados también son diferentes. Puede haber diferencias significativas. Sólo adhiriéndose al desarrollo sincrónico de la trinidad de "materiales, tecnología y aplicaciones" se podrá aprovechar plenamente el valor de los big data.
Cuando tu tecnología llega a su límite, es el límite de los datos. "Los big data no se trata de cómo definirlos, lo más importante es cómo usarlos. El mayor desafío es qué tecnologías pueden utilizar mejor los datos y cómo aplicarlos. En comparación con las bases de datos tradicionales, el aumento de los big data de código abierto Herramientas de análisis de datos como Hadoop y el valor de estos servicios de datos no estructurados.
2. Tipos de big data y métodos de extracción de valor
1. dividido en tres categorías:
p>1) Datos empresariales tradicionales: incluidos los datos del consumidor del sistema CRM, datos del ERP tradicional, datos de inventario y datos de cuentas.
2) Generado por máquina/sensor. datos: incluidos detalles de llamadas
Registros), instrumentos inteligentes, sensores de equipos industriales, registros de equipos (generalmente escapes digitales), datos de transacciones, etc.
3) Datos sociales: incluido el comportamiento del usuario. registros, datos de retroalimentación, etc. Plataformas de redes sociales como Twitter y Facebook
2 Hay cuatro formas principales de extraer valor empresarial a partir de big data:
1) Segmentar grupos de clientes. y luego personalizar servicios especiales para cada grupo.
2) Simular el entorno real, descubrir nuevas necesidades y mejorar el retorno de la inversión.
3) Fortalecer las conexiones departamentales y mejorar toda la gestión.
4) Reducir los costos de los servicios, descubrir pistas ocultas e innovar productos y servicios.
En tercer lugar, las características del big data. p>Industria. Las características de big data generalmente se resumen en cuatro V (es decir, volumen, tipo, valor y velocidad). Específicamente, big data tiene cuatro características básicas:
1 es una gran cantidad de datos.
Un gran volumen de datos se refiere a grandes conjuntos de datos, generalmente alrededor de 10 TB. Sin embargo, en aplicaciones prácticas, muchos usuarios empresariales reúnen varios conjuntos de datos, formando un volumen de datos de nivel PB. Según los datos de Baidu, la navegación de su nueva página de inicio necesita proporcionar más de 1,5 petabytes (1pb = 1024 TB) cada día, lo que, si se imprime, superará los 500 mil millones de hojas de papel A4.
Hasta ahora, la cantidad. de datos en todo el material impreso producido por humanos es solo 200 PB.
2. Hay muchos tipos de datos
Hay muchos tipos de datos y los datos provienen de diversas fuentes. Cada vez hay más tipos de fuentes de datos, y los tipos y formatos de datos son cada vez más abundantes, y las categorías de datos han superado la estructura previamente definida.
Los tipos de datos ahora incluyen semiestructurados. y datos no estructurados, así como varios tipos de datos como imágenes, vídeos, audios e información geográfica, siendo los datos personalizados la mayoría absoluta
3.
En el caso de grandes cantidades de datos, también se puede lograr el procesamiento de datos en tiempo real. El procesamiento de datos sigue la "regla de 1 segundo" y puede obtener rápidamente información de alto valor de todo tipo de datos. /p>
4, es autenticidad de alto valor y baja densidad. /p>
Los datos son muy auténticos. Con el interés de las personas en nuevas fuentes de datos, como datos sociales, contenido empresarial, datos de transacciones y aplicaciones, las limitaciones de las fuentes de datos tradicionales se rompen y las empresas necesitan cada vez más poder de información eficaz para garantizar su autenticidad y seguridad. Tomemos el vídeo, por ejemplo.
Una hora de vídeo puede tener sólo uno o dos segundos de datos útiles durante un seguimiento ininterrumpido.
Cuarto: El papel del big data
1. El procesamiento y análisis del big data se están convirtiendo en el nodo para la aplicación integrada de una nueva generación de tecnologías de la información.
Internet móvil, Internet de las Cosas, redes sociales, hogares digitales, comercio electrónico, etc. son las formas de aplicación de la nueva generación de tecnologías de la información, y estas aplicaciones siguen generando big data. La computación en la nube proporciona una plataforma informática y de almacenamiento para estos datos masivos y diversos. Al gestionar, procesar, analizar y optimizar datos de diferentes fuentes, los resultados se retroalimentan a las aplicaciones mencionadas, creando así un enorme valor económico y social.
El big data tiene el poder de promover el cambio social. Pero liberar esta energía requiere una gobernanza de datos rigurosa, un análisis de datos profundo y un entorno que estimule la innovación en la gestión (RamayyaKrishnan, decano, Hindes School, Carnegie Mellon University).
2. El big data es el nuevo motor del crecimiento rápido y sostenido de la industria de la información.
Nuevas tecnologías, nuevos productos, nuevos servicios y nuevos formatos de negocio seguirán surgiendo en el mercado del big data. En el campo del hardware y los equipos integrados, los big data tendrán un impacto importante en las industrias de chips y almacenamiento, y también darán lugar a servidores integrados de almacenamiento y procesamiento de datos, computación en memoria y otros mercados. En el campo del software y los servicios, los macrodatos conducirán al desarrollo de procesamiento y análisis rápidos de datos, tecnología de extracción de datos y productos de software.
3. La utilización de big data se convertirá en un factor clave para mejorar la competitividad central.
La toma de decisiones en todos los ámbitos de la vida se está transformando de "impulsada por los negocios" a "basada en datos". El análisis de big data puede permitir a los minoristas captar la dinámica del mercado en tiempo real y responder rápidamente; puede brindar apoyo a la toma de decisiones para que los comerciantes formulen estrategias de marketing más precisas y efectivas; puede ayudar a las empresas con el consumo; Proporcionar servicios más oportunos y personalizados; en el campo médico, puede mejorar la precisión del diagnóstico y la eficacia de los medicamentos en el sector público; los macrodatos también han comenzado a desempeñar un papel importante en la promoción del desarrollo económico y el mantenimiento de la estabilidad social.
4. En la era del big data, los métodos y medios de la investigación científica sufrirán cambios importantes.
Por ejemplo, la encuesta por muestreo es un método de investigación básico en ciencias sociales. En la era del big data, podemos monitorear y rastrear los datos de comportamiento masivos generados por los objetos de investigación en Internet en tiempo real, realizar minería y análisis, revelar regularidades y proponer conclusiones y contramedidas de investigación.
Verbo (abreviatura de verbo) el valor comercial de big data
1. Segmentación de grupos de clientes
"Big data" puede segmentar grupos de clientes y luego Dirígete a cada grupo con acciones únicas. Dirigir el marketing y los servicios a grupos de clientes específicos siempre ha sido el objetivo de los comerciantes. Las enormes cantidades de datos almacenados en la nube y la tecnología de análisis de "big data" permiten segmentar a los consumidores en tiempo real y a un ritmo muy rentable.
2. Simular la realidad
Utilizar "big data" para simular situaciones reales, descubrir nuevas necesidades y mejorar el retorno de la inversión. Hoy en día, cada vez más productos están equipados con sensores y la proliferación de automóviles y teléfonos inteligentes ha provocado una explosión en la cantidad de datos que se pueden recopilar. Las redes sociales como blogs, Twitter, Facebook y Weibo también generan enormes cantidades de datos.
La computación en la nube y las tecnologías de análisis de "grandes datos" permiten a las empresas almacenar y analizar estos datos, así como datos de comportamiento de transacciones, en tiempo real con una alta rentabilidad. Se puede utilizar en el proceso de transacción, el uso del producto y el comportamiento humano.
Digitalización. La tecnología de "grandes datos" puede integrar estos datos para la extracción de datos, de modo que en algunos casos, a través de la simulación del modelo, se puede juzgar qué plan está bajo diferentes variables (como diferentes planes de promoción en diferentes regiones).
Máximo retorno de la inversión.
3. Mejorar el retorno de la inversión.
Aumentar el intercambio de resultados de "big data" entre departamentos relevantes y mejorar el retorno de la inversión de toda la cadena de gestión y la cadena industrial. Los departamentos con sólidas capacidades de "grandes datos" pueden compartir los resultados de "grandes datos" con departamentos con capacidades débiles de "grandes datos" a través de la computación en la nube, Internet y motores de búsqueda internos, ayudándolos a utilizar "grandes datos" para crear valor comercial.
4. Arrendamiento de espacio de almacenamiento de datos
Tanto las empresas como los particulares tienen necesidades de almacenamiento masivo de información. Sólo almacenando estos datos correctamente se podrá explotar aún más su valor potencial. Específicamente, este modelo de negocio se puede dividir en almacenamiento de archivos personales y uso empresarial.
Existen dos tipos de familias. Principalmente a través de API fáciles de usar, los usuarios pueden colocar fácilmente varios objetos de datos en la nube y luego cobrarlos según el uso, como agua y electricidad. En la actualidad, muchas empresas han lanzado servicios correspondientes, como Asia.
Mason, NetEase, Nokia, etc. Los operadores también han lanzado servicios correspondientes, como el servicio Cai Yun de China Mobile.
5. Gestionar las relaciones con los clientes
El propósito de las aplicaciones de gestión de clientes es realizar un análisis y una comprensión en profundidad de los clientes desde diferentes ángulos en función de sus atributos (incluidos los atributos naturales y los atributos de comportamiento). ), para agregar nuevos clientes, mejorar la lealtad de los clientes y reducir la pérdida de clientes.
Calificar, aumentar el consumo de los clientes, etc. Para los clientes pequeños y medianos, un CRM dedicado es obviamente grande y costoso. Muchas pequeñas y medianas empresas utilizan Fetion como su CRM principal. Por ejemplo, agregue clientes antiguos al grupo Fetion y publique nuevos clientes en el círculo de amigos del grupo.
Vista previa del producto, aviso especial de venta, servicios completos de preventa y posventa, etc.
6. Recomendaciones personalizadas y precisas
Dentro de los operadores, es muy común recomendar diversos servicios o aplicaciones en función de las preferencias del usuario, como recomendaciones de software de tiendas de aplicaciones, recomendaciones de programas de vídeo IPTV, etc. .
Después de analizar el algoritmo, se puede promocionar a servicios comerciales y utilizar tecnología de minería de datos para ayudar a los clientes a realizar un marketing de precisión. Las ganancias futuras pueden provenir de una parte de la porción de valor agregado del cliente.
Tomemos como ejemplo los "mensajes de texto basura" diarios. No todos los mensajes son "basura" porque los destinatarios no los necesitan y se consideran mensajes basura. Después de analizar los datos de comportamiento del usuario, la información requerida se puede enviar a las personas que la necesitan, convirtiendo los "mensajes de texto basura" en información valiosa. En McDonald's en Japón, los usuarios descargan cupones en sus teléfonos y luego van al restaurante a pagar con la billetera móvil del operador DoCoMo. Los operadores y McDonald's recopilan información de consumo relevante, como qué hamburguesas compran con frecuencia, a qué tiendas van y la frecuencia de consumo, y luego envían cupones con precisión a los usuarios.
7. Búsqueda de datos
La búsqueda de datos no es una aplicación nueva. Con el advenimiento de la era del "big data", la demanda de las personas de búsquedas integrales y en tiempo real es cada vez más fuerte. Necesitamos poder buscar en varias redes sociales, comportamiento de los usuarios y otros datos. Su valor de aplicación comercial radica en vincular el procesamiento de datos en tiempo real con el análisis y la publicidad, es decir, servicios sociales y comerciales de publicidad en tiempo real para publicidad móvil dentro de la aplicación.
La información sobre el comportamiento online de los usuarios que dominan los operadores hace que los datos obtenidos "tengan una dimensión más integral" y tengan más valor comercial. Aplicaciones típicas como “Pangu Search” de China Mobile.
Seis: El importante impacto del big data en la economía y la sociedad
1.
Por ejemplo, la contribución al crecimiento del beneficio neto minorista de China y la reducción de los costes de I+D y montaje de productos manufactureros. Se estima que los macrodatos globales impulsarán directa e indirectamente los gastos en tecnología de la información a 120 mil millones de dólares en 2013.
2. Puede promover la mejora del nivel de gestión social.
La aplicación de big data en el campo de los servicios públicos puede promover eficazmente el desarrollo del trabajo relacionado, mejorar el nivel de toma de decisiones, la eficiencia del servicio y el nivel de gestión social de los departamentos relevantes y generar un enorme valor social. Al analizar los datos sobre el flujo de tráfico recopilados en tiempo real, muchas ciudades europeas pueden mejorar las condiciones del tráfico urbano guiando a los conductores hacia las mejores rutas.
3. Sin herramientas de análisis de alto rendimiento, no se puede liberar el valor del big data.
Debemos mantener una comprensión clara de la aplicación del big data. No podemos creer ciegamente en los resultados de su análisis ni negar su importante papel porque no es completamente preciso.
1) Por diversas razones, los objetos de datos que se analizan y procesan inevitablemente contendrán varios datos erróneos y datos inútiles. Además, el análisis de datos, la inteligencia artificial y otras tecnologías que son el núcleo de la tecnología de big data aún no están completamente maduras.
No se puede exigir que los resultados del análisis y procesamiento de big data realizados por computadoras sean completamente precisos. Por ejemplo, al analizar el contenido de búsqueda de cientos de millones de usuarios, Google puede predecir la epidemia de influenza más rápido que las organizaciones profesionales. Sin embargo, debido a la interferencia de información inútil en Weibo, esta predicción es muchas veces inexacta.
2) El posicionamiento debe ser claro: el papel y el valor del big data se centran en guiar y estimular el pensamiento innovador de los usuarios de big data y ayudar en la toma de decisiones. En pocas palabras, cuando se trata de un problema, la gente generalmente puede pensar en un método que puede proporcionar diez métodos de referencia. Incluso si solo tres son factibles, triplicará la cantidad de ideas para resolver el problema.
Por lo tanto, comprender objetivamente y aprovechar al máximo el papel del big data, sin exagerarlo ni minimizarlo, es el requisito previo para comprender y aplicar el big data con precisión.
Siete: Finalmente, la Universiada de Beijing te dará un resumen.
Ya sea que el valor central del big data sea la predicción o no, los modelos de toma de decisiones basados en big data han aportado ganancias y reputación a muchas empresas.
1. Del análisis de la cadena de valor del big data, se distinguen tres modelos:
1) Mantener big data pero no hacer un buen uso de él. Los ejemplos típicos incluyen las instituciones financieras; , industria de las telecomunicaciones e instituciones gubernamentales, etc.
2) No tengo datos, pero sé cómo ayudar a las personas que tienen datos a utilizarlos; las típicas empresas de consultoría y servicios de TI, como Accenture, IBM, Oracle, etc.
3) Existe el pensamiento tanto de datos como de big data; los ejemplos típicos incluyen Google, Amazon, MasterCard, etc.
2. Las cosas más valiosas en el campo de big data en el futuro son dos cosas:
1) Las personas con pensamiento de big data pueden transformar el valor potencial de big data en valor real. Beneficios para las personas;
2) Áreas de negocio que no han sido tocadas por el big data. Se trata de pozos de petróleo y depósitos de oro inexplorados, los llamados océanos azules.
Big data es un campo típico en el que la tecnología de la información y la tecnología profesional, la industria de la tecnología de la información y diversas industrias están estrechamente integradas. Tiene una fuerte demanda de aplicaciones y amplias perspectivas de aplicación. Para aprovechar las nuevas oportunidades que ofrece este campo emergente, es necesario no seguir ni estudiar los big data, mejorar constantemente el conocimiento y la comprensión de los big data, adherirse al avance coordinado de la innovación tecnológica y innovación de aplicaciones y acelerar el rápido desarrollo de big data. El desarrollo y la utilización de datos en diversos campos económicos y sociales ha llevado las necesidades de aplicación y el nivel de aplicación de datos en países, industrias y empresas a una nueva etapa.