大数据概
# 大数据概论
# 大数据概念
大数据(Big Data):指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
即,大数据主要解决,海量数据的采集、存储和分析计算问题。
提示
按从小到大顺序给出数据存储单位:bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
1Byte = 8bit、1K = 1024Byte、1MB = 1024K、1G = 1024M 、1T = 1024G 、1P = 1024T
# 大数据特点
- Volume(大量):截至目前,人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB,而历史上全人类总共说过的话的数据量大约是5EB。当前,典型个人计算机硬盘的容量为TB量级,而一些大企业的数据量已经接近EB量级。
- Velocity(高速):这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告,预计到2025年,全球数据使用量将达到163ZB。在如此海量的数据面前,处理数据的效率就是企业的生命。
- 天猫双十一:2017年3分01秒,天猫交易额超过100亿;2020年96秒,天猫交易额超过100亿
- Variety(多样):这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以数据库/文本为主的结构化数据,非结构化数据越来越多,包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等,这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
- Value(低价值密度):价值密度的高低与数据总量的大小成反比。 如何快速对有价值数据“提纯”成为目前大数据背景下待解决的难题。
# 大数据应用场景
- 抖音:推荐的都是你喜欢的视频
- 电商站内广告推荐:给用户推荐可能喜欢的商品
- 零售:分析用户消费习惯,为用户购买商品提供方便,从而提升商品销量。经典案例,纸尿布+啤酒
- 物流仓储:京东物流,上午下单下午送达、下午下单次日上午送达
- 保险:海量数据挖掘及风险预测,助力保险行业精准营销,提升精细化定价能力
- 金融:多维度体现用户特征,帮助金融机构推荐优质客户,防范欺诈风险
- 房产:大数据全面助力房地产行业,打造精准投策与营销,选出更合适的地,建造更合适的楼,卖给更合适的人
- 人工智能 + 5G + 物联网 + 虚拟与现实
# 大数据发展前景
党的十九大提出“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”
2020年初,中央推出34万亿“新基建”投资计划。
项目 2020年投资规模(亿元) 5G 3000 特高压 600 轨道交通 5000 充电桩 100 数据中心 1000 人工智能 350 工业互联网 100 合计 10150 下一个风口:2020年是5G的元年,国家在大力铺设5G设备,2021年就是5G手机应用的开始,也是大数据要爆发的1年。5G带来的是每秒钟10g的数据,会给每家公司都带来海量的数据。那么传统的Java工具根本解决不了海量数据的存储。就更不用说海量数据的计算了。如果你对5G的感触不够深,可以回忆一下3G和4G的区别。3G时只能打电话、发短信,当时还觉得很好,觉得3G不错。但是4G来了后,大家很少打电话和发短信了,都改为语音、视频、直播、网上购物等生活方式,带火了淘宝、京东、美团、字节跳动等企业。没有跟上节奏的百度,有点摇摇欲坠。
自古不变的真理:先入行者吃肉,后入行者喝汤,最后到的买单!
人才紧缺、竞争压力小:有句话叫:“选择大于努力”选择一个好的方向,少奋斗十年。是否记得国家在2017年才开设大数据课程,当时是北京大学、人民大学等25所高校开设第一批大数据课程。今年才2021年。也就是今年才毕业,那么像Java、前端大学已经开设多少年了,包括培训班都加在一起,10多年,可想而知目前市场上,Java和前端的人才有多少。
# 大数据部门间业务流程分析
产品人员提需求(统计双11实时交易额、各地区销售排行TopN等)
-》数据部门搭建数据平台、分析数据指标
-》数据可视化(报表展示、邮件发送、大屏幕展示等)