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1.1 大數(shù)據(jù)概論

任務(wù)目的

• 了解大數(shù)據(jù)的概念及其特征
• 熟悉大數(shù)據(jù)的典型應(yīng)用場景
• 了解大數(shù)據(jù)部門的業(yè)務(wù)流程

任務(wù)清單

• 任務(wù)1：大數(shù)據(jù)概念
• 任務(wù)2：大數(shù)據(jù)特點
• 任務(wù)3：大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景
• 任務(wù)4：大數(shù)據(jù)發(fā)展前景
• 任務(wù)5：業(yè)務(wù)流程分析

任務(wù)1：大數(shù)據(jù)概念

何謂“大數(shù)據(jù)”（Big Data），“大數(shù)據(jù)”計量單位已經(jīng)超過TB級別發(fā)展到PB、EB、ZB、YB甚至是BB級別。

“大數(shù)據(jù)”是一個較為抽象的概念，至今尚無確切、統(tǒng)一的定義，各方對“大數(shù)據(jù)”給出了10余種不同的定義，比較典型的是：

最早提出“大數(shù)據(jù)”這一概念的全球知名咨詢公司麥肯錫的定義：“大數(shù)據(jù)”是指在一定時間內(nèi)無法用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具采集、存儲、管理和分析其內(nèi)容的數(shù)據(jù)集合。

　研究機構(gòu)Gartner是這樣定義“大數(shù)據(jù)”的：“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

　若從技術(shù)角度來看，大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進行專業(yè)化處理。如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高對數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過“加工”實現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。

任務(wù)2：大數(shù)據(jù)特點

　　一般認為，大數(shù)據(jù)主要具有以下5個方面的典型特征，即規(guī)模性（Volume）、多樣性（Variety）、高速性（Velocity）、價值性（Value）、以及真實性（Veracity），即所謂的5V，接下來，通過一張圖來具體描述。

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　　接下來針對圖中的 5V 特征進行簡要介紹，具體如下。

1. 規(guī)模性（Volume）

　　大數(shù)據(jù)的特征首先就是數(shù)據(jù)規(guī)模大。

　　從前MP3時代，一個小小的MB級別的MP3就可以滿足很多人的需求，然而隨著時間的推移，存儲單位從過去的GB到TB，乃至現(xiàn)在的PB、EB級別。隨著信息技術(shù)的高速發(fā)展，數(shù)據(jù)開始爆發(fā)性增長。社交網(wǎng)絡(luò)（微博、推特、臉書）、移動網(wǎng)絡(luò)、各種智能工具，服務(wù)工具等，都成為數(shù)據(jù)的來源。

　　淘寶網(wǎng)近4億的會員每天產(chǎn)生的商品交易數(shù)據(jù)約20TB；臉書約10億的用戶每天產(chǎn)生的日志數(shù)據(jù)超過300TB。迫切需要智能的算法、強大的數(shù)據(jù)處理平臺和新的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，來統(tǒng)計、分析、預(yù)測和實時處理如此大規(guī)模的數(shù)據(jù)。

　　數(shù)據(jù)相關(guān)計量單位的換算關(guān)系下表所示：

2. 多樣性（Variety）

　　廣泛的數(shù)據(jù)來源，決定了大數(shù)據(jù)形式的多樣性。大數(shù)據(jù)可以分為三類：

　　一是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，指的是可以使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫表示和存儲，表現(xiàn)為二維形式的數(shù)據(jù)。一般特點是：數(shù)據(jù)以行為單位，一行數(shù)據(jù)表示一個實體的信息，每一行數(shù)據(jù)的屬性是相同的。如財務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)、信息管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)、醫(yī)療系統(tǒng)數(shù)據(jù)等；

　　二是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，指的是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不規(guī)則或不完整，沒有預(yù)定義的數(shù)據(jù)模型，不方便用數(shù)據(jù)庫二維邏輯表來表現(xiàn)的數(shù)據(jù)。如視頻、圖片、音頻等；

　　三是半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的一種形式，它并不符合關(guān)系型數(shù)據(jù)庫或其他數(shù)據(jù)表的形式關(guān)聯(lián)起來的數(shù)據(jù)模型結(jié)構(gòu)，但包含相關(guān)標記，用來分隔語義元素以及對記錄和字段進行分層。因此，它也被稱為自描述的結(jié)構(gòu)。半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，屬于同一類實體可以有不同的屬性，即使他們被組合在一起，這些屬性的順序并不重要。如HTML文檔、JSON數(shù)據(jù)、郵件、網(wǎng)頁等。

　　有統(tǒng)計顯示，目前結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占據(jù)整個互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)量的75%以上，而產(chǎn)生價值的大數(shù)據(jù)，往往是這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

3. 高速性（Velocity）

　　數(shù)據(jù)的增長速度和處理速度是大數(shù)據(jù)高速性的重要體現(xiàn)。與以往的報紙、書信等傳統(tǒng)數(shù)據(jù)載體生產(chǎn)傳播方式不同，在大數(shù)據(jù)時代，大數(shù)據(jù)的交換和傳播主要是通過互聯(lián)網(wǎng)和云計算等方式實現(xiàn)的，其生產(chǎn)和傳播數(shù)據(jù)的速度是非常迅速的。

　　另外，海量數(shù)據(jù)的背后帶來的是更大的挑戰(zhàn)，即如何快速計算分析大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為當下熱門的話題。舉個常見的例子，我們經(jīng)常使用百度搜索去找自己想要的商品，那么百度是在成千上萬的結(jié)果中毫秒級的找到符合你關(guān)鍵詞的選項呢，這就需要大數(shù)據(jù)的高速處理能力。

4. 價值性（Value）

　　大數(shù)據(jù)的核心特征是價值，其實價值密度的高低和數(shù)據(jù)總量的大小是成反比的，即數(shù)據(jù)價值密度越高數(shù)據(jù)總量越小，數(shù)據(jù)價值密度越低數(shù)據(jù)總量越大。

　　任何有價值的信息的提取依托的就是海量的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。當然，目前大數(shù)據(jù)背景下有個未解決的問題，如何通過強大的機器算法更迅速地在海量數(shù)據(jù)中完成數(shù)據(jù)的價值提純。

5. 真實性（Veracity）

　　真實性，其實就是數(shù)據(jù)的質(zhì)量，海量數(shù)據(jù)并不一定都能反映用戶真實的行為信息或者客觀事物的真實信息。以網(wǎng)頁訪客數(shù)據(jù)為例，很多網(wǎng)站為了賺取更多的廣告費用，會使用作弊機器人對廣告進行點擊，這樣其實就造成了作弊流量，而這些流量并不能反映用戶真實需求。

任務(wù)3：大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景

　　大數(shù)據(jù)無處不在，大數(shù)據(jù)應(yīng)用于各個行業(yè)，包括金融、汽車、餐飲、電信、能源、體能和娛樂等在內(nèi)的社會各行各業(yè)都已經(jīng)融入了大數(shù)據(jù)的印跡。

1. 電商大數(shù)據(jù)——精準營銷法寶

　　電商是最早利用大數(shù)據(jù)進行精準營銷的行業(yè)，除了精準營銷，電商可以依據(jù)客戶消費習慣來提前為客戶備貨，并利用便利店作為貨物中轉(zhuǎn)點，在客戶下單15分鐘內(nèi)將貨物送上門，提高客戶體驗。

　　例如：馬云的菜鳥網(wǎng)絡(luò)宣稱的24小時完成在中國境內(nèi)的送貨；以及劉強東宣傳未來京東將在15分鐘完成送貨上門都是基于客戶消費習慣的大數(shù)據(jù)分析和預(yù)測。

2. 金融大數(shù)據(jù)——財源滾滾來

　　隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，越來越多的金融企業(yè)也開始投身到大數(shù)據(jù)應(yīng)用實踐中。

　　麥肯錫的一份研究顯示，金融業(yè)在大數(shù)據(jù)價值潛力指數(shù)中排名第一。

　　典型的案例有：花旗銀行利用IBM沃森電腦為財富管理客戶推薦產(chǎn)品；美國銀行利用客戶點擊數(shù)據(jù)集為客戶提供特色服務(wù)，如有競爭的信用額度；招商銀行利用客戶刷卡、存取款、電子銀行轉(zhuǎn)帳、微信評論等行為數(shù)據(jù)進行分析，每周給客戶發(fā)送針對性廣告信息，里面有顧客可能感興趣的產(chǎn)品和優(yōu)惠信息。

　　可見，大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)的應(yīng)用可以總結(jié)為以下五個方面：精準營銷、風險管控、決策支持、效率提升以及產(chǎn)品設(shè)計。

3. 醫(yī)療大數(shù)據(jù)——看病更高效

　　大數(shù)據(jù)讓就醫(yī)、看病更簡單。隨著大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的深度融合，大數(shù)據(jù)平臺積累了海量的病例、病例報告、治愈方案、藥物報告等信息資源，所有常見的病例、既往病例等都記錄在案，醫(yī)生通過有效、連續(xù)的診療記錄，能夠給病人優(yōu)質(zhì)、合理的診療方案。這樣不僅提高醫(yī)生的看病效率，而且能夠降低誤診率，從而讓患者在最短的時間接受最好的治療。

4. 零售大數(shù)據(jù)——最懂消費者

　　零售行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用有兩個層面，一個層面是零售行業(yè)可以了解客戶消費喜好和趨勢，進行商品的精準營銷，降低營銷成本。另一層面是依據(jù)客戶購買產(chǎn)品，為客戶提供可能購買的其它產(chǎn)品，擴大銷售額，也屬于精準營銷范疇。例如：美國零售業(yè)的傳奇故事——“啤酒與尿布”。

5. 交通大數(shù)據(jù)——暢通出行

　　交通作為人類行為的重要組成和重要條件之一，對于大數(shù)據(jù)的感知也是最急迫的。目前，交通的大數(shù)據(jù)應(yīng)用主要在兩個方面，一方面可以利用大數(shù)據(jù)傳感器數(shù)據(jù)來了解車輛通行密度，合理進行道路規(guī)劃包括單行線路規(guī)劃。另一方面可以利用大數(shù)據(jù)來實現(xiàn)即時信號燈調(diào)度，提高已有線路運行能力。

6. 輿情監(jiān)控大數(shù)據(jù)——名偵探柯南

　　《黑貓警長》大家都很熟悉，它講述的是“黑貓警長”如何精明能干、對壞人窮追不舍、跌宕起伏的故事情節(jié)。拿到大數(shù)據(jù)時代背景下的話，雖然它也能體現(xiàn)“黑貓警長”的盡職盡責、聰明能干，但更多的會歸結(jié)到一個問題：為何還是如此的被動、低效？疾病可以預(yù)防，難道犯罪不能預(yù)防么？

　　答案是肯定的。國家正在將大數(shù)據(jù)技術(shù)用于輿情監(jiān)控，其收集到的數(shù)據(jù)除了解民眾訴求，降低群體事件之外，還可以用于犯罪管理。

任務(wù)4：大數(shù)據(jù)發(fā)展前景

1. 大數(shù)據(jù)發(fā)展前景之國家政策

　　黨的十八大提出“實施國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略”，國務(wù)院印發(fā)《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》，大數(shù)據(jù)技術(shù)和應(yīng)用處于創(chuàng)新突破期，國內(nèi)市場需求處于爆發(fā)期，我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)面臨重要的發(fā)展機遇。

　　黨的十九大提出“推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實體經(jīng)濟深度融合”。

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2. 大數(shù)據(jù)發(fā)展前景之國際方面

　　國際數(shù)據(jù)公司IDC預(yù)測，到2020年，企業(yè)基于大數(shù)據(jù)計算分析平臺的支出將突破5000億美元。目前，我國大數(shù)據(jù)人才只有46萬，未來3到5年人才缺口達150萬之多。

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3. 大數(shù)據(jù)發(fā)展前景之高校方面

　　2016年北京大學、對外經(jīng)濟貿(mào)易大學、中南大學首次成功申請到“數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術(shù)”本科新專業(yè)。2017年，第二批32所高校獲批。2018年教育部最新公布的高校新增專業(yè)名單中，有248所學校獲批，是過去兩次審批通過額度近8倍。

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　　目前，全國共有283所本科高校開設(shè)“數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術(shù)”專業(yè)，270所高職院校成功申報“大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用”專業(yè)，199所本科高校在建設(shè)人工智能專業(yè)。

任務(wù)5：業(yè)務(wù)流程分析

產(chǎn)品人員提需求：統(tǒng)計總用戶數(shù)、日活躍用戶數(shù)、回流用戶數(shù)等

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? ? ?2.數(shù)據(jù)部門搭建數(shù)據(jù)平臺、分析數(shù)據(jù)指標

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? ? ?3.數(shù)據(jù)可視化（報表展示，郵件發(fā)送，Echarts）

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的1.1 大数据概论的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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