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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(chǎng)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(diǎn)
• 任務(wù)3：大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)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(jì)量單位已經(jīng)超過(guò)TB級(jí)別發(fā)展到PB、EB、ZB、YB甚至是BB級(jí)別。

“大數(shù)據(jù)”是一個(gè)較為抽象的概念，至今尚無(wú)確切、統(tǒng)一的定義，各方對(duì)“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(shí)間內(nèi)無(wú)法用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具采集、存儲(chǔ)、管理和分析其內(nèi)容的數(shù)據(jù)集合。

　研究機(jī)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(qiáng)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(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。

　若從技術(shù)角度來(lái)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(duì)這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)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(shí)現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高對(duì)數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過(guò)“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。

任務(wù)2：大數(shù)據(jù)特點(diǎn)

　　一般認(rèn)為，大數(shù)據(jù)主要具有以下5個(gè)方面的典型特征，即規(guī)模性（Volume）、多樣性（Variety）、高速性（Velocity）、價(jià)值性（Value）、以及真實(shí)性（Veracity），即所謂的5V，接下來(lái)，通過(guò)一張圖來(lái)具體描述。

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　　接下來(lái)針對(duì)圖中的 5V 特征進(jìn)行簡(jiǎn)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(shí)代，一個(gè)小小的MB級(jí)別的MP3就可以滿足很多人的需求，然而隨著時(shí)間的推移，存儲(chǔ)單位從過(guò)去的GB到TB，乃至現(xiàn)在的PB、EB級(jí)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(zhǎng)。社交網(wǎng)絡(luò)（微博、推特、臉書）、移動(dòng)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(lái)源。

　　淘寶網(wǎng)近4億的會(huì)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(guò)300TB。迫切需要智能的算法、強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理平臺(tái)和新的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，來(lái)統(tǒng)計(jì)、分析、預(yù)測(cè)和實(shí)時(shí)處理如此大規(guī)模的數(shù)據(jù)。

　　數(shù)據(jù)相關(guān)計(jì)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(lái)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(kù)表示和存儲(chǔ)，表現(xiàn)為二維形式的數(shù)據(jù)。一般特點(diǎn)是：數(shù)據(jù)以行為單位，一行數(shù)據(jù)表示一個(gè)實(shí)體的信息，每一行數(shù)據(jù)的屬性是相同的。如財(cái)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(kù)二維邏輯表來(lái)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(kù)或其他數(shù)據(jù)表的形式關(guān)聯(lián)起來(lái)的數(shù)據(jù)模型結(jié)構(gòu)，但包含相關(guān)標(biāo)記，用來(lái)分隔語(yǔ)義元素以及對(duì)記錄和字段進(jìn)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(shí)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(yè)等。

　　有統(tǒng)計(jì)顯示，目前結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占據(jù)整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)量的75%以上，而產(chǎn)生價(jià)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(zhǎng)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(bào)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(shí)代，大數(shù)據(jù)的交換和傳播主要是通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算等方式實(shí)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(lái)的是更大的挑戰(zhàn)，即如何快速計(jì)算分析大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為當(dāng)下熱門的話題。舉個(gè)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(wàn)的結(jié)果中毫秒級(jí)的找到符合你關(guān)鍵詞的選項(xiàng)呢，這就需要大數(shù)據(jù)的高速處理能力。

4. 價(jià)值性（Value）

　　大數(shù)據(jù)的核心特征是價(jià)值，其實(shí)價(jià)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(jià)值密度越高數(shù)據(jù)總量越小，數(shù)據(jù)價(jià)值密度越低數(shù)據(jù)總量越大。

　　任何有價(jià)值的信息的提取依托的就是海量的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。當(dāng)然，目前大數(shù)據(jù)背景下有個(gè)未解決的問(wèn)題，如何通過(guò)強(qiáng)大的機(jī)器算法更迅速地在海量數(shù)據(jù)中完成數(shù)據(jù)的價(jià)值提純。

5. 真實(shí)性（Veracity）

　　真實(shí)性，其實(shí)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(shí)的行為信息或者客觀事物的真實(shí)信息。以網(wǎng)頁(yè)訪客數(shù)據(jù)為例，很多網(wǎng)站為了賺取更多的廣告費(fèi)用，會(huì)使用作弊機(jī)器人對(duì)廣告進(jìn)行點(diǎn)擊，這樣其實(shí)就造成了作弊流量，而這些流量并不能反映用戶真實(shí)需求。

任務(wù)3：大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景

　　大數(shù)據(jù)無(wú)處不在，大數(shù)據(jù)應(yīng)用于各個(gè)行業(yè)，包括金融、汽車、餐飲、電信、能源、體能和娛樂(lè)等在內(nèi)的社會(huì)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(zhǔn)營(yíng)銷法寶

　　電商是最早利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷的行業(yè)，除了精準(zhǔn)營(yíng)銷，電商可以依據(jù)客戶消費(fèi)習(xí)慣來(lái)提前為客戶備貨，并利用便利店作為貨物中轉(zhuǎn)點(diǎn)，在客戶下單15分鐘內(nèi)將貨物送上門，提高客戶體驗(yàn)。

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

2. 金融大數(shù)據(jù)——財(cái)源滾滾來(lái)

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

　　麥肯錫的一份研究顯示，金融業(yè)在大數(shù)據(jù)價(jià)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(cái)富管理客戶推薦產(chǎn)品；美國(guó)銀行利用客戶點(diǎn)擊數(shù)據(jù)集為客戶提供特色服務(wù)，如有競(jìng)爭(zhēng)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(píng)論等行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，每周給客戶發(fā)送針對(duì)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(gè)方面：精準(zhǔn)營(yíng)銷、風(fēng)險(xiǎn)管控、決策支持、效率提升以及產(chǎn)品設(shè)計(jì)。

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(jiǎn)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(tái)積累了海量的病例、病例報(bào)告、治愈方案、藥物報(bào)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(guò)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(shí)間接受最好的治療。

4. 零售大數(shù)據(jù)——最懂消費(fèi)者

　　零售行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用有兩個(gè)層面，一個(gè)層面是零售行業(yè)可以了解客戶消費(fèi)喜好和趨勢(shì)，進(jìn)行商品的精準(zhǔn)營(yíng)銷，降低營(yíng)銷成本。另一層面是依據(jù)客戶購(gòu)買產(chǎn)品，為客戶提供可能購(gòu)買的其它產(chǎn)品，擴(kuò)大銷售額，也屬于精準(zhǔn)營(yíng)銷范疇。例如：美國(guó)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(duì)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(gè)方面，一方面可以利用大數(shù)據(jù)傳感器數(shù)據(jù)來(lái)了解車輛通行密度，合理進(jìn)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(lái)實(shí)現(xiàn)即時(shí)信號(hào)燈調(diào)度，提高已有線路運(yùn)行能力。

6. 輿情監(jiān)控大數(shù)據(jù)——名偵探柯南

　　《黑貓警長(zhǎng)》大家都很熟悉，它講述的是“黑貓警長(zhǎng)”如何精明能干、對(duì)壞人窮追不舍、跌宕起伏的故事情節(jié)。拿到大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下的話，雖然它也能體現(xiàn)“黑貓警長(zhǎng)”的盡職盡責(zé)、聰明能干，但更多的會(huì)歸結(jié)到一個(gè)問(wèn)題：為何還是如此的被動(dòng)、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(guó)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(guó)家政策

　　黨的十八大提出“實(shí)施國(guó)家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略”，國(guó)務(wù)院印發(fā)《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》，大數(shù)據(jù)技術(shù)和應(yīng)用處于創(chuàng)新突破期，國(guó)內(nèi)市場(chǎng)需求處于爆發(fā)期，我國(guó)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)面臨重要的發(fā)展機(jī)遇。

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

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2. 大數(shù)據(jù)發(fā)展前景之國(guó)際方面

　　國(guó)際數(shù)據(jù)公司IDC預(yù)測(cè)，到2020年，企業(yè)基于大數(shù)據(jù)計(jì)算分析平臺(tái)的支出將突破5000億美元。目前，我國(guó)大數(shù)據(jù)人才只有46萬(wàn)，未來(lái)3到5年人才缺口達(dá)150萬(wàn)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(xué)、對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)、中南大學(xué)首次成功申請(qǐng)到“數(shù)據(jù)科學(xué)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(xué)校獲批，是過(guò)去兩次審批通過(guò)額度近8倍。

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　　目前，全國(guó)共有283所本科高校開設(shè)“數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)”專業(yè)，270所高職院校成功申報(bào)“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(jì)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(tái)、分析數(shù)據(jù)指標(biāo)

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? ? ?3.數(shù)據(jù)可視化（報(bào)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?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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