大資料庫概念
1. 大數據是指什麼
大數據是指那些數據量特別大、數據類別特別復雜的數據集,這種數據集不能用傳統的資料庫進行轉存、管理和處理,是需要新處理模式才能具有更強大的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增差率和多樣化的信息資產。
大數據是什麼意思
而大數據的主要特點就是數據量大、數據處理速度快、數據真實性高、數據類別復雜等,它們合起來被稱為4V。
大數據也可以應用在警察預測犯罪的發生、預測選舉結果,同時還能通過手機定位數據和交通數據建立城市規劃,現在醫療行業也在做大數據的分析。
現在社會發展速度非常快,科技也很發達,信息的流通和人們之間的交流也非常密切,而大數據就是這個時代高科技的產物。
對於大部分行業而言,怎麼運用這些大規模數據是贏得競爭的關鍵,但同時,大數據在經濟發展中的意義不能取代一切對於社會問題的理性思考。
現在大數據行業非常的受歡迎,人才需要求量也非常大,而且企業給大數據工程師的薪資比一般工程師的薪資也要高很多。
2. 什麼是大數據,看完這篇就明白了
什麼是大數據
如果從字面上解釋的話,大家很容易想到的可能就是大量的數據,海量的數據。這樣的解釋確實通俗易懂,但如果用專業知識來描述的話,就是指數據集的大小遠遠超過了現有普通資料庫軟體和工具的處理能力的數據。
大數據的特點
海量化
這里指的數據量是從TB到PB級別。在這里順帶給大家科普一下這是什麼概念。
MB,全稱MByte,計算機中的一種儲存單位,含義是「兆位元組」。
1MB可儲存1024×1024=1048576位元組(Byte)。
位元組(Byte)是存儲容量基本單位,1位元組(1Byte)由8個二進制位組成。
位(bit)是計算機存儲信息的最小單位,二進制的一個「0」或一個「1」叫一位。
通俗來講,1MB約等於一張網路通用圖片(非高清)的大小。
1GB=1024MB,約等於下載一部電影(非高清)的大小。
1TB=1024GB,約等於一個固態硬碟的容量大小,能存放一個不間斷的監控攝像頭錄像(200MB/個)長達半年左右。
1PB=1024TB,容量相當大,應用於大數據存儲設備,如伺服器等。
1EB=1024PB,目前還沒有單個存儲器達到這個容量。
多樣化
大數據含有的數據類型復雜,超過80%的數據是非結構化的。而數據類型又分成結構化數據,非結構化數據,半結構化數據。這里再對三種數據類型做一個分類科普。
①結構化數據
結構化的數據是指可以使用關系型資料庫(例如:MySQL,Oracle,DB2)表示和存儲,表現為二維形式的數據。一般特點是:數據以行為單位,一行數據表示一個實體的信息,每一行數據的屬性是相同的。所以,結構化的數據的存儲和排列是很有規律的,這對查詢和修改等操作很有幫助。
但是,它的擴展性不好。比如,如果欄位不固定,利用關系型資料庫也是比較困難的,有人會說,需要的時候加個欄位就可以了,這樣的方法也不是不可以,但在實際運用中每次都進行反復的表結構變更是非常痛苦的,這也容易導致後台介面從資料庫取數據出錯。你也可以預先設定大量的預備欄位,但這樣的話,時間一長很容易弄不清除欄位和數據的對應狀態,即哪個欄位保存有哪些數據。
②半結構化數據
半結構化數據是結構化數據的一種形式,它並不符合關系型資料庫或其他數據表的形式關聯起來的數據模型結構,但包含相關標記,用來分隔語義元素以及對記錄和欄位進行分層。因此,它也被稱為自描述的結構。半結構化數據,屬於同一類實體可以有不同的屬性,即使他們被組合在一起,這些屬性的順序並不重要。常見的半結構數據有XML和JSON。
③非結構化數據
非結構化數據是數據結構不規則或不完整,沒有預定義的數據模型,不方便用資料庫二維邏輯表來表現的數據。包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、各類報表、圖像和音頻/視頻信息等等。非結構化數據其格式非常多樣,標准也是多樣性的,而且在技術上非結構化信息比結構化信息更難標准化和理解。所以存儲、檢索、發布以及利用需要更加智能化的IT技術,比如海量存儲、智能檢索、知識挖掘、內容保護、信息的增值開發利用等。
快速化
隨著物聯網、電子商務、社會化網路的快速發展,全球大數據儲量迅猛增長,成為大數據產業發展的基礎。根據國際數據公司(IDC)的監測數據顯示,2013年全球大數據儲量為4.3ZB(相當於47.24億個1TB容量的移動硬碟),2014年和2015年全球大數據儲量分別為6.6ZB和8.6ZB。近幾年全球大數據儲量的增速每年都保持在40%,2016年甚至達到了87.21%的增長率。2016年和2017年全球大數據儲量分別為16.1ZB和21.6ZB,2018年全球大數據儲量達到33.0ZB。預測未來幾年,全球大數據儲量規模也都會保持40%左右的增長率。在數據儲量不斷增長和應用驅動創新的推動下,大數據產業將會不斷豐富商業模式,構建出多層多樣的市場格局,具有廣闊的發展空間。
核心價值
大數據的核心價值,從業務角度出發,主要有如下的3點:
a.數據輔助決策:為企業提供基礎的數據統計報表分析服務。分析師能夠輕易獲取數據產出分析報告指導產品和運營,產品經理能夠通過統計數據完善產品功能和改善用戶體驗,運營人員可以通過數據發現運營問題並確定運營的策略和方向,管理層可以通過數據掌握公司業務運營狀況,從而進行一些戰略決策;
b.數據驅動業務:通過數據產品、數據挖掘模型實現企業產品和運營的智能化,從而極大的提高企業的整體效能產出。最常見的應用領域有基於個性化推薦技術的精準營銷服務、廣告服務、基於模型演算法的風控反欺詐服務徵信服務,等等。
c.數據對外變現:通過對數據進行精心的包裝,對外提供數據服務,從而獲得現金收入。市面上比較常見有各大數據公司利用自己掌握的大數據,提供風控查詢、驗證、反欺詐服務,提供導客、導流、精準營銷服務,提供數據開放平台服務,等等。
大數據能做什麼?
1、海量數據快速查詢(離線)
能夠在海量數據的基礎上進行快速計算,這里的「快速」是與傳統計算方案對比。海量數據背景下,使用傳統方案計算可能需要一星期時間。使用大數據 技術計算只需要30分鍾。
2.海量數據實時計算(實時)
在海量數據的背景下,對於實時生成的最新數據,需要立刻、馬上傳遞到大數據環境,並立刻、馬上進行相關業務指標的分析,並把分析完的結果立刻、馬上展示給用戶或者領導。
3.海量數據的存儲(數據量大,單個大文件)
大數據能夠存儲海量數據,大數據時代數據量巨大,1TB=1024*1G 約26萬首歌(一首歌4M),1PB=1024 * 1024 * 1G約2.68億首歌(一首歌4M)
大數據能夠存儲單個大文件。目前市面上最大的單個硬碟大小約為10T左右。若有一個文件20T,將 無法存儲。大數據可以存儲單個20T文件,甚至更大。
4.數據挖掘(挖掘以前沒有發現的有價值的數據)
挖掘前所未有的新的價值點。原始企業內數據無法計算出的結果,使用大數據能夠計算出。
挖掘(演算法)有價值的數據。在海量數據背景下,使用數據挖掘演算法,挖掘有價值的指標(不使用這些演算法無法算出)
大數據行業的應用?
1.常見領域
2.智慧城市
3.電信大數據
4.電商大數據
大數據行業前景(國家政策)?
2014年7月23日,國務院常務會議審議通過《企業信息公示暫行條例(草案)》
2015年6月19日,國家主席、總理同時就「大數據」發表意見:《國務院辦公廳關於運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》
2015年8月31日,國務院印發《促進大數據發展行動綱要》。國發〔2015〕50號
2016年12月18日,工業和信息化部關於印發《大數據產業發展規劃》
2018年1月23日。中央全面深化改革領導小組會議審議通過了《科學數據管理辦法》
2018年7月1日,國務院辦公廳印發《關於運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》
2019年政府工作報告中總理指出「深化大數據、人工智慧等研發應用,培育新一代信息技術、高端裝備、生物醫葯、新能源汽車、新材料等新興產業集群,壯大數字經濟。」
總結
我國著名的電商之父,阿里巴巴創始人馬雲先生曾說過,未來10年,乃至20年,將是人工智慧的時代,大數據的時代。對於現在正在學習大數據的我們來說,未來對於我們更是充滿了各種機遇與挑戰。
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3. 國家大資料庫在哪裡
國家大資料庫一般位於國家級數據中心。
詳細解釋:
國家大資料庫通常指的是大規模、高效能的數據存儲和處理中心,這些中心被用來存儲和管理海量的數據,為政府決策、科研分析、商業智能等領域提供數據支持。這些資料庫往往具備極高的安全性和穩定性要求。為了滿足這些需求,國家大資料庫通常設立在國家級數據中心。這些數據中心可能位於以下幾個方面:
1. 地理位置選擇:國家級數據中心一般會選址在自然條件優越、電力資源豐富、網路通訊設施發達、氣候適宜的地方,以保證數據中心的穩定運行和大規模數據處理能力。此外,也會考慮到地質結構,確保數據安全。
2. 國家級數據中心的功能:這些中心不僅是數據的存儲和處理基地,還配備了先進的研究機構和專業的數據分析團隊,能夠為政府和企業提供深度的數據分析和解決方案。同時,通過與其他國家和地區的數據中心建立合作關系,進行數據的交流與合作。此外還負責推廣大數據技術在國內的應用和發展。 重要提醒:我國對於大數據的管理和使用十分重視,為了保障數據的安全性和隱私性,對於國家大資料庫的具體位置是嚴格保密的。普通民眾很難得知其確切位置,這主要是為了防止數據泄露和其他潛在風險。同時,關於具體的位置也可能因實際情況而有所變化。如需了解更權威的信息,建議咨詢相關政府部門或官方媒體渠道。