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解析大数据的现在和未来

2019-12-03 01:28:02

解析大数据的现在和未来

大数据的发展前提

关于大数据的概念其实在1998年已经就有人提出了,但是到了现在才开始有所发展,这些其实都是和当下移动互联的快速发展分不开的,移动互联的高速发展,为大数据的产生提供了更多的产生大数据的硬件前提,比如说智能,智能硬件,车联,pda等数据的产生终端。这些智能通过移动通信技术和人们的生活紧密的结合在一起,在人流、车流的背后产生了信息流,也就产生了大量的数据。

其次就是移动通信技术的快速发展,在2G时代,无线速慢,数据产生也非常慢,数据体量也不够,所以还是无法形成大数据,而到了4G时代,终端数据的增加,使得任何的移动终端都在无时无刻的产生着大量的数据,这个也是大数据到来的一个条件之一。

第三个方面的就是大数据相关技术的飞速发展,如云计算,云存储技术,他们的快速发展,是大数据诞生的温床,如果没有这些技术,即使有大量的数据也只能望洋兴叹。传统的存储技术相对落后,根据不同数据实行单一存储,这个显然满足不了大数据的需求,而云时代的存储系统需要的不仅仅是容量的提升,对于性能的要求同样迫切,与以往只面向有限的用户不同,在云时代,存储系统将面向更为广阔的用户群体,用户数量级的增加使得存储系统也必须在吞吐性能上有飞速的提升,只有这样才能对请求作出快速的反应,云储存技术的成熟为大数据的快速发展奠定了基础。

什么是大数据?

不过说起大数据,估计大家都觉得只听过概念,但是具体是什么东西,怎么定义,没有一个标准的东西,因为在我们的印象中好像很多公司都叫大数据公司,业务形态则有几百种,感觉不是很好理解,所以我建议还是从字面上来理解大数据,在维克托迈尔-舍恩伯格及肯尼斯库克耶编写的《大数据时代》提到了大数据的4个特征,一个是数量大,一个是价值大,一个是速度快,一个是多样性。

一个是数量比较大,大致有多大,就是大到PB级别,甚至ZB级别,1PB等于1024TB,1TB等于1024G,那么1PB等于100多G,当然了具体的计算方法可以相关资料数据进行查询,总之,和传统的单个站数据库存储的数据相比,已经是它的上百倍还多,而只有数据体量达到了PB级别以上,才能被称为大数据。第二个是价值大,价值是大体量数据的更深一步的演变,就是说,你如果有1PB以上的全国所有年轻人的上数据的时候,那么它自然就有了商业价值,比如通过分析这些数据,我们就知道这些人的爱好,进而指导产品的发展方向等等。如果有了全国几百万病人的数据,根据这些数据进行分析就能预测疾病的发生。这些都是大数据的价值。

第三个就是多样性,如果只有单一的数据,那么这些数据就没有了价值,比如只有单一的个人数据,或者单一的用户提交数据,这些数据还不能称为大数据,所以说大数据还需要是多样性的,比如当前的上用户中,年龄,学历,爱好,性格等等每个人的特征都不一样,这个也就是大数据的多样性,当然了如果扩展到全国,那么数据的多样性会更强,每个地区,每个时间段,都会存在各种各样的数据多样性。

第四个是速度快,就是通过算法对数据的逻辑处理速度非常快,1秒定律,可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息,这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。

总之,这些就是大数据的四个特征,只有具备了这些特征的数据才能称为大数据,那么实际中的大数据是怎么样呢?

大数据的三个层次

说起大数据,大数据有三个层次,第一个是数据采集层,以App、saas为代表的服务。第二个技术服务层,以七牛云存储为代表的大数据技术服务层,这些包括数据的存储,数据的分析,数据的挖掘等等,第三个是数据应用层,以数据为基础,为将来的移动社交、交通、教育,金融进行服务。下面我就主要的讲下三个层面。

数据采集层App、saas服务

在移动互联时代,大数据的来源层有两个方面,一个方面是面向个人的数据来源前端如各种各样的App,一方面是面向企业服务的saas服务的产品。面向个人的App

在饮食领域的App,如饿了么,用户通过App进行选餐,下单,通过App交互就会形成饮食领域的大数据;在o2o领域,如嗒嗒巴士,用户通过使用App进行乘坐交通,上班下班,就会形成交通领域的大数据,如穿衣助手,用户通过App进行选择衣服颜色,样式,进行搭配,就会形式服务类的大数据,当然了还有秒拍、快看等娱乐类的消费数据。面向个人用户的App,以满足用户的需求为主要出发点,产生用户的数据,这些数据包括以个人基础的数据,也包括随群体数据,随着App用户量的增长,这些App数据就成了大数据。

面向个人的数据来源,直接通过用户的需求产生数据,而面向企业服务的saas服务则不一样,他们通过为企业提供一套完整的解决方案,而产生数据,比如图灵机器人,人脸识别技术,气象plus、海康威视等,他们通过完美的解决方案服务企业,最终服务用户,从而产生大数据,数据采集层,是大数据的来源,也是大数据的基础。

云存储对大数据的促进作用

有了数据采集层,那么下一步就是数据的存储层了,使用云存储技术将数据存储在云主机上,保证数据的安全、稳定、高效都需要云存储技术来完成。云存储主要负责数据的存储以及计算,比如七牛的云存储技术,云存储技术是大数据发展跨不过去的一道坎,如果没有云存储技术,大数据就不能得到发展。

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