文章目录

大数据故事

电商把假货卖给了谁，后台通过个人的消费情况来推断每个人的消费额度，来推荐出相对应价格的产品。

大数据背景

当代社会中，科学，金融，零售，物联网大数据涉及的技术，交通，社交网络等数据都是无时无刻在产生越来越大的大数据涉及的技术，所以大数据是无处不在的。

大数据基本概念 大数据定义

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。

大数据量并不一定是大的，重要的是我们能够从数据中挖掘出大量有用的价值。

大数据4V特征

Volume：数据量很大，GB,TB,PB,EB,ZB越来越大的数据。

Varirty ：类型繁多，各种各样的类型；比如数据源多，各种各样的日志；或者结构化数据和非结构化数据；关联性数据如游客和游客上传图片的位置；视频文件，文档文件。

Value：价值，从大量数据中挖掘大量的价值；随着数据量大；难度就越来越高。也就是说价值密度比较低。

Velocity：速度快；随着业务的发展；批处理已经满足不了企业需求，需要引进流处理和实时处理。

大数据要解决的问题

大数据涉及到的技术 数据采集：必须有大量数据源才可进行数据的挖掘。 数据存储：随着数据的扩大；必经之路也是必须解决的，文件系统问题。 数据处理/分析/挖掘：数据到来后需要特定的手段来进行分析，这时候需要用到各种各样的大数据框架，技术选型问题。 可视化：需要给领导或者相关人员以图形化的形式直观地展示数据价值。 大数据带来的技术挑战 在技术架构上的挑战 其他挑战

来源【首席数据官】，更多内容/合作请关注「辉声辉语」公众号，送10G营销资料！