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大数据,它是什么? 大数据使用应用

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大数据是给非常大或非常复杂的数据集的名称。 因此,传统的数据处理使得应用软件无法处理这个问题。

数据处理应用的挑战是分析、存储、共享、搜索、传输、更新数据和设置信息隐私。

大数据一词本身通常与预测分析和消费者行为分析的应用有关。 它还涉及某些高级数据分析方法,这些方法将数据值删除到数据集的特定大小。

今天,分析数据可以发现与商业风格、打击犯罪、避免疾病和其他近期事物的新联系。 这里的一些人,例如科学家、医生、企业高管和政府,经常会遇到大型数据集的障碍。

这些挑战包括金融、互联网搜索以及城市或商业信息。 此外,电子科学研究的局限性正在成为科学家经常遇到的情况。 此外,这还包括气象学、基因组学、锥切术、生物学和环境研究。

大数据包括超出正常能力的数据集。 此外,它经常使用软件工具在可接受的时间内管理和处理数据。

大数据还需要一些方法和技术来实现其工作。 它还集成了新形式,以显示来自不同、复杂和非常大的数据集的图像。

2001 年,META 小组将数据增长的挑战和机遇确定为三维的东西,称为三个 V。 体积,即数据的规模,速度,即数据进出的速度,多样性,即数据类型和数据源的变化。

直到现在,3V或三维事物的定义仍在全球范围内使用。 许多组织给出了新的 V,也称为准确性,以进一步澄清。

大数据的特点

大数据可以用一些典型的特征来阐述。 第一个是容量,它定义了产生的数据量和存储的数据量。 数据的规模决定了是否被认为是大数据的一些价值和前景。 接下来是多样性,即数据类型和世界。

这个东西可以帮助那些将分析数据的人有效地用于洞察结果。 生成数据和处理数据的速度,满足增长和发展部门的需求。 最后但并非最不重要的一点是,准确性,即所收集数据的质量,可能会有所不同并影响准确的分析。

大数据应用我们

现在大数据正在迅速增加对信息管理的需求。 AG、IBM、EMS、SAP、HP、DELL、甲骨文公司和微软等一些软件公司花费了 150 亿美元。

本主题由软件公司制作,专注于数据管理和数据分析。 2010 年,该行业的价值每年增长 10%。 此外,它的价值也增加了超过1000亿美元。

政府

大数据在政府流程中的使用和应用提供了一些效率。 这些效率包括价格、创新和生产力等术语。 在某些情况下,数据分析有时需要一些有助于政府合作的部分。

此外,大数据的使用可以创建一个旨在提高结果的新鲜和创新的过程。 例如,奥巴马政府发现了大数据研发计划。 知道结果后,大数据可用于报告一些政府机构面临的重大问题。

生产

现在,大数据在采购计划和产品质量方面的改进可以为制造业带来最大的好处。 大数据还提供了一个透明的基础设施,可以克服制造业中性能不一致和缺乏可用性的问题。

然而,透明度需要大量数据和一些先进的预测工具。 因为对于一个系统的数据,它必须转化为有用的信息。

产生的海量数据起到了预测工具和预防策略输入的作用。 如果大数据的使用走上正轨,就可以实现预测和健康管理等好事。

健康

大数据通过提供临床风险和预测分析来帮助改善医疗保健。 它还影响个性化医疗和规范分析。

大数据还为患者数据的内部和外部报告提供了启示。 在某些情况下,需要改进的地方比实际行动更能鼓舞人心。 现在,大数据还有助于实施移动健康、电子健康和可用技术。

大数据的另一个作用是数据量会不断增加。 此外,电子健康记录数据、影像数据、生成的患者数据和其他数据格式都在大数据医疗保健的范围内。

由于大数据的使用,医疗环境更需要了解数据和信息质量。

教育

在这一领域,获得数据驱动洞察力的教育工作者可以对学校系统产生重大影响。 此外,可以评估学生甚至课程以创建更好的系统。

通过检查大数据,他们有能力识别学生的问题,使学生取得满意的进步,甚至实施更好的系统,可以实施来评估和支持教师和校长。

媒体

如果您想了解媒体如何使用大数据,重要的是要提供一些用于媒体处理的机制的上下文。

Nick Canry 和 Joseph Turow 建议媒体和广告将大数据视为可操作信息的比率。

此外,该行业已经出现使用现代方式并通过技术接触消费者,这些技术在正确的时间接触到在最佳领域表现出色的人。 此外,该字段的主要目的是提供和传达符合消费者想法的消息或内容。

例如,广播媒体迅速调整广告和一些内容,以吸引通过各种活动聚集的消费者研究新信息。

运动的

在体育领域,大数据经常被用来改善一个人的教育。 出于某些目的,它还具有了解对手的技能或能力的好处。

所有这些方法都是使用运动传感器实现的。 还可以使用大数据分析预测游戏中的获胜者。

此外,大数据可以预测球员接下来的表现。 有时,通过阅读赛季收集的数据,甚至可以知道球员的价值和价格。

例如,电影 MoneyBall 向我们展示了如何使用大数据来跟踪和识别被低估的玩家。

科学

众所周知,大约 1.5 亿个传感器每秒传输 4000 万次。 众所周知,每秒有 6 亿次碰撞。 然后,超过 99.95% 的这些流每秒生成大约 100 个碰撞数据。

对大数据提出质疑的一个重要研究结论是,您需要查看所有数据才能得出关于数据的确切结论。

例如,每天创建大约 6 亿个 Facebook 状态。 是否有必要查看他们的整个情况以确定他们白天讨论的内容? 是否有必要查看所有 Facebook 状态?

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