大家都在讲大数据,大数据是什么呢？( 二 ) _经验知识

文章插图
1、大量：是数据大小的一个相对定量描述。不同行业、不同业务。对“大量”的界定不同。在互联网ToC业务行业。一般都是PB级别以上才称为大数据。而对于ToB的企业。行业业务不同。衡量数据大小规模也不同。一般100TB级别以上也称为大数据。我们称此为“泛大数据”；
2、高速：大数据一般是和云计算“孪生”出现的。一般行业性积累起来的数据。只有通过云计算提供普适性服务。才能称为大数据。此时就需要对数据访问具有一定的速度要求。
3、多样：对数据形态、内容、属性等不能局限在小范围。比如：描述终端用户属性如果只有一个身份证号属性。而没有其他任何属性。则即使拥有全中国15亿人口身份证号码。也不能称为大数据。
4、低价值密度：大数据是通过规模、类别等进行量的积累来体现数据价值的。少量数据不能具有广泛代表性。也不能作为价值衡量的依据。
5、真实性：任何虚假的数据。都只能叫做数据。不能广泛作为业务支撑。更谈不上大数据。

文章插图
目前虽然云计算开始普及。部分行业也逐步具有一定的AI特性。但大数据及大数据平台尚未普及。大数据的价值尚未得到广泛开发和利用。目前通过大数据至少可以实现以下价值和意义：
1、精准营销。对企业发展而言。业务拓展是必须经营中心。而通过对所在行业、潜在客户等做大数据分析。可以实现精准营销。如：阿里巴巴拥有广大消费者的全面用户画像大数据。所以蚂蚁金服就能精准的对那些需要小额资金实施消费贷款。而传统银行由于没有这一类大数据。因此在消费金融方面。传统银行的业务和互联网金融不在一个Level！
2、业务转型。对许多线下重业务企业。通过日积月累的业务数据做综合比对分析。可找到那些可以在线上运行、且风险小、投入小、利润率高的业务。从而逐步将业务中心进行转型。达到企业转型的目的。
3、趋势分析。大到国家发展战略。小到个人职业生涯规划。基于大数据做趋势分析。在通过对比判断已成为必不可少的环节。
4、“杀熟” 。对此我只好呵呵了！
三、大数据相关平台及服务
目前常用的大数据平台多数都是国外为主。且基本属于开源框架。如：Hadoop系列、Spark、Storm、Flink、Kafka等。

文章插图
国内大数据平台服务主要是以阿里云、腾讯云、华为云等云计算服务提供商为主。提供包括计算、存储、加速访问等一系列大数据相关服务。
总之。个人认为。大数据对于我们而言。尙无准确定义。在大多数场景下。根据应用场景、应用效果、应用数据量、计算规模等综合衡量。正如：你觉得它是。那么它就是。你觉得它不是。那么它就不是！但大数据正在深入走进我们的生活中。且越来越深刻的影响着我们的生活。如：出行、购物、学习等。无不充斥着大数据应用的影子！