大数据是什么?
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热心网友
什么是大数据？
列举三个常用的大数据定义:
(1)具有较强决策、洞察和流程优化能力的海量、高增长、多样化的信息资产需要新的处理模式。
——Gartner
(2)海量数据量、快速数据流和动态数据速度、多样的数据类型和巨大的数据价值。
—— IDC
(3)或者是海量数据、海量数据、大数据，是指所涉及的数据太大，无法在合理的时间内被截取、管理、处理、整理*类可以解读的信息。
—— Wiki
大数据的其他定义也差不多，可以用几个关键词来定义大数据。
首先是“大尺度”，可以从两个维度来衡量，一是从时间序列中积累大量数据，二是对数据进行深度提炼。
其次，“多样化”可以是不同的数据格式，比如文字、图片、视频等。，可以是不同的数据类别，如人口数据、经济数据等。，也可以有不同的数据源，如互联网和传感器等。
第三，“动态”。数据是不断变化的，它可以随着时间迅速增加大量的数据，也可以是在空间不断移动变化的数据。
这三个关键词定义了大数据的形象。
但是，需要一个关键能力，就是“处理速度快”。如果有这样的大规模、多样化、动态的数据，但是需要很长时间的处理和分析，那就不叫大数据。从另一个角度来说，要实现这些数据的快速处理，肯定没有办法手工实现，所以需要借助机器来实现。
热心网友
你好，大数据是指巨量的数据，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
当下，大数据技术作为新兴技术被许多互联网大厂所需，以华为为例。
1、华为云推出大数据稽核方案解决偷逃费
很多朋友可能发现,部分省界收费站变少而ETC通道在增加,高速公路的出行体验比以前更加顺畅。然而,在公众体验节省费用、便捷通行等利好的同时,高速公路的管理运营单位却饱受新情况的困扰。
部分车主偷逃费方式多样化,包括换卡逃费、车头挂车分离逃费、倒换电子标签、ETC车道跟车逃费等。同时偷逃费行为向专业化、团伙化演变,给高速运营单位带来大量经济损失和严峻挑战。
目前收费卡口仍主要使用传统稽核方法。传统方式通常基于初步的车辆行驶异常信息作筛查依据,如频繁进出站等,却难以发现大量逃费,存在的主要问题是:
大数据分析应用较少,缺乏数据深度分析
基本以收费数据为主,视频/图片等辅助证据不足
依赖大量人工进行稽核,效率低下
针对传统稽核方法的不足之处,华为云正式推出高速公路大数据稽核解决方案。
该方案基于华为云业界领先的云数字平台,结合华为在高速公路行业的深厚积淀,利用大数据、人工智能、云计算等技术,实现了海量通行记录数据的偷逃费自动分析,并结合门架摄像头抓拍的图像记录实现偷逃费车辆的精准识别,保障高速业主收益。
华为云大数据稽核解决方案包括三大平台:
AI边缘稽核平台,基于华为自研鲲鹏920和升腾310芯片+智能边缘平台IEF Edge架构,实现30+车辆特征和上万种车型的识别、稽核场景的实时处理,车辆通行照片的存储;
大数据稽核平台,主要包括基础设施层、平台层、使能层、应用层:
基础设施层:提供计算、存储、网络等基础资源
平台层:提供智能数据湖平台DAYU、AI开发平台ModelArts、边缘管理平台IEF、数据库及中间件等通用平台及组件
使能层:提供车辆识别算法、以图搜图、路径还原等基础能力
应用层:包括稽核系统、客服系统等其他公共服务类系统,其中稽核系统主要实现偷逃费模型、通行记录分析、证据链管理、信用管理、黑白名单管理等稽核相关功能
车辆特征训练开发平台,实现新的车型识别和车辆特征识别能力的持续提升,车辆异常通行照片的持久存储;其中ModelArts是一站式AI训练开发平台,提供车型和车辆特征的海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、车辆识别模型自动化生成、云边按需部署模型等能力。
2、华为大数据工程师
华为云致力于为客户提供高度可信的业务运行环境,易获取、按需使用、弹性扩展的云安全服务,帮助客户保护云上的应用系统和重要数据,华为云已获得了CSA STAR、ISO安全体系等20多个安全合规认证,并在2018年就高分通过了等保四级测评。
目前，包括腾讯、阿里等互联网头部企业在内的大厂，均在积极使用大数据、云计算等技术为产品赋能。例如最早使用大数据技术实现音乐推荐个性化的网易云音乐、在电商平台普遍使用的商品推荐功能等等，均是基于大数据技术运用的代表。
以华为为例，华为给1-3年经验的大数据开发工程师开到了高达4万的月薪，在其他大厂的招聘中30k-60k的大数据开发工程师，也只要1-3年工作经验，可以说大数据、云计算仍是当下的红利岗位。
希望我的回答对你有所帮助！
热心网友
大数据本身是一个抽象的概念。从一般意义上讲，大数据是指无法在有限时间内用常规软件工具对其进行获取、存储、管理和处理的数据集合。
目前，业界对大数据还没有一个统一的定义，但是大家普遍认为，大数据具备 Volume、Velocity、Variety 和 Value 四个特征，简称“4V”，即数据体量巨大、数据速度快、数据类型繁多和数据价值密度低，如下图 所示。
热心网友
什么是大数据？
大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
具体来说，大数据具有4个基本特征：
一是数据体量巨大。百度资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB（1PB=1024TB），这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。
二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。
三是处理速度快。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。
四是价值密度低。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。
热心网友
首先用一个调查数据来展示大数据的“大”。在2011年的时候，全世界的数据规模已经达到了1.8ZB，这个数据可能听起来不够具象化，通俗一点的来说，它可以填满575亿个32GB的iPad，而这些iPad可以在中国修建两座长城。仅仅经过大约十年左右，到2020年的时候，全球的数据已经达到了40ZB。而由人类自身所创造的这些数据已经超出了人类所力所能及处理的范畴。如何管理和使用这些数据，开始成为了一个新兴的领域，大数据也就随机出现。
大数据有四个特性，第一个就是高容量，也就是说一定要“大”，至于需要大到什么程度呢，就是要以TB往上走。第二个就是多样化，是区别于以往海量数据挖掘的最主要特征。它有两层含义，一是数据来源多样化，系统数据、设备日志、传感器、文件系统等等来源。二是数据结构多样化，这是核心特征！要包含结构化数据、非结构数据。
第三个是即时效性，基本上至少也要达到亿级数据一秒查询，做的比较好的可以达到千亿级数据一秒查询。这个特征几乎决定了传统技术架构无法满足要求，因此Hadoop架构的出现催化了大数据的发展，也是有人认为Hadoop就是大数据的原因。第四个是价值，数据一定要有价值、而后才能产生价值。就好比存商品的叫才能仓库，存垃圾的叫垃圾填满坑一样。没价值的数据就像一个垃圾填满坑，这也是为什么数据治理在大数据实施中非常重要的原因之一。
