本篇文章4230字,读完约11分钟

爱龟博客【科技在线】

大数据快速发展的前提

关于大数据的概念其实早在1998年就提出来了,但到了现在开始迅速发展。 这些其实都与现在移动网络的高速发展分不开。 移动网络的迅速发展,为大数据的产生提供了产生越来越多大数据的硬件前提。 例如是高端智能手机、智能硬件、远程信息处理、pda等数据的产生终端。 这些智能与移动通信技术和人们的生活紧密相连,人流、车流的背后产生了新闻的流动,产生了大量的数据。

其次是移动通信技术的高速发展。 在2g时代,无线网络速度慢,数据生成也非常慢,数据量也不够,所以还是无法形成大数据。 但是到了4g时代,终端数据不断增加,任何移动终端总是生成大量的数据。 这也是大数据到来的条件之一。

第三个方面是大数据相关技术的快速发展,如云计算、云存储技术等。 他们的迅速发展,是大数据诞生的温床,没有这些技术,即使有大量的数据,也只会令人感叹。 传统的存储技术相对落后,只根据不同的数据实施一个存储。 这显然不能满足大数据的要求。 云时代的存储系统不仅需要提高容量,而且对性能也有迫切的要求。 与过去只面向有限客户的情况不同,在云时代,存储系统面向更广泛的受众。 随着客户数量的增加,存储系统的吞吐量性能也必须迅速提高。 如果不这样做,就无法迅速应对要求。 云存储

什么是大数据?

但是,说到大数据,大家可能只听说过概念,但具体是什么样的,怎么定义,没有一个基准。 在我们的印象中,很多企业好像被称为大数据企业,但业务形态有数百种,不能很好地理解。 所以,还是建议从字面上理解大数据。 维克多·迈耶·谢恩伯格和肯尼斯·库克撰写的《大数据的时代》中出现了大数据的四个特征。 一个是数量多,一个是数量

一个是数量很多。 大致大小为pb水平,甚至zb水平。 1pb为1024gtb,1tb为1024克,1pb为100以上。 当然,具体的计算方法可以关联资料数据进行调查。 总之,与以前流传的各个网站的数据库中存储的数据相比,已经增加了几百倍以上,但只有数据量在pb水平以上。二是价值很大。 价值是大体量数据的进一步演化。 也就是说,当有1 Pb以上的全国20-35个年轻人的网络数据时,它自然具有商业价值。 例如,通过分解这些数据,我们知道这些人的兴趣爱好,指导产品的快速发展方向等。 如果有全国数百万患者的数据,根据这些数据分解就可以预测疾病的发生。 这些都是大数据的价值。

三是多样化。 如果只有单一的数据,这些数据就没有价值了。 例如,如果只有单个个人数据,或者单个客户提交数据,这些数据还不能算是大数据。 因此,大数据需要多样化。 例如,在现在的互联网顾客中,年龄、学历、兴趣、性格等各个人的特征不同。 这就是大数据的多样化。 当然,如果扩大到全国,数据多样化会更加强大,每个人

第四,速度快。 算法对数据的逻辑求解速度非常快。 一秒法则可以迅速从各种数据中获得高价值的新闻。 这些也和以前流传下来的数据挖掘技术有本质的不同。

也就是说,这些是大数据的四大特征,只有具备这些特征的数据才能被称为大数据,那么实际的大数据呢? 行业内与大数据相关的企业七牛云存储计划于8月29日、30日召开大数据的会议,对于处于大数据技术产业链的企业来说,应该可以获得越来越多的干货。

大数据的三个等级

说到大数据,大数据有三个层次,第一个是数据收集层,是以APP、saas为代表的服务。 第二个技术服务层是以七牛云存储为代表的大数据技术服务层,它们包括数据存储、数据分解、数据挖掘等,第三个是数据APP应用层,以数据为基础,实现未来移动社会的交流、交通、数据挖掘等 让我先谈三个层面。

数据收集层app、saas服务

在移动网络时代,大数据的源层有两个方面。 一个是面向个人的数据源前端,如各种app,另一个是面向公司的saas服务产品。 面向个人的APP

在餐饮行业的APP中,通过饿了么客户在APP上挑食、点餐、在APP上互动,形成餐饮行业的大数据; 在o2o行业,就像滴答的巴士一样,顾客使用APP乘坐交通、上下班,从而形成交通行业的大数据。 例如,服装助手、客户使用APP选择衣服的颜色、格式、组合,就可以进行服务类的大数据。 当然,也有秒拍、看、等娱乐类的费用数据。 个人客户APP以满足客户需求为首要出发点,从基于个人的数据到每个组的数据,都可以生成客户的数据。 随着APP客户数量的增加,这些APP的数据会变成大数据。

面向个人的数据源通过客户的投诉直接生成数据,但面向公司的saas服务不同。 他们通过为公司提供完善的处理计划,生成数据。 例如图灵机器人、人脸识别技术、气象plus、高速公路等,他们通过完善的处理方案服务公司、服务顾客,从而生成大数据,数据采集层是大数据的来源,在大数据的基础上,

通过云存储促进大数据的发展

如果有数据收集层,下一步就是数据的存储层。 采用云存储技术将数据存储在云主机上。 需要云存储技术来确保数据的安全性、稳定性和效率。 云存储首要负责数据的存储和计算,包括七牛的云存储技术。 云存储技术是大数据快速发展最困难的东西,没有云存储技术,大数据就无法快速发展。

云存储方面的公司数据很大

当前的云存储包括公共云和私有云存储。 公共云是面向个人的,如百度网盘,但私有云存储是面向公司的。 事实上,公司云存储的大数据最终来源于个人。 例如,在目前许多saas服务、im、统计等公司服务中,服务以面向个人的APP为首要,而七牛云存储等云存储来源于更下层。 基于云主机之上,位于所有个人服务、公司服务之下,所以七牛云存储应该积累了越来越多的大数据,但通过月末举办的这次“数据重构未来”大会,会有越来越多的

云存储满足了海量大数据海量数据的存储诉求

随着移动网络的高速发展,以前流传下来的存储方法已经无法满足容量、性能、智能化等方面的诉求。 云存储(如七牛一样的云存储技术)的出现,从功能上弥补了以前流传下来的存储不足,通过海量存储虚拟化、分布式存储、自动运输等功能,弥补了存储空之间的无限增长和扩展。 另外,通过规模效应和弹性扩张,降低运营价格,不浪费资源。

云存储技术节省了开发者的价格

特别是由于当前移动网络的爆炸性发展,APP领域爆炸性增长,APP数量达到300百万以上。 另外,图像APP、视频APP、音频APP,如相机360、优酷视频、荔枝fm等APP在快速发展的过程中产生大量数据。 关于这些数据,如果让公司自身开发分布式存储系统,这需要组建几十人的开发团队,价格也有可能大幅上升,但通过采用七牛一样的云存储,可以节约公司的价格,使公司迅速发展

云存储技术为大数据的数据观察提供了基础依据

作为大数据的存储运营商,云存储有非常大的数据挖掘潜力。 云存储平台为大数据的分解提供了水的来源。 有了这些数据,通过配置一点数据观察工具,就可以制作出非常有价值的分解数据报告。

例如基于云存储服务这个基础上,七牛可以在公司的诉求下,向公司提供企业数据的观察。 例如,该APP应用程序在这些地区的访问次数很多,什么样的客户喜欢该APP应用程序等,但与分析客户隐私相关的数据无关。 当然,也可以在照片领域、视频领域、音频领域整体比较参与者的顾客行为、特征这一系列的群体特征。

这些都是云存储保存的数据量达到大数据特征后,可以完成的一系列分解依据。 可以说云存储是大数据快速发展的重要一环。

大数据在未来领域的应用

叙述了大数据的收集层、数据存储层,后来谈到了大数据的应用层,既然有了大数据,以大数据为基础,就会产生移动金融、移动社会交流、o2o、在线教育等多方面的应用。

移动金融公司

随着移动网络金融的快速发展,金融交易和支付从台式电脑扩展到移动智能终端,公司自身只能从内部发现内部经营情况,从市场上获取不完整的统计新闻,以供决策参考。 例如,银联智惠帮助公司从外部了解市场,发现内在的对手位置,了解市场趋势和自身地位,利用自身特点通过全领域的交易记录获得优质的基础数据,为公司完成了许多繁琐的数据收集、业务梳理,公司基础经营的拆解数据库。

基础数据进入公司数据库后,通过银联智惠的客户图像模拟器进行目标客户的费用行为建模,将历史交易行为分为目标客户的交易共性特征,从费用性别、费用年龄、费用习惯性、费用频率、费用地域、费用偏好等多维度分析客户群的

移动社会的交流

随着脉搏的加快,恋爱记等社交APP的顾客逐渐增加,顾客的社交行为成为大数据解体的基础。 通过拆解顾客的社交交流时间、对方、地点、行为,可以拆解顾客的兴趣、年龄、诉求。 然后,根据顾客的大数据,比较这些数据,可以进行定向营销,营销效果大幅提高,但与以往的营销手段相比,基本上是基于人员的策划和想象,没有参考数据,例如, 脉搏可以通过一点客户数据为公司聘用合适的人,也可以为一点客户提供合适的职位,完成诉求与供需的高精度匹配。

恋爱记是记录以恋爱为中心的社会交流的APP,更为垂直。 通过分解情侣之间的数据,可以得到越来越多的感情数据,可以为适龄男女提供恋爱指导。 这些都是基于大数据的APP。

o2o系统的应用

移动网络迅速发展,促进了o2o的繁荣。 以滴答总线为代表的定制总线APP应用是大数据的典型APP应用。

以前流传的公交出行在公交车站、公交路线的设定上是比较固定的。 通过分析某个城市内的群体移动数据,可以得到伴随着人的时间的移动规则。 例如,如果我知道早上8点是出行高峰期,从某小区到某办公楼的人流很大,我会定制公交线路出来。 对于客户来说,这意味着满足客户的诉求,对于公交企业来说,这意味着优化了交通路线

大数据医疗、大数据营销、可穿戴设备等越来越多的行业正在利用大数据。 通过大数据可以创造越来越多的价值。 一份副本指出,大数据使工作方式更加容易,可以将现实从三维空之间改变为QR码空之间,就像宇宙中的虫洞一样,可以直接实现目标。 意味着过去没有可以参考的大数据,为了知道这条路是正确的,需要多次实验,但是现在大数据已经成为了数据的参考,所以我们可以直接到达终点。 所以大数据使得事件的迅速发展变得更加简单了。

当然,这些都是对大数据的一点点想象和预测,但在现实中,真正的大数据是什么样的呢? 他们完成了那些事件吗? 我还想听听8月29日七牛主办的“数据重构未来”大会,看看会议嘉宾的数据共享报告中,预测了哪些商业价值和机会。

标题:“一篇文案为你解读大数据的现在和未来”

地址:http://www.xunleidownload.com/xhxw/27341.html