大概你听到大数据这个词一样频繁吧？但是大数据到底是什么呢？大数据可以用来做什么？大数据的应用程序是什么？
大数据的概念是什么？
麦肯锡公司最早提出大数据，当时的定义是：
通过人们对这些海量数据的挖掘和应用，渗透到各个行业和业务领域的数据产生了新的生产率增长和消费者盈余浪潮。
麦肯锡全球研究所后来给出的定义是：
数据 在获取、存储、管理和分析方面远远超出了传统数据库软件工具的能力** 具有数据规模大、数据流通快、数据类型多样、价值密度低四个特点。
研究机构Gartner给出这样的定义：
大数据是一种信息资产，需要新的处理模式来适应海量、高增长率和多样化的信息资产，以具有更强的决策能力、洞察力和流程优化能力。
百度百科的定义：
指常规软件工具无法在一定时间内捕获、管理和处理的数据 ** 涉及的数据量如此之大，以至于无法在合理的时间内通过人脑甚至主流软件工具捕获、管理、处理和整理成为帮助企业做出更积极决策的信息。
简单理解如下：
"大数据"它是一个特别大的数据集，数据类别特别大，这样的数据集不能使用传统的数据库工具来捕获、管理和处理其内容。简单地说，它是一个超级存储。大量数据上传到云平台后，大数据将进行深入的分析和挖掘。
此外，大数据基本上应该有以下三点：
1)数据量大；
2)需要挖掘海量数据；
3)有挖掘海量数据的技术和工具(如常见的)hadoop、spark等）。
大数据是一个抽象的概念，无法存储和计算企业、政府、大学和其他单位面临的数据。大数据，在于大量，单机不能快速处理，需要通过垂直扩展，即大内存效率、水平扩展，即大磁盘大集群等。
大数据能做什么？
大数据中的数据分为三种类型：
(1)结构化数据:具有固定格式和有限长度的数据。
(2)非结构化数据:非结构化数据越来越多，即网页、语音、视频等不固定长度、不固定格式的数据。
（3）半结构化数据：是一些XML或者HTML格式数据。
获取大数据后，使用数据采集、数据存储、数据清理、数据分析、数据可视化
大数据的核心作用是数据价值化。简言之，大数据使数据产生各种价值。这个数据价值化的过程是大数据应该做的主要事情。
简单地说，大数据可以做的是：
记录一切，描述一切，预测一切
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于专业处理这些有意义的数据。
大数据的主要应用场景是什么？
大数据的应用对象可以简单地分为辅助服务和决策服务。
大数据不仅包括内部应用系统的数据分析，还包括与行业和行业的深度整合。具体场景包括：互联网行业、政府行业、金融行业、房地产、医疗、能源、制造、电信行业等传统企业。一般来说，大数据就像互联网 ，可以应用于各行各业"，如电信、金融、教育、医疗、军事、电子商务甚至政府决策。
对企业而言，大数据可以提高工作效率，降低企业成本，精准营销带来更多客户。
对政府而言，可以利用大数进行统筹分析，提高管理效率，管理抓捕犯罪分子等。
对人可以利用大数据更好地了解自己等。
以一些主要应用行业为例：
制造业：大数据可以帮助制造商降低成本和浪费，并在更短的时间内生产高质量的产品。
金融：大数据在高频交易、社会情绪分析和信贷风险分析三个金融创新领域发挥着重要作用。
零售餐饮业：利用大数据实现餐饮业：O2O该模式彻底改变了传统的餐饮管理模式。通过了解客户的偏好，我们可以改进和改变营销计划。
医疗保健行业：改善治疗或为患者提供更好的医疗援助；提高行政管理、成本管理、人力资源/人员管理和供应管理的效率。
能源产业：大数据能加快能源产业发展和商业模式创新。
教育产业：利用大数据跟踪学生表现的变化，设计教育形式等。加米谷大数据培训机构。
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