利用相关算法对海量数据的存储、处理与分析,从海量数据中发现价值,服务于生产和生活。
大数据无处不在,社会各行各业都可以找到大数据的印记,在金融,餐饮,电信,体育,娱乐等领域都可以感受到大数据对各行各业的影响
1、更多,更乱,但内部有关系可循。
示例:
大约20年前,亚马逊刚成立时,杰夫·贝索斯让50个书评员来为他卖书,他意识到不仅仅可以请人来写书评,还可以用数据技术来提供图书推荐。起初他使用的是小数据,不是大数据,把客户进行分类,比如说有人对**旅游或者是对园艺感兴趣,系统会自动提供推荐。他的同事告诉他,刚刚开始使用这个数据推荐时,使用体验并不好;在进一步分析后,亚马逊决定不对人进行分类,而是对用户的需求分类。这个做法做法非常成功,以至于到今天,推荐系统为亚马逊带去30%的销售收入。
这就是数据收集和再处理。亚马逊有交易数据,每买一本书就是一个交易,然后对这个数据进行分析。但今天我们已不再满足于交易数据了,转而收集起沟通数据。你看了某一个书评、某一个交流会给商家更多的信息和细节。
2、数据可以被重复使用(数据的产生和收集本身并没有直接产生服务,最具价值的部分在于:当这些数据在收集以后,会被用于不同的目的,数据被重新再次使用)
示例:
比方说这家公司实时车辆交通数据采集商inrix,该公司目前有1亿个手机端用户。inrix可以帮助你开车,避开堵车,为司机呈现路的热量图,红的就表面堵车。如果只提供数据,这个产品没什么特色,
但值得一提的是,inrix并没有用**的数据,这个软件的每位用户在使用过程中会给服务器发送实时数据,比如走的多快,走到哪里,这样每个客户都是探测器。
每天早上起来想一下,这么多数据我能用来干什么,这些价值在哪里可以找到,能不能找到一个别人以前都没有做过的事情。你的想法和思路,是最重要的资产。
示例:
我们可以通过大数据来确定哪些地方会有火灾。以前防火检查员只有13%的时间可以准备预测,现在他们找到火灾隐患的概率达到了70%,比以前提高了6倍。将效率提高6倍是一个巨大无比的进步,未来的公共服务业可以由此获得更多便利。
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