大数据是什么,是怎么带动经济发展的
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大数据（big data），是指无法在可承受的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。
有人把数据比喻为蕴 藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。
大数据的价值体现在以下几个方面：
1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;
2) 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型;
3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。
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大数据的概念
概念：难以用常规的数据库工具获取、存储、管理、分析的数据集合。
特征：
1、数据量大：起始单位是PB级的。
1KB=1024B
1MB=1024KB
1GB=1024MB
1TB=1024GB
1PB=1024TB
1EB=1024PB
1ZB=1024EB
2、类型多：
结构化、板结构化、非结构化：网诺日志、音频、视频、图片、地理位置等信息混杂。
3、价值密度低：
获取数据的价值就像是淘金一般。
4、速度快时效高：
数据呈指数倍增长，时效性要求高，比如搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到，个性化推荐算法尽可能的完成实时推荐。
5、永远在线：
大数据时代的数据是永远在线的，随时应用计算，这也是区别于传统的数据的最大特征。
大数据从哪来
1、搜索引擎服务
百度数据量1000PB，每天响应138个国家数十亿次请求，每日新增10TB
2、电子商务
3、社交网络
QQ：8.5亿用户，用4400台服务器存储用户产生的信息，压缩后的数据100PB，每天新增200~300TB
4、音视频在线服务
5、个人数据业务
6、地理信息数据
7、传统企业
8、公共机构
智慧城市：摄像头拍摄的图片，1080P高清网络摄像机一月产生1.8TB数据，大点的城市50万个摄像头，一个月3PB的数据量。
医疗、中国的气象系统。
大数据的存储与计算模式
存储：
面临的问题：数据量大、类型复杂（结构化、非结构化、半结构化）
关键技术：
1、分布式文件系统（高效元数据管理技术、系统弹性扩展技术、存储层级内的优化、针对应用和负载的存储优化技术、针对存储器件的优化技术）
2、分布式数据库
事务性数据库技术：NoSQL：（支持非关系数据库、具有多个节点分割和复制数据的能力、用最终一致性机制解决并发读操作与控制问题、充分利用分布式索引及内存提高性能）代表有：BigTable、HBase、MongoDB、Dynamo。
分析型的数据库技术：Hive 、Impala
3、大数据索引和查询技术
4、实时流式大数据存储与处理技术
计算：
面临的问题：数据结构特征、并行计算（以分布式文件为基础的Hadoop\以分布式内存缓存为基础的Spark）、数据获取（批处理\流处理）、数据处理类型（传统查询\数据挖掘分析计算）、实时响应性能、迭代计算、数据关联性（先map一下再rece一下）。
关键技术：
1、大数据查询分析计算模式与技术：HBase、Hive、Cassandra、Impala
2、批处理计算：Hadoop MapRece、Spark
3、流式计算：Storm、Spark Steaming
4、图计算：Giraph、GraphX
5、内存计算：Spark、Hana（SAP公司全内存式分布式数据库系统）、Dremel
应用领域
1、智慧医疗（临床数据、公共卫生数据、移动医疗健康数据）（共享疾病案例，基因分类参考）
2、智慧农业（主要指依据商业需求进行农产品生产，降低菜残伤农概率）
3、金融行业：
精准的营销：根据可与习惯进行推销
风险管控：根据用户的交易流水实施反欺诈
决策支持：抵押贷款这一块，实施产业信贷的风险控制。
效率提升：加快内部数据处理。
产品设计：根据客户的投资行为设计满足客户需求的金融产品。
4、零售行业（对零售商来说：精准营销（降低营销成本，扩大营销额）；对厂商：降低产品过剩）
5、电子商务行业
6、电子政务
希望对您有所帮助！~
