大数据概念解读

2021-11-26 16:27 浏览量:298

大数据时代

在大数据时代,数据开始呈现爆发性增长,互联网、移动互联网、物联网、成千上万的传感器、穿戴设备、GPS等,都在推动大数据处理技术快速发展。  建设现代化经济体系离不开大数据发展和应用,要构建以数据为关键要素的数字经济。大数据时代数据成为社会重要生产要素和基础性战略资源。

一、大数据基础知识

什么是大数据?

大数据(Big Data),又称巨量资料或海量资料,通常是指巨大而复杂的数据集合。大数据超出传统工具或单台计算机的处理能力,因此无法用常规软件对数据进行采集、存储、挖掘、分析及应用管理,而是必须用新的数据处理模式才能具有更强的洞察力、决策力和优化能力,大数据处理技术包括数据接入、数据持久存储、数据计算和分析、数据展示(可视化)等等。大数据技术体系庞大而复杂,基础技术包含数据采集、数据处理、分布式存储、数据清洗、数据挖掘、数据仓库、并行计算、数据可视化

大数据的特征

1、数据体量大(Volume)

2、数据类别多(Variety)

3、处理速度快(Velocity)

4、价值密度低(Value)

数据的采集

大数据完整产业链条包括大数据采集、大数据存储及分析、大数据应用等,大数据采集是产业链条的重要一环。数据采集就是将数据写入数据仓库中,把零散的数据整合在一起,然后对这些数据进行综合分析。数据采集包括文件日志的采集、数据库日志的采集、关系型数据库的接入和应用程序的接入等。在数据量比较小的时候,可以写个定时的脚本将日志写入存储系统,但随着数据量的增长,这些方法无法提供数据安全保障,并且运维困难,需要更强壮的解决方案。

1、人为数据及社交数据

2、移动通信数据

3、机器和传感器数据

4、交易数据

5、其它开放性数据

大数据的价值,远远不止于此,大数据对各行各业的渗透,大大推动了社会生产和生活,未来必将产生重大而深远的影响。

现实存在的问题

1、政府

以2020年新冠疫情为例:此次疫情暴露出政府数据与社会数据对接不畅的短板,如部分城市缺乏民众移动轨迹数据,必须建立政企一体、多源整合的数据资源体系。

2、企业

企业未形成自觉的经济实体,企业的投资决策,尤其是大型项目的决策,一般是由上级部门作出的,资金主要也是由银行贷款等各渠道提供,国家有兜底,项目的盈利性并不成为投资与否的最重要因素,盲目投资,企业的投资需求因不受自有资金的约束,因此始终保持旺盛业态。而在市场经济条件下必然有竞争,有竞争就会有重复建设,这种情况在市场经济环境下很容易会造成产业结构的失调,造成大量产品或服务的积压,容易形成“三高一低”(高污染、高耗能、高投入、低附加值)的业态。

3、个人

2020年新冠疫情防控期间,因社会环境公司倒闭,个人被迫失业,这就满足可以享受国家失业补助金的公共服务了,由于信息的不对称,公共服务的被动服务,需要个人主动获取办理,才可享受得到,同时申请办理的成本很高,造成很多满足条件的人也没能享受到,这就造成很多公共服务清单空有其名,没有发挥其应有的社会效能。

 随着大数据继续渗透到我们的日常生活中,围绕大数据的炒作正在转向实际使用中的真正价值。了解大数据的全景及其在不同行业的应用,将有助于更好地了解你的角色和未来不同行业的发展。本文分析10个使用大数据的垂直行业,这些行业面临的挑战以及大数据如何解决这些问题。涉及的10大行业分别是1.银行业与证券业、 2.通讯、媒体和娱乐、 3.医疗保健、 4.教育行业  5.制造业和自然资源开采业 6.政府  7.保险业  8.零售和批发贸易  9.交通行业 10.能源与公用事业。

     比较突出的痛点问题就是有以下几个方面:

一、信息的碎片化:各个部门内部都是局域网,数据信息不能共享,也不能互联互通。给我们的生活办事带来诸多的不便。二、软硬件技术:不能够满足我们日益网络发展的需求,软件开发及硬件设施比如计算、存储、宽带、成本高,负担重诸多问题。

三、没有标准化的管理:如果 数据没有标准化的规范管理,不能确保数据之间有机统一,没有完善的法律保障。

四、数据安全性:数据的安全问题存在隐患,尤其是政务数据会对国家安全,国际影响造成巨大的损失。结合国家推出一系列的政策支撑。《数据安全法》及《个人信息安全法》相继出台。为数据安全保驾护航。

数据治理意义、作用和价值
 

意义

是构建完善、共享、统一管理数据环境的基本保障和重要组成部分

是把数据作为资产来管理的有效手段

作用

确定了一系列岗位角色和相应的责任及管理流程

保证了业务数据在采集、集中、转换、存储、应用整个过程中的完整性、准确性、一致性和时效性。

价值

企业进行数据治理的最大驱动力来自数据质量,通过提高数据质量实现更多的业务价值。

将实现业务目标作为数据管理和服务的核心驱动力,优化数据架构,提升数据仓库/信息化管理系统建设,支持管理能力的提高、精细化和决策的科学性。

 

 

来源:北京中科大数据研究院

 

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