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[大数据]什么是大数据?可能跟很多人想的不太一

  ● 数据清洗:在数据采集过程种需要对源数据做清洗处理。其实也是对数据做加工的过程,确保命名约定,编码结构,属性维度等一致性。因为本身的源数据会存在垃圾数据,本身也是杂乱的没有很好的逻辑,数据清洗的过程就是让数据更具逻辑性,更干净有序的存储。

  10台Worker服务器根据1,2,3...10,进行了编号,假设每个人的都有一个微博ID(是数字),按照微博ID的个位数来进行划分,比如我ID是 1001,那我的处理结果会在1号服务器,ID是100213,那么处理结果就在3号服务器。

  数据集市特点:

  ①、多维度分析: 多维事件的分析,对不同维度之间的组合、关系进行分析。

  服务器搭建好了,架构弄好以后,程序员开始分头写程序,一部分负责写数据文件的划分,把文件分成一小块一小块来处理;一部分负责写计算任务调度,就是把划分好的数据文件分配到90台Master服务器中;一部分负责写归并处理程序,部署到剩下的10台Worker服务器,接收那90台服务器传过来的数据,并计算结果;一部分负责写出错检测,检查哪些机器挂了导致计算任务停止了,一旦发现出错了,把计算任务分配到其他正常的服务器上计算。

  ● 由业务部门定义、设计和开发。

  ④、回访分析:回访是留存的一种特别的形式,可以看他一段时间内访问的频次,或者访问的时间段的情况

  用通俗的话说数据仓库是为数据集市提供服务,在数据仓库里,每个数据单元都与特定的时间相关。数据仓库包括原子级别的数据和轻度汇总的数据,是面向主题的、集成的、不可更新的(稳定性)、随时间不断变化(不同时间)的数据集合,用以支持经营管理中的决策。而数据集市就是数据仓库的一个子集,他主要面向部门级业务,并且只面向某个特定的主题。为了解决灵活性与性能之间的矛盾,数据集市就是数据仓库体系结构中增加的一种小型的部门或工作组级别的数据仓库。数据集市存储为特定用户预先计算好的数据,从而满足用户对性能的需求。数据集市可以在一定程度上缓解访问数据仓库的瓶颈。

  ③、留存分析:用户来了之后我们希望他不断的来,不断的进行购买,这就是留存。

  ● 有特定的应用。

  ● 全:就是说我们要拿多种数据源,不能说只拿一个客户端的数据源,服务端的数据源没有拿,数据库的数据源没有拿,做分析的时候没有这些数据你可能是搞歪了。大数据里面讲的是全量,而不是抽样,因为数据之间可能有很大差异。比如纵向里,做全国零售数据分析的时候,不能只把四川或者北京的拿来分析,因为它一定代表不了黑龙江、甘肃等地方,所以必须要全量分析全国数据。横向里,我们在分析某个商品的总的销售情况的时候,我们除了分析线下零售数据还有需要C端外送数据和电商数据,因为一个东西可能在公司的多个业务系统上销售。所以对于多个业务系统的公司,需要每个业务系统涉及的数据都要足够全,不能有任何一个系统有缺失。

  3、数据分析

  数据集市(Data Mart) ,也叫数据市场,数据集市就是满足特定的部门或者用户的需求,按照多维的方式进行存储,包括定义维度、需要计算的指标、维度的层次等,生成面向决策分析需求的数据立方体。数据中心的重点就在于它迎合了专业用户群体的特殊需求,在分析、内容、表现,以及易用方面。数据中心的用户希望数据是由他们熟悉的术语表现的。

  ③、数据集市

  ①、数据建模

  ● 集成:构造数据仓库时,数据来源是多种异构的数据源,使用数据清洗和数据集成技术,确保命名约定,编码结构,属性维度等一致性。

  ● 投资快速回收。

  ● 数据集市的特征包括规模小。

  一、大数据应用思维

  假设上面的流程都正常,因为机器多了,原本需要200多天的任务,有了100台机器,结果3天就跑完了!得到了这样的微博用户特征(@大师兄[单身概率 88%,科技工作者概率90%,性别男概率100%,本科毕业概率81%,收入水平5000元/月概率 10% ...])。

  ● 非易失:数据仓库不同于普通的业务应用数据,它跟操作环境下的应用数据是分离的,所以它不需要参与事务处理和并发控制。通常它只需要两种数据访问:数据的装入(抽取)和数据访问,不存在数据更新或者数据删除,所以数据修改时需要加入数据修改时间、修改人,数据删除时在数仓标记数据已经删除。

  ● 伴随时间变化:数据仓库存储从时间维度提供信息,所以每一条数据必须包含时间维度,同时也就需要各个业务系统在建表时加入“创建时间、修改时间、创建人、修改人、是否删除”五个字段

  ● 购买较便宜。

  ● 可升级到完整的数据仓库。

  ● 业务部门管理和维护。

  二、数据处理的流程

  ②、数据仓库

  ● 细:其实就是强调多维度,在采集数据的时候尽量把每一个的维度、属性、字段都给它采集过来。比如:像 where、who、how 这些东西给它替补下来,后面分析的时候就跳不出这些能够所选的这个维度,而不是说开始的时候也围着需求。根据这个需求确定了产生某些数据,到了后面真正有一个新的需求来的时候,又要采集新的数据,这个时候整个迭代周期就会慢很多,效率就会差很多,尽量从源头抓的数据去做好采集。

  ● 面向主题:数据仓库是围绕着一些主题,如顾客,供应商,产品,销售等创建的。数据仓库关注决策者的数据建模与分析,排除对决策无用的数据,提供特定简单明确的数据视图。

  全:多种源(客户端、服务端、数据库等),完善的数据源(零售、C端、电商、供应链等)全量而且非抽样

  【例1】

  大数据的数据处理这件事用一种非技术的角度来看的话,可以按处理顺序分为三个部分,第一个部分是数据采集,第二个部分是数据存储,第三个部分是数据分析,这也是大数据搭建的基本产品模型。

  细:Who、When、Where、How、What

  2、数据存储

  数据采集最重要的就是数据源,数据源好,后面的事情都很容易。但如果数据源就有问题或是太差不全之类的,后面有些问题用再复杂的算法可能都解决不了,可能都是很难得到正确的结论。所以数据采集处理流程有两个基本的原则,一个是全,一个是细。

  ● 工具集的紧密集成。

  数据建模指的是对现实世界各类数据的抽象组织,确定数据库需管辖的范围、数据的组织形式等直至转化成现实的数据库。 将经过系统分析后抽象出来的概念模型转化为物理模型后,在visio或erwin等工具建立数据库实体以及各实体之间关系的过程(实体一般是表)。在软件工程中,数据建模是运用正式的数据建模技术,建立信息系统的数据模型的过程。(百度百科)

  ②、漏斗分析:对于电商、订单相关的这种行为的产品来说非常重要,要看不同的渠道转化这些东西,一个用户从做第一步操作到后面每一步操作,可能是一个杂的过程。

  1、数据采集

  当数据采集回来并存储好以后就可以在这基础上运用这些数据来做数据分析了,对于互联网产品常用的分析方式有四种:

  产品经理给大数据部门提了个需求:我想知道所有用户的标签,比如哪些用户喜欢时尚类型的微博、哪些用户是单身狗等,好给这些人针对性推阿里巴巴的广告,而且很急,下个月新版本就要上线。

  ● 提供更详细的、预先存在的、数据仓库的摘要子集。

  ● 基本原则

  数据模型就是对现实世界的一个抽象化的数据的表示。大数据的数据建模则是基于大数据本身的数据量、数据特征、业务需求、还有自身分析重点和目标做的数据模型。我们可以针对分析的需求对数据重新进行解码,它内容可能是一致的,但是我们的组织方式改变了一下。就拿用户行为这块数据来说,就可以对它进行一个抽象,然后重新把它作为一个判断表。数据建模时常常考虑的有两个概念,一个是维度,一个是指标

  数据仓库在创建的时候需要分库和分表:创建表时根据数据清洗阶段进行分库,根据主题域进行分表。

  ● 面向部门。

  通常各个业务系统,一般前端做一个请求,然后对请求经过处理,再更新到数据库里面去,数据库里面建了一系列的数据表,数据表之间都是很多的依赖关系。这些表一个业务项发展差不多一年以上它可能就牵扯到几十张甚至上百张数据表,然后把这个表直接提供给业务分析人员去使用,理解起来难度是非常大的。数据建模则可以把这些关系重构,让业务人员更容易理解。

  ● 能快速实现。

  大数据部门的程序员们收到需求之后,一分析,数据有好几百TB,一台机器跑要跑7个月(200多天),所以得用分布式计算。于是搞了100台服务器,并把这100台服务器分成两部分,一部分有90台,叫Master,负责划分数据,分配数据处理任务;一部分有10台,叫Worker,负责归并数据块,计算出最终结果。

  在数据结构上,数据仓库是面向主题的、集成的数据的集合。而数据集市通常被定义为星型结构或者雪花型数据结构,数据集市一般是由一张事实表和几张维表组成的。

  上面说的四种分析结合起来去使用,对一个产品的数据支撑、数据驱动的这种深度就要比只是看一个宏观的访问量或者活跃用户数就要深入很多。

  大数据的数据量一直处于增加变化当中,关于大数据的存储、分析等技术也一直在发展中,更多数据模型也在不断出现并验证当中,相信未来大数据可以更好、更精准地服务于我们,为我们的工作、生活、环境等带来更多的便捷和良好体验。

  四、大数据中的数据大部分为低价值的

  大数据是传统的数据库技术和单部计算机几乎无法存储处理的,很多大数据容量都达到PB以上级别,必须借助于更先进的技术和更大容量的存储设备,如现在的大数据基本都采用分布式系统、云数据库和NoSQL数据库等存储技术方式。

  上面介绍了大数据的一些特性,大家应该能大概了解什么是大数据了。大数据现在在一些行业或领域已经有所应用了,如在电商行业,电商企业通过分析用户的行为、习惯等的大数据,为用户提供更加精准的商品服务;在医疗行业,通过对大数据的分析,对疾病提前预判并采取预防、治疗措施;在交通领域,通过对交通行为、位置等的大数据分析,预判每个时段、地区的交通拥堵情况,引导车辆行驶更加合适的路线等等。

  二、大数据存储数据的多类别

  今天小编到一家快餐店吃午饭,因为正是吃饭高峰期,排队、拿饭的人都非常多,排成了几列长长的队伍。店里服务人员看到这种情况,就一边过来引导顾客去扫描他们店里的一个二维码,一边解释说那个是快餐店的点餐二维码,顾客可以不需要排队就能用微信或是支付宝点餐。有部分年轻人听到后就纷纷过去用手机扫描二维码进行点餐,但是当服务人员想去引导一位差不多60岁的大叔时,那位大叔的态度不是很好,还大声嚷道:“扫什么二维码,你们就想获取我的大数据,然后发广告给我,不够服务人员就多招几个,我就不扫二维码。”服务人员见状只能走开,让他继续在那里排队。

  大数据会不断有新数据的填充加入,不会保持不变,随着时间的推移,数据容量会不断扩大,但只要存储空间、存储技术、分析技术允许,很难说到什么容量级别就停止。

  对大数据,麦肯锡全球研究所给出的定义是:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据并不是快餐店那位大叔所讲的一个人的电话号码等所有的数据,而是大量人或动物的行为、习惯等各方面多类型、动态变化、大部分为低价值的海量数据。下面就让小编再来具体介绍一下:

  可能有人会问,大数据的容量这么大,都存储些什么类别的数据?但其实大数据很难说清楚是具体存储哪些类别的数据,也可以说只要能被智能设备收集的,都可能成为大数据的一部分,可能包括各种记录表格、文档、日志、图片、音频、视频等等。

  一、大数据的“大”

  看到这一幕,小编感觉那位大叔可能是等急了,才会如此暴躁;也有可能是那位大叔并不了解到底什么是大数据,认为自己的数据就是大数据,一旦一扫描二维码快餐店就可以获取他的所有信息,然后对他发广告信息。我们今天先不聊扫描二维码的过程、技术原理和安全性问题,我们今天先来聊聊到底什么是大数据?

  大数据收集的基本都是一些低价值的数据,但是通过不断对这些数据进行分层、分布,并且采用各种分析技术和分析工具,能从这些数据中分析出有价值的规律或模型,用这些规律或模型来服务于人类,预测出很多尚未发生的事情,才是大数据真正有价值的体现。当然大数据的分析过程是非常复杂和麻烦的,涉及到的知识也是方方面面的。

  三、大数据是动态变化着的

  但是,事实并非如此。

  对谁做?——大容量数据

  套用一句老话——云计算和大数据,两者是相辅相成的。

  2012年的世界经济论坛指出:“数据已经成为一种新的经济资产类别,就像货币和黄金一样”。这无疑将大数据的价值推到了前所未有的高度层面上。

  Email:2.04亿封被发出

  2014年美国波士顿爆炸案,现场调取了10TB的监控数据(包括移动基站的通讯记录,附近商店、加油站、报摊的监控录像以及志愿者提供的影像资料),最终找到了嫌疑犯的一张照片。

  在这种情况下,企业获取用户数据,就需要慎重考虑,是否符合伦理和法律。一旦违法,将付出极为沉重的代价。

  图片来自网络

  数据量不仅大,增长还很快——每年增长50%。

  数据的增长,为什么会如此之快?

  EB还不是最大的。目前全人类的数据量,是ZB级。

  1 ZB = 1024 EB (ZB - zettabyte)

  12306:1840张车票被卖出

  大数据的4Vs

  大数据可以对业绩产生直接影响。它的效率和准确性,远远超过传统的用户调研。

  但是,同样的行为,放在大数据身上,就行不通了。换言之,传统个人电脑,传统常规软件,无力应对的数据级别,才叫“大数据”。

  第二个问题,大数据和物联网有什么关系?

  Google:200万次搜索请求被提交

  1 EB = 1024 PB (EB - exabyte)

  大数据甚至能够帮助竞选总统

  可以这么解释:数据本身是一种资产,而云计算,则是为挖掘资产价值提供合适的工具。

  相比较而言,我还是喜欢技术定义,哈哈。

  如今,大数据应用开始走进我们的生活,影响我们的衣食住行。

  1EB,需要大约2000个机柜的存储设备。如果并排放这些机柜,可以连绵1.2公里那么长。如果摆放在机房里,需要21个标准篮球场那么大的机房,才能放得下。

  数据的来源

  除了电商,包括能源、影视、证券、金融、农业、工业、交通运输、公共事业等,都是大数据的用武之地。

  大数据的定义

  企业生产经营需要大量的资源,大数据可以分析和锁定资源的具体情况,例如储量分布和需求趋势。这些资源的可视化,可以帮助企业管理者更直观地了解企业的运作状态,更快地发现问题,及时调整运营策略,降低经营风险。

  Variety(多样化)数据的形式是多种多样的,包括数字(价格、交易数据、体重、人数等)、文本(邮件、网页等)、图像、音频、视频、位置信息(经纬度、海拔等),等等,都是数据。

  1 KB = 1024 B (KB - kilobyte)

  换言之,如果不能很好地保护和利用手里的大数据,那么它就是一个烫手的山芋,有还不如没有。

  2个机柜

  首先,还是要重新审视大数据的定义。

  人类提出大数据、研究大数据的主要目的,就是为了挖掘大数据里面的价值。

  这些年,大数据作为一个时髦概念,出现频率很高,关注度也很高。

  广义的定义,有点哲学味道——大数据,是指物理世界到数字世界的映射和提炼。通过发现其中的数据特征,从而做出提升效率的决策行为。

  总而言之,“知己知彼,百战百胜”。大数据,就是为决策服务的。

  之所以大数据会有这么快的发展,就是因为越来越多的行业和企业,开始认识到大数据的价值,开始试图参与挖掘大数据的价值。

  狭义的定义,是技术工程师给的——大数据,是通过获取、存储、分析,从大容量数据中挖掘价值的一种全新的技术架构。

  这个问题我觉得大家应该能够很快想明白,前面其实也提到了。

  从技术上,大数据是依赖于云计算的。云计算里面的海量数据存储技术、海量数据管理技术、分布式计算模型等,都是大数据技术的基础。

  此外,即使企业合法获取数据,也要担心是否会被恶意攻击和窃取。这里面的风险也是不容忽视的。

  典型的例子就是电商。

  目前的大数据应用,还没有达到ZB级,主要集中在PB/EB级别。

  大数据通过相关性分析,将客户和产品、服务进行关系串联,对用户的偏好进行定位,从而提供更精准、更有导向性的产品和服务,提升销售业绩。

  大数据和云计算

  说了那么多大数据的好话,并不代表大数据是完美的。

  大数据的数据量很大,但随之带来的,就是价值密度很低,数据中真正有价值的,只是其中的很少一部分。

  在互联网领域里,非结构化数据的占比已经超过整个数据量的80%。

  1 ZB = 1024 EB (ZB - zettabyte)

  普通硬盘

  21个篮球场

  大数据的价值

  ……

  而大数据是什么级别呢?PB/EB级别。

  只是看这几个字母的话,貌似不是很直观。我来举个例子吧。

  1TB,只需要一块硬盘可以存储。容量大约是20万张照片或20万首MP3音乐,或者是631903部《红楼梦》小说。

  除了安全之外,大数据还要面临能耗等方面的问题。

  大致来说,是三个重要的阶段。

  物联网就是“物与物互相连接的互联网”。物联网的感知层,产生了海量的数据,将会极大地促进大数据的发展。

  云计算就像是挖掘机,大数据就是矿山。如果没有云计算,大数据的价值就发挥不出来。

  除了数据管理技术难度之外,大数据的最大挑战,就是安全。

  大数据比想象中复杂。它不只是一项数据存储技术,而是一系列和海量数据相关的抽取、集成、管理、分析、解释技术,是一个庞大的框架系统。

  TB、GB、MB、KB的关系,大家应该都很熟悉了:

  怎么样?是不是瞬息万变?

  对于很多人来说,当他第一次听到“大数据”这个词,会自然而然从字面上去理解——认为大数据就是大量的数据,大数据技术就是大量数据的存储技术。

  刚才说到价值密度,也就说到了大数据的核心本质,那就是价值。

  而网页文章、邮件内容、图像、音频、视频等,都属于非结构话数据。

  而到2020年,全球电子设备存储的数据,将达到35ZB。如果建一个机房来存储这些数据,那么,这个机房的面积将比42个鸟巢体育场还大。

  第一次浪潮:农业阶段,约1万年前开始第二次浪潮:工业阶段,17世纪末开始第三次浪潮:信息化阶段,20世纪50年代后期开始进入21世纪之后,随着前面所说的第二第三阶段的发展,移动互联网崛起,存储能力和云计算能力飞跃,大数据开始落地,也引起了越来越多的重视。

  行业里对大数据的特点,概括为4个V。前面所说的庞大数据体量,就是Volume(海量化)。除了Volume之外,剩下三个,分别是Variety、Velocity、Value。

  接下来再说说大数据的产业链。

  更进一步来说,大数据是一种全新的思维方式和商业模式。

  获取数据、存储数据、分析数据,这一系列的行为,都不算新奇。我们每天都在用电脑,每天都在干这个事。

  世界上第一台通用计算机-ENIAC

  1 GB = 1024 MB (GB - gigabyte)

  例如,每月的月初,考勤管理员会获取每个员工的考勤信息,录入Excel表格,然后存在电脑里,统计分析有多少人迟到、缺勤,然后扣TA工资。

  今天这篇文章,就让我们花五分钟的时间,来深入了解一下,到底什么是大数据。

  从名字可以看出,结构化数据,是指可以用预先定义的数据模型表述,或者,可以存入关系型数据库的数据。

  就在刚刚过去的这一分钟,数据世界里发生了什么?

  归纳来说,大数据的价值主要来自于两个方面:

  像阿里淘宝这样的电子商务平台,积累了大量的用户购买数据。在早期的时候,这些数据都是累赘和负担,存储它们需要大量的硬件成本。但是,现在这些数据都是阿里最宝贵的财富。

  大数据也面临着很多挑战。

  文章来源:鲜枣课堂(ID:xzclasscom)

  Youtube:2880分钟的视频被上传

  早在1980年,著名未来学家阿尔文·托夫勒在他的著作《第三次浪潮》中,就明确提出:“数据就是财富”,并且,将大数据称为“第三次浪潮的华彩乐章”。

  阿里、百度、腾讯这样的互联网巨头,数据量据说已经接近EB级。

  大部分人都没听过。其实也就是继续翻1024倍:

  大数据的产业链

  1 GB = 1024 MB (GB - gigabyte)

  2011年,全球被创建和复制的数据总量是1.8ZB。

  大数据的挑战

  大家注意,关键词我都在上面原句加粗了哈!

  其实这个问题也可以进一步延伸为“大数据和5G之间的关系”。

  要做什么?——获取数据、存储数据、分析数据

  1 TB = 1024 GB (TB - terabyte)

  欧盟在2018年出台了有史以来最严厉的GDPR(《一般数据保护法案》),把网络数据保护上升到前所未有的高度

  另一方面,它更多是为“物联网”服务的。包括低延时、海量终端连接等,都是物联网场景的需求。

  经过了“被动-主动-自动”这三个阶段的发展,最终导致了人类数据总量的极速膨胀。

  第二个阶段,是伴随着互联网2.0时代出现的。互联网2.0的最重要标志,就是用户原创内容。随着互联网和移动通信设备的普及,人们开始使用博客、facebook、youtube这样的社交网络,从而主动产生了大量的数据。

  大数据相关重点领域及企业(技术)

  大数据,究竟有什么价值?

  每个环节,都有相应的角色玩家。如下图:

  例如,一个班级所有人的年龄、一个超市所有商品的价格,这些都是结构化数据。

  5G刺激物联网的发展,而物联网刺激大数据的发展。所有通信基础设施的强大,都是为大数据崛起铺平道路。

  第三个阶段,是感知式系统阶段。随着物联网的发展,各种各样的感知层节点开始自动产生大量的数据,例如遍布世界各个角落的传感器、摄像头。

  1 KB = 1024 B (KB - kilobyte)

  我们传统的个人电脑,处理的数据,是GB/TB级别。例如,我们的硬盘,现在通常是1TB/2TB/4TB的容量。

  目的是什么?——挖掘价值

  大数据,到底有多大?

  1PB,需要大约2个机柜的存储设备。容量大约是2亿张照片或2亿首MP3音乐。如果一个人不停地听这些音乐,可以听上千年。。。

  相反的,大数据的处理需求,也刺激了云计算相关技术的发展和落地。

  Velocity(时效性)大数据还有一个特点,那就是时效性。从数据的生成到消耗,时间窗口非常小。数据的变化速率,还有处理过程,越来越快。例如变化速率,从以前的按天变化,变成现在的按秒甚至毫秒变化。

  大数据的级别定位

  也就是说,如果没有大数据这座矿山,云计算这个挖掘机,很多强悍的功能都发展不起来。

  大数据的产业链,和大数据的处理流程是紧密相关的。简单来说,就是生产数据、聚合数据、分析数据、消费数据。

  我们一个一个来介绍。

  大数据,就符合这样的特点:数据形式多样化,且非结构化数据占比高。

  结构化数据

  数据又分为结构化数据和非结构化数据。

  阿里数据中心内景

  1 MB = 1024 KB (MB - megabyte)

  说到这里,我们要回答一个很多人心里都存在的疑惑——大数据和云计算之间,到底有什么关系?

  同样,大数据应用也发挥了物联网的价值,反向刺激了物联网的使用需求。越来越多的企业,发觉能够通过物联网大数据获得价值,就会愿意投资建设物联网。

  第一个阶段,就是计算机被发明之后的阶段。尤其是数据库被发明之后,使得数据管理的复杂度大大降低。各行各业开始产生了数据,从而被记录在数据库中。这时的数据,以结构化数据为主(待会解释什么是“结构化数据”)。数据的产生方式,也是被动的。

  例如通过监控视频寻找犯罪分子的相貌,也许几TB的视频文件,真正有价值的,只有几秒钟。

  我们还是用数字来说话:

  1 TB = 1024 GB (TB - terabyte)

  大数据和物联网(5G)

  即将到来的5G,通过提升连接速率,提升了“人联网”的感知,也促进了人类主动创造数据。

  2 帮助企业了解自己

  从目前的情况来看,国外厂商在大数据产业占据了较大的份额,尤其是上游领域,基本上都是国外企业。国内IT企业相比而言,存在较大的差距。

  行业里对大数据的定义有很多,有广义的定义,也有狭义的定义。

  除了帮助了解用户之外,大数据还能帮助了解自己。

  Facebook:69.5万条状态被更新

  说到这里,就要回顾一下人类社会数据产生的几个重要阶段。

  1 帮助企业了解用户

  Value(价值密度)最后一个特点,就是价值密度。

  Twitter:98000条推送被发出

  1 PB = 1024 TB (PB - petabyte)

  通过这些数据,可以分析用户行为,精准定位目标客群的消费特点、品牌偏好、地域分布,从而引导商家的运营管理、品牌定位、推广营销等。

  数据是资产,也是隐私。没有人愿意自己的隐私被暴露,所以,人们对自己的隐私保护越来越重视。政府也在不断加强对公民隐私权的保护,出台了很多法律。

  1 MB = 1024 KB (MB - megabyte)

  大家好,今天,我们来聊聊大数据。

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