大数据有什么用途?

发布网友 发布时间：2022-04-23 13:09

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热心网友 时间：2022-04-03 05:10

大数据技术主要还包括以下作用：

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”。

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。

热心网友 时间：2022-04-03 06:28

大数据的价值体现在以三方面：

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、做小而美模式的中小微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。

大数据技术主要包括以下作用：

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。

来自：求助得到的回答

热心网友 时间：2022-04-03 08:03

付费内容限时免费查看回答亲，是大数据是一个很大的海量的数据集；是新型处理海量数据的技术体系。

大数据给人类提供辅助服务，为智能体提供决策服务。

对企业而言，大数据可提高工作效率，降低企业成本，精准营销带来更多客户。

对*而言，可以利用大数进行统筹分析、提高管理效率、管理抓获犯罪分子等。

对个人而言，可以利用大数据更了解自己等。加米谷大数据培训。

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热心网友 时间：2022-04-03 09:54

您好，一是信息孤岛普遍存在。跨部门、跨行业的数据共享仍不顺畅，有价值的公共信息资源和商业数据开放程度低，基本处于死锁状态，无法顺畅流动。
二是对大数据产业发展规律认识不足。全社会尚未形成对大数据产业发展规律的客观、科学的认识，一些地方误将数据中心建设视为大数据产业发展重点，盲目追逐硬件设施投资，轻视了数据资源汇聚、积累、处理与应用能力建设，未能主动推进大数据产业发展与应用需求间的对接。
三是技术创新与支撑能力不足。大数据需要从底层芯片到基础软件再到应用分析软件等信息产业全产业链的支撑，无论是新型计算平台、分布式计算架构，还是大数据处理、分析和呈现方面与国外均存在较大差距，难以满足各行各业大数据应用需求。
四是数据资源建设和应用水平低。用户普遍不重视数据资源的建设，即使有数据意识的机构也大多只重视数据的简单存储，很少针对后续应用需求进行加工整理。数据资源普遍存在质量差，标准规范缺乏，管理能力弱，数据价值难以被有效挖掘利用的问题。
五是信息安全和数据管理体系尚未建立。数据所有权、隐私权等相关法律法规和信息安全、开放共享等标准规范缺乏，技术安全防范和管理能力不够，尚未建立起兼顾安全与发展的数据开放、管理和信息安全保障体系，制约了大数据发展。
六是人才队伍建设亟须加强。综合掌握数学、统计学、计算机等相关学科及应用领域知识的综合性数据科学人才缺乏，远不能满足发展需要，尤其是缺乏既熟悉行业业务需求，又掌握大数据技术与管理的综合型人才。

热心网友 时间：2022-04-03 12:02

现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。 [10] 阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是Data Technology数据科技，显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。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）做小而美模式的中小微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。不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。”这确实是需要警惕的。在这个快速发展的智能硬件时代，困扰应用开发者的一个重要问题就是如何在功率、覆盖范围、传输速率和成本之间找到那个微妙的平衡点。企业组织利用相关数据和分析可以帮助它们降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等。例如，通过结合大数据和高性能的分析，下面这些对企业有益的情况都可能会发生：（1）及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。（2）为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。（3）分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。（4）根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。（5）从大量客户中快速识别出金牌客户。（6）使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。

热心网友 时间：2022-04-03 15:00

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
大数据是指整个分析运营的各个方面的数据整合，通过整合不同来源的数据，比如:网站分析、社交数据、用户、本地数据，大数据可以帮助你了解的全面的情况。
大数据可以应用的行业很多，几乎涵盖了所有行业。在国内各级司法机关以及行政执法部门行业上。

热心网友 时间：2022-04-03 18:15

大数据，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。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

热心网友 时间：2022-04-03 21:46

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.做小而美模式的中小微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。

热心网友 时间：2022-04-04 01:51

　　大数据分析行业是最近这几年比较火，比较高薪的行业了，很多人都想分一杯羹，经常同学问我什么是大数据分析?什么是python?这些能学到什么技能?以后能学到什么知识?有太多的疑问，小编姐姐今天就简单写出来出来，分享给大家!

　　很多人还没搞清楚什么是PC互联网，移动互联网来了，我们还没搞清楚移动互联的时候，大数据时代又来了。

　　大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值(Value)。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。大数据分析是什么 

　　大数据分析师有两种岗位定位：

　　1、大数据科学家，Data Scientist，DS

　　2、大数据工程师，Data Engineer，DE

　　从这两个单词里，你就能看出端倪了，后面小编姐姐会详细的讲解，这两者的区别，以及工作内容划分。今天我们先初步认识一下大数据分析是什么?

　　在不同行业中，那些专门从事行业数据的搜集、对收集的数据进行整理、对整理的数据进行深度分析，并依据数据分析结果做出行业研究、评估和预测的工作被称为数据分析。如果是熟悉行业知识、公司业务及流程，对自己的工作内容有一定的了解，比如熟悉行业认知和公司业务背景，该工作人员分析结果就会有很大的使用价值。

　　首先我们要列出搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识;另一方面是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。能够掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，对于开展数据分析起着至关重要的作用。大数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。

　　1、大数据分析可以让人们对数据产生更加优质的诠释，而具有预知意义的分析可以让分析员根据可视化分析和大数据分析后的结果做出一些预测性的推断。

　　2、大数据的分析与存储和数据的管理是一些数据分析层面的最佳实践。通过按部就班的流程和工具对数据进行分析可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

　　3、不管使用者是数据分析领域中的专家，还是普通的用户，可作为数据分析工具的始终只能是数据可视化。可视化可以直观的展示数据，让数据自己表达，让客户得到理想的结果。

　　4、大数据分析已经不像前些年给人一种虚无缥缈的感觉，而当下最重要的是对大数据进行分析，只有经过分析的数据，才能对用户产生最重要的价值，越来越多人开始对什么是大数据分析产生联想，所以大数据的分析方式在整个IT领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。

　　传统的数据分析就是在数据中寻找有价值的规律，这和现在的大数据在方向上是一致的。大数据具有“高维、海量、实时”的特点，就是说数据量大，数据源和数据的维度高，并且更新迅速的特点。