大數據時代數據資源該怎麼利用

㈠ 「大數據」時代下如何處理數據

大數據被越來越多的人提起，其價值也逐漸深入人心。但，大數據是如何處理的，很多人並不知道。其實，通常大數據處理方式包括兩種，一種是實時處理，另一種則為離線處理。

商業中比較常見的，就是使用HDFS技術對數據進行儲存，然後使用MapRece對數據進行批量化理，然後將處理好的數據進行存儲或者展示。其中，HDFS是一種分布式文件系統，而MapRece則是一種分布式批量計算框架。

㈡ 大數據怎麼應用，大數據是什麼

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。[1]
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》[2] 中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）、Veracity（真實性）。
未至科技數據中心解決方案是以組織價值鏈分析模型為理論指導，結合組織戰略規劃和面向對象的方法論，對組織信息化戰略進行規劃重造立足數據，以數據為基礎建立組織信息化標准，提供面向數據採集、處理、挖掘、分析、服務為組織提供一整套的基礎解決方案。未至數據中心解決方案採用了當前先進的大數據技術，基於Hadoop架構，利用HDFS、Hive、Impala等大數據技術架構組件和公司自有ETL工具等中間件產品，建立了組織內部高性能、高效率的信息資源大數據服務平台，實現組織內數億條以上數據的秒級實時查詢、更新、調用、分析等信息資源服務。未至數據中心解決方案將，為公安、教育、旅遊、住建等各行業業務數據中心、城市公共基礎資料庫平台、行業部門信息資源基礎資料庫建設和數據資源規劃、管理等業務提供了一體化的解決方案。

㈢ 大數據時代，數據到底怎麼用

我們需要不拘一格的自主權，和我們考慮的數據一樣。對我們來說，這不僅僅是數字，在我們看似平常的一些數據，甚至能讓傳統數據科學家屈服。
舉個例子，社交軟體注冊時需要詢問新用戶用一些形容詞（標簽）來描述他們的個性，傳統的分析師可能不喜歡這樣的數據，因為他們不容易量化。但對設計師來說，這些數據可以避免做一些無用功。
理解好「為什麼」才能讓我們創造更佳的用戶體驗。
畢竟，我們經常面臨各種各樣的挑戰，因此我們擁有藝術和科學數據分析方面轉變思維的權利。
有2類主要數據是我們考慮的方向：
定量數據（Quantitative data）
定性數據（Qualitative data）
定量數據（Quantitative data）
大數據！數字！圖表和圖形！
簡單地說，定量數據是關於「誰（Who）」、「什麼時候（When）」、「什麼（What）」和「在哪裡（Where）」的數值數據。
思考Google Analytics（著名互聯網公司Google為網站提供的數據統計服務），思考人口統計分析數據。
這種類型的信息是與設計師高度相關的，歸根結底，了解用戶是開始設計前 要做的先行步驟，這至少也能解決一個問題。
定性數據（Qualitative data）
定性數據最好的定義為非數字信息，是關於「如何（How）」和「為什麼（Why）」。
用戶為什麼會選擇你的產品？他們是怎麼使用的呢？用戶如何感知你的產品？
定性數據是更難想像得到的，但它仍然可以在你的設計過程中發揮關鍵作用。例如，只要看看微博的熱門話題，就能輕松找到能夠用戶關注的范圍廣度，並挖掘任何你想要的關鍵字。
知道了大家關注什麼這就是非常棒的信息，但是想像一下他們為什麼會關注這些話題，以及對我們又有什麼幫助，或者更好的是：如何才能更加滿足他們？
理解好「為什麼」能讓我們為用戶創造更多的參與體驗，從而增加我們的產品或服務的整體價值。
不要只在意數據，心裡還要有一個特定的目標。
如何在設計中充分利用數據
現在，我們已經掌握了一些對我們設計師有用的數據，讓我們談談如何實際利用數據來完成目標和取悅用戶。
以一個問題開始
數據在外行看了似乎勢不可擋。誰沒有在Google Analytics迷失或暈頭轉向過？如果你帶著特定的目標去挖掘相關信息，你會很容易得到，原來還有這么迷人的東西可以看！

㈣ 大數據有什麼用途

大數據技術主要還包括以下作用：

第一，對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。

移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。

第二，大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。

面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。

第三，大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。

各行各業的決策正在從「業務驅動」 轉變「數據驅動」。

大數據是大量、高速、多變的信息，它需要新型的處理方式去促成更強的決策能力、洞察力與最佳化處理。大數據為企業獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。

㈤ 大數據的利用過程是什麼

大數據處理：採集、導入/預處理、統計/分析、挖掘

㈥ 大數據可以應用在哪些方面

可以應用在雲計算方面。

大數據具體的應用：

1、洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。

2、google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。

3、統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。

4、麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。

5、梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。

6、醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰，而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展，這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。

7、及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。

8、為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。

9、分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。

10、根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。

(6)大數據時代數據資源該怎麼利用擴展閱讀：

大數據的用處：

1、與雲計算的深度結合。大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。

自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

2、科學理論的突破。隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。

參考資料：

網路--大數據