現在隨著計算機、移動設備和機器傳感器產生的海量數據，我們每天都漫游在大數據的海洋，規(guī)模達到了ZB級別。公司使用這些數據來做出決策，改進流程和政策，創(chuàng)建一個以客戶為中心的產品，服務和經驗。大數據之所以被稱為“大”數據，不只因為其數量龐大，而且在于其種類的多樣性和復雜性。那么到底大數據有什么用途？大數據的特征有哪些？從一般意義講，大數據是一組在有限時間內不能通過常規(guī)軟件工具獲取、存儲、管理和處理的數據。現在，各個行業(yè)都開始關注并使用大數據分析來幫助企業(yè)進行業(yè)務調整，并且做出了從傳統業(yè)務驅動轉向數據驅動的決策。大數據采集與傳統數據采集有很大的區(qū)別。攀枝花大數據參考價

大數據的產生：從采用數據庫作為數據管理的主要方式開始，人類社會的數據產生方式大致經歷了3個階段，而正是數據產生方式的巨大變化才導致大數據的產生。1）運營式系統階段。數據庫的出現使得數據管理的復雜度降低，在實際使用中，數據庫大多為運營系統所采用，作為運營系統的數據管理子系統，如超市的銷售記錄系統、銀行的交易記錄系統、醫(yī)院病人的醫(yī)療記錄等。2）用戶原創(chuàng)內容階段。互聯網的誕生促使人類社會數據量出現第二次大的飛躍，但是真正的數據爆發(fā)產生于Web2.0時代，而Web2.0的重要標志就是用戶原創(chuàng)內容。這類數據近幾年一直呈現爆性的增長。3）感知式系統階段。人類社會數據量第三次大的飛躍導致了大數據的產生，現在我們正處于這個階段。這次飛躍的根本原因在于感知式系統的普遍使用。隨著技術的發(fā)展，人們已經有能力制造極其微小的帶有處理功能的傳感器，并開始將這些設備普遍地布置于社會的各個角落，通過這些設備來對整個社會的運轉進行監(jiān)控。攀枝花大數據參考價IT系統、應用和技術基礎設施每天每秒都在產生數據。

未來，物聯網可能是一個非確定性的開放網絡，其中自動組織或智能實體(網絡服務，SOA組件)和虛擬對象(化身)將是可互操作的，并且能夠根據上環(huán)境或環(huán)境單獨行動(追求自己的目標或共享的目標)。通過收集和推理上下文信息的自主行為以及對象檢測環(huán)境變化(影響傳感器的故障)和引入合適的緩解措施的能力構成了主要的研究趨勢，顯然需要為物聯網技術提供可信度。市場上的現代物聯網產品和解決方案使用各種不同的技術來支持這種環(huán)境感知自動化，但需要更復雜形式的智能來允許傳感器單元和智能網絡物理系統部署在真實環(huán)境中。

物聯網(InternetofThings)指的是將無處不在（Ubiquitous）的末端設備（Devices）和設施（Facilities），包括具備“內在智能”的傳感器、移動終端、工業(yè)系統、數控系統、家庭智能設施、視頻監(jiān)控系統等、和“外在使能”(Enabled)的，如貼上RFID的各種資產（Assets）、攜帶無線終端的個人與車輛等等“智能化物件或動物”或“智能塵埃”（Mote），通過各種無線和/或有線的長距離和/或短距離通訊網絡實現互聯互通（M2M)、應用大集成（GrandIntegration)、以及基于云計算的SaaS營運等模式，在內網（Intranet）、專網（Extranet）、和/或互聯網（Internet）環(huán)境下，采用適當的信息安全保障機制，提供安全可控乃至個性化的實時在線監(jiān)測、定位追溯、報警聯動、調度指揮、預案管理、遠程控制、安全防范、遠程維保、在線升級、統計報表、決策支持、領導桌面（集中展示的CockpitDashboard)等管理和服務功能，實現對“萬物”的“高效、節(jié)能、安全、環(huán)保”的“管、控、營”一體化。大數據的大部分應用都與人工智能或者機器學習算法相結合，因此企業(yè)可以了解客戶的選擇。

大數據的效果當電子商務、數字家庭、物聯網、移動互聯成為了新一代的信息技術的使用形態(tài)，而這些使用所產生的大量數據，是大數據所進行運算與處理的根底，只有通過與新一代信息處理技術不斷的有用融合，才能創(chuàng)造出更為巨大的價值。同時，大數據的存在，也是提高了企業(yè)的關鍵競爭力的主要條件。通過了解大數據的相關特點和效果，相信一定可以讓大家對大數據分析有了更為準確的認識，從而更好的對其進行使用。大數據，是一種規(guī)模非常大的，在分析、管理、儲存和獲取等方面都超出了傳統的數據庫軟件所具有的功能處理范圍的巨大數據的調集。大數據的主要來源如下，企業(yè)系統：客戶關系管理系統、企業(yè)資源計劃系統、庫存系統、銷售系統等。攀枝花大數據參考價

大數據采集：社交系統會產生大量的內容數據，以及線上行為數據。攀枝花大數據參考價

數據服務讓消費者無需去訪問或者更新多個數據源，更重要的是，當消費者需要操作多個數據源時，數據服務有助于維持數據的完整性。此外，它們還能夠幫助構建可被多個項目和創(chuàng)新利用的可重用數據服務。數據服務還能夠執(zhí)行關鍵的治理職能——它們有助于度量指標的集中化、監(jiān)視、版本管理、數據類型的重用，以及執(zhí)行數據可視化和訪問規(guī)則。數據服務帶來的額外好處有：數據源抽象、聚合數據提供者、重用（以通用的、可互操作的、靈活的消費模式）、與邏輯數據模型保持一致、支持服務的多版本、提供增值特性，以及單點交互。因此，數據服務為企業(yè)改進業(yè)務需求提供了一個可持續(xù)的基礎。攀枝花大數據參考價

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