大数据的核心作用是

《智能时代》第三期：大数据的三大特点

大数据（big data），IT行业术语，是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。从大数据的技术体系来看，大数据涉及到数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用，这一系列操作的结果就是让数据产生价值，也就是“数据价值化”，随着未来更多的社会资源将进行数据化改造，大数据所能够起到的作用也会越来越明显。所以当前更多的企业对于大数据越来越关注，而掌握大数据技术的职场人也会有更多的发展机会。对于企业来说，利用大数据技术不仅能够全面升级自身的运营方式，也能够促进企业的管理，以及产品的创新。从这个角度来看，大数据的发展前途对于企业的发展前途有重要的影响，在当前产业结构升级的大背景下，大数据的发展前景还是非常广阔的。当然，企业要想充分利用大数据，还需要逐渐完善大数据的应用体系，包括物联网、云计算、传统信息系统等。对于职场人来说，掌握大数据技术会在一定程度上促进自身的岗位升级，而且也会打开更多新的就业渠道。目前大数据岗位比较集中在互联网领域，这与互联网行业自身的特点有关系，随着大数据技术逐渐开始落地到传统行业领域，整个传统企业会释放出大量的大数据岗位，而且这些岗位的附加值往往也比较高。学大数据建议到CDA数据认证中心了解一下。CDA认证，致力于打造全球数据人才考核行业标准，推动全球数人才发展。CDA认证考试委员会与持证人会员、企业会员（包括CDMS、Oracle、IBM、Big Data University、Pearson VUE、Meritdata、TalkingData、CDA INSTITUTE、Yonghong Tech、 法国布雷斯特商学院、CASICloud Deutschland GmbH等）以及行业知名第三方机构，共同合作并推进全球范围内的数据科学研究事业及人才发展，包括开发和整合国际数据科学领域的前沿技术及优质资源。 制定并完善数据科学行业人才标准与职业道德行为准则；编写和建立专业教材体系与题库；组织并实施命题审题、人才评定和考试服务；管理会员与提供行业咨询服务等事务。

主要由以下三点作用：第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。1、大数据是大量、高速、多变的信息，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最佳化处理。大数据为企业获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。2、借助大数据及相关技术，我们可针对不同行为特征的客户进行针对性营销，甚至能从“将一个产品推荐给一些合适的客户”到“将一些合适的产品推荐给一个客户”，得以更聚焦客户，进行个性化精准营销。3、大数据时代下的精准营销是指通过大数据获取对象的喜好，行为偏好，对不同对象进行不同营销。大数据精准营销的核心可以概括为几大关键词：用户、需求、识别、体验。

大数据的应用现在在这领域是最广为人知的。重点是怎样应用大数据更好的了解客户以及他们的喜好和行为。企业极度喜欢搜集社交方面的数据、浏览器的日志、剖析出文本和传感器的数据，为了更加全面的了解客户。

随着大数据分析市场迅速扩展，哪些技术是最有需求和最有增长潜力的呢？在Forrester Research的一份最新研究报告中，评估了22种技术在整个数据生命周期中的成熟度和轨迹。这些技术都对大数据的实时、预测和综合洞察有着巨大的贡献。 预测分析技术这也是大数据的主要功能之一。预测分析允许公司通过分析大数据源来发现、评估、优化和部署预测模型，从而提高业务性能或降低风险。同时，大数据的预测分析也与我们的生活息息相关。淘宝会预测你每次购物可能还想买什么，爱奇艺正在预测你可能想看什么，百合网和其他约会网站甚至试图预测你会爱上谁…… NoSQL数据库NoSQL，Not Only SQL，意思是“不仅仅是SQL”，泛指非关系型数据库。NoSQL数据库提供了比关系数据库更灵活、可伸缩和更便宜的替代方案，打破了传统数据库市场一统江山的格局。并且，NoSQL数据库能够更好地处理大数据应用的需求。常见的NoSQL数据库有HBase、Redis、MongoDB、Couchbase、LevelDB等。 搜索和知识发现支持来自于多种数据源(如文件系统、数据库、流、api和其他平台和应用程序)中的大型非结构化和结构化数据存储库中自助提取信息的工具和技术。如，数据挖掘技术和各种大数据平台。 大数据流计算引擎能够过滤、聚合、丰富和分析来自多个完全不同的活动数据源的数据的高吞吐量的框架，可以采用任何数据格式。现今流行的流式计算引擎有Spark Streaming和Flink。 内存数据结构通过在分布式计算机系统中动态随机访问内存(DRAM)、闪存或SSD上分布数据，提供低延迟的访问和处理大量数据。 分布式文件存储为了保证文件的可靠性和存取性能，数据通常以副本的方式存储在多个节点上的计算机网络。常见的分布式文件系统有GFS、HDFS、Lustre 、Ceph等。 数据虚拟化数据虚拟化是一种数据管理方法，它允许应用程序检索和操作数据，而不需要关心有关数据的技术细节，比如数据在源文件中是何种格式，或者数据存储的物理位置，并且可以提供单个客户用户视图。 数据集成用于跨解决方案进行数据编排的工具，如Amazon Elastic MapReduce (EMR)、Apache Hive、Apache Pig、Apache Spark、MapReduce、Couchbase、Hadoop和MongoDB等。 数据准备减轻采购、成形、清理和共享各种杂乱数据集的负担的软件，以加速数据对分析的有用性。 数据质量使用分布式数据存储和数据库上的并行操作，对大型高速数据集进行数据清理和充实的产品。以上就是大数据的特点和相关作用，更多关于大数据方面的基础性知识，可以看下这个更详细的视频讲解：网页链接，希望我的回答能帮到你。

数字时代，互联网运营离不开大数据，什么是大数据？怎么应用呢？

早期，麦肯锡就提出了大数据时代的到来：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”那大数据的核心价值是什么呢？从以下几个方面这样分析道：大数据的价值是应用于很多方面的，例如：大数据于企业，经过庞大的市场数据分析，更有利于高层的下一个目标决策。大数据于商业，大数据技术可以记录我们的购买记录和浏览网页的记录，很多网站就可以根据这些给用户推送不同的新闻和商品等。具体如下：如果从企业决策的角度来看，在任何行业，任何领域，推动数据化或大数据演算提升企业决策和企业战略实施的，仍然是人的大脑。一大区别就是，从前依靠丰富的企业经验和信息整合能力来决策的领导层，如今依靠的是高性能并行的计算机处理技术来处理海量的数据集，分布式的演算出战略决策。利用这样的科技，就可以大大提升领导决策的精准度和效率。而其实大数据的作用已经不仅仅是为各类决策提供帮助，它甚至能够用海量的数据塑造个体，用户分析将不再适用，因为大数据甚至可以塑造用户。从商业角度来看，从繁杂庞大的数据中挖掘、分析用户的行为习惯和喜好，研发出更符合用户偏好的产品和服务，并结合用户需求有针对性地调整和优化产品，以优化用户体验，并获得商业利益，就是大数据在商业社会的价值。抛开商业，利用大数据预测可能的灾难，利用大数据分析癌症可能的引发原因并找出治疗方法，都是未来能够惠及人类的事业。据新闻报道称：国家首个禁毒数据中心已经建成启动，希望在大数据的监控下，可以查获更多的毒贩，让更多的人远离毒品。在大数据时代，不再依赖于采样的人们可以获得并分析更多的数据，更清楚地发现样本无法揭示的细节信息，随着计算机处理能力的日益强大，人工智能机器学习系统的不断升级，庞大的数据给人们带来的价值成倍攀升。