数据整合的新生态系统 大数据时代降临
曾经,随着一部电影的公映,让人们开始从另一个角度理解世界,理解自己,理解我们的生命。甚至,让一些人开始怀疑所看到的一切。这就是于1999年上映的《骇客帝国》。关于这部电影如何惊险,特技效果如何,这里就不作评论及讲解了。事隔多年,对电影的细节小编也已经记忆模糊了,只记得主角在最后的危急时刻,突然能够看到那个计算机世界的根源,由一串串的代码组成的物质。虽然事隔多年,但电影中那流动的二进制代码,却在小编脑中流转许久。如果说,这个世界真的是由计算机创造和控制的,那么,组成这世界的每一栋大厦,每一个人、每一辆车、或每一只小狗的,都是二进制代码。而这此代码的数据量,是很庞大的。
在2013年之初,有一个名词也开始火热起来。被媒体和电子行业内津津乐道。它就是“大数据”。那么大数据到底是什么呢?说起来也许会要很久,那么,我们借用幼儿园里都会有的一本教材,叫做看图说话。大数据,看图说话一下,就是大量的数据。这个简单易懂的解释,也的确符合他的名称:BIGDATA。但是,这也还只是一个简单片面的浅层了解。目前为止,对于大数据,还没有一个广泛而精确的定义。那么,专业的说法,又是什么呢?
大数据(Bigdata)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,这些数据再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。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
讲到这里,大家想想本文开头提到的那部代码电影《骇客帝国》。没错,如果骇客帝国里的情节真实发生的话,组成那个世界的,就是大数据。那么,大数据对我们的生活有什么意义呢?
大数据对个人的影响
首先我们要了解大数据的关键点。也许大家会说,数据跟我生活没有关系,有的话也只能体现在工作中,实际上,如果仔细研究的话,我们身边所产生的数据,是海量的。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。
比如,你每天几点起床,洗脸、刷牙都是有基本规律的。而什么时候吃早餐,什么时候坐班车,坐几点的班车也是规划好的,到公司,下班,回家,等等一系列的点都是由明确数据可控的,不要小看这些繁琐的数据,却能体现你的现有生活。
美国作家艾伯特-拉斯洛?巴拉巴西今年的新书《爆发》中指出人的行为看似随机无序,但实际上是存在某种规律的。社交网络如此发达,它能够使大数据把人的行为进行放大分析,从相对准确地预测人的性格和行程。所以很有可能在你忙完了一天的工作之后,纠结下班要去哪嗨皮的时候,数据中心却能够借助于分析你的行为数据,准确预测到你接下来的目的地。也就是说,如果把你所有的生活数据集中在一起,就会很容易的知道你接下来要做什么。哦哦,讲到这里,有点儿悬,也有点儿可怕了。
除了生活来说,大数据甚至在健康医疗行业扮演着举足轻重的作用。它可以通过传感器收集运动员的运动医学数据,从心率到到血压到运动员在某个动作里的受力情况,这个统计结果,对于运动员来说,可以降低受伤的几率。
数据的爆发也归功于网络的活动。社交活动,电子商务和物联网正在越来越多的占据人们的生活。人们越来越依靠网络生存,你能想到没有了手机,电脑以后的生活是什么样子的吗?这一问题已产生貌似就把人的思绪拉到了远古时期,这就是网络带给人的力量。归根到底,也是大数据的力量。
个人有了个性化的需求,企业为了满足大众的需求就需要投入更多的时间与精力去开发与探索大数据的奥秘。想必很多人都知道一个大数据的经典案例:华尔街有家公司利用电脑程序分析当时全球3.4亿微博账户留言判断民众情绪,再以1到50分为其打分,根据分数高低处理手中股票。原则就是:多数人表现兴奋就买入,表现的焦虑就抛售,结果出乎意料,这样的经营模式为其第一季度创造了7%的收益率。真正实现了数据创造价值。
大数据对于公司、企业的意义
大数据如此的神奇,难怪能成为大家不停谈论的话题,但是,企业和公司的层面来讲,并不是所有的企业可以很好的应用。最近报道显示,并不是所有行业都能够利用这一流行词汇。其中医疗保健行业如有能够对他们95%的未捕获数据进行分析,估计每年将创造3000亿的价值;石油工业,石油钻井平台每秒产生25000个数据点,但利用率仅为5%。远远不能达到可利用的数据价值。
虽然大数据已经被越来越多的人认识,但是很多企业还不是很清楚怎样才能让它为自己创造价值。4月举行的2012欧洲信息安全会议调查:180名与会者来自小型企业,三分之一将大数据列入计划,大部分人表示大数据是未来五年计划,但是高达59%的人仍然不清楚它的定义及IT作用。这表明,大数据对于大多数企业来说还是一朵飘在空中的云彩,美丽却触手不能及。人们的产品认知度还没有到达一个水平。
其实,大数据的发展之路还有很长很长,如果应用得当,在这项技术的应用成熟期,可以为我们的生活和工作带来无数当前不可想象的未来。我们也许会在大数据的指导下更好的生活,更便捷轻松的工作。但是这一切都要依赖于电子行业的不断前行和发展。我们在许多技术革命来临之际,都落后于世界的脚步。在云时代与大数据相结合的时代到来时,我们应该思考如何赶上这个汹涌的浪潮。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 7 Pandas分组聚合 分组聚合(group by)顾名思义就是分2步: 先分组:根据某列数据的值进行 ...
2024-11-25数据分析需要学习的内容非常广泛,涵盖了从理论知识到实际技能的多个方面。以下是数据分析所需学习的主要内容: 数学和统计学 ...
2024-11-24数据分析师需要具备一系列多方面的技能和能力,以应对复杂的数据分析任务和业务需求。以下是数据分析师所需的主要能力: 统计 ...
2024-11-24数据分析师需要学习的课程内容非常广泛,涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。以下是根据我搜索到的资料整理出的数据分析师需 ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中,有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21