如何向普通人解释什么是大数据？
如何向普通人解释什么是大数据？ 很多没有接触过大数据的人，都很难清楚地知道，究竟多大的数据量才可以称之为大数据。那么，根据数据收集的端口，企业端与个人端之间，大数据的数量级别是不同的。http://picx.zhimg.com/v2-1fffbf305a0652c79e681fade0d58e34_r.jpg?source=1def8aca
先来个彩蛋：
本公司目前在招聘一些大数据分析师，我们欢迎所有对数据分析感兴趣的人来试试，符合条件的可以投递简历（可培养！！！）投递方式见下方，更多岗位信息关注本公司公众号，欢迎主动与我们联系。（1、签订正式合同、五险一金；2、须本科及以上学历（优秀者可放宽条件）；3、无经验者有项目经理带；4、在京工作一年后要求回当地的工作的，可申请调回当地省会城市的分公司或合作企业工作；5、每日简历投递量非常大，欢迎主动与我们联系！！
智动数据——长期招聘岗位，期待你的加入！大数据是什么？多大的数据叫大数据？
企业端（B端）据近十万的级别，就可以称为大数据；个人端（C端）的大数据要达到千万级别。
收集渠道没有特定要求，PC端、移动端或传统渠道都可以，重点要达到这样数量级的有效数据，形成数据服务即可。很有趣，大家可以看到2B和2C，两类大数据差了两个数量级。
有些小公司，数据只有千到万级的规模，但经过收集分析，也能从中有针对性的总结出这一群体的原则，同样能指导企业进行一定程度的用户分析、获取或者是服务工作，但这并不是大数据，而是一般性的数据挖掘。
前两天看见别人分享的那个案例，说今年年初有个用50块本金摆地摊卖水果的中年人，他并不懂得大数据，但是他对水果的收成了若指掌：他知道哪个地方下了多少雨，水果的甜度会到多少，哪些地方的消费者会喜欢吃这个甜度的水果。卖到最后卖出了137家门店、4.7亿的年销售额。
这确实是一种小的数据挖掘，但并不是数据分析。大数据分析虽然脱胎于此，但大数据面向的是更海量的一个数据，借助了更广义的知识数据库的分析方法。大部分的数据公司的数据来源是海量的，它的收集和分析，并不是局限于个体，而是以一个非常非常广泛的群体为对象展开的。 看似大数据是一个很高大上的感觉，和我们普通人的生活相差甚远，但是其实不然！大数据目前已经存在我们生活中的各种角落里了，举个例子，我们现在目前最关心的疫情情况数据，用的就是大数据的技术，可以实时查看确诊人数以及各种疫情数据。大数据有以下用途，用途一：业务流程优化，用途二：提高医疗和研发，用途三：改善我们的城市，用途四：理解客户、满足客户服务需求 大家好，互联网时代大数据的应用涉及到的生活是方方面面的，比如你在网站上购物，商家就会根据你的喜好给你推荐出合适的产品，手机定位数据和交通数据，可以帮助城市规划等等，大数据不等于大的数据，现在的大数据包括来源于多种渠道的多类数据。
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主要来源于网络数据分析。也不是新的其实一直都有，但是为什么叫大数据呢？主要是因为网络数据的格式，体量价值都超出了传统数据的规模，对这些海量信息的采集，存储，分析，整合，控制得到的数据就是大数据，大数据技术的意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些数据进行专业化的处理，通过加工实现数据的增值更好的辅助与决策。
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数据科学与大数据技术是个交叉性很强的专业、专业知识结构包括数学，统计，计算机和大数据分析四大模块。大数据行业增速快，人才缺口大概是在180万左右，主要就业的方向；有大数据系统研发类，大数据应用开发类和大数据分析类。
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具体岗位如数据分析师，大数据工程师等。知名院校由北京大学，中南大大学，对外经济贸易大学，中国人民大学，北京邮电大学，复旦大学等等有助于学习数据科学与大数据技术专业的考生可以关注以上的院校就好了，今天的专业就介绍到这里，如果大家还想了解什么，可以关注或评论区留言。 对于消费者或互联网用户而言，大数据就是尽可能的收集“隐私”信息，进行营销；
对于投资人和创业者而言，大数据是个热门的融资标签；
对于工程师而言，大数据实际上只有一个意思，就是把一堆乱七八糟的数据进行计算……
但其实“大数据”也不是一个非常精确的术语，有些人用它来指代数据本身，通俗的指代大量的数据，而另一些人则用它来指代对数据的分析或从中获得的洞察力更多的关注大数据的功能性作用。
那么大数据究竟是什么呢？
大数据就是很多数据吗？大数据就是用数据说话吗？大数据就是数据可视化吗？大数据就是数据分析与数据挖掘吗？
这些可以说是大数据也可以说不是，因为这些答案并不算全面，也许这些名词还不够通俗易懂，那么小亿今天用更易懂的方式和大家聊聊什么是大数据。
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一、大数据的概念
尽管要通俗的解释大数据，但还是离不开大数据概念。
单纯大数据的概念，是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合，是存储在各种存储介质中的海量的各种形态数据，具有5V特点，即：Volume (大量)、Velocity (高速)、Variety (多样)、Value (价值密度)、Veracity（真实性）。
大数据概念的产生就是因为数据量和数据类型急剧增加，以至于原有的数据存储、传输、处理以及管理技术不能胜任，需要全新的技术工具和手段。大数据，顾名思义，“大”该是应有之义，大数据的定义最初与容量有关系。业界有几种对大数据的定义，其中一个共同点就是数据的容量超出了原有的存储、管理和处理能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
对于“多大容量的数据才算大数据”，大数据的规模并没有具体的标准，仅仅规模大也不能算作大数据。规模大本身也要从两个维度来衡量，一是从时间序列累积大量的数据，二是在深度上更加细化的数据。大数据之“大”，不仅在于其“大容量”，更在于其“大价值”，并已成为除人力、土地、财务、技术之外的另一种重要的资源。
似乎这么解释大数据还不够准确，那么我们用一个例子来解释大数据。在网购盛行的时代，“双11”、“618”等促销日总能掀起网购热潮。每个网购消费者都会在淘宝、京东等购物软件上浏览、搜索产品，而这些因为浏览产生的就是数据，所有人的数据集合在一起，数据的量级变得非常大，就变成了大数据；而平台根据这些数据分析每个人的消费偏好，进一步为消费者精准推送感兴趣的产品，从而促进消费者消费。阿里、京东、360等互联网平台接触消费者众多，也因此获得了很多数据。但是正如精准推送一样，不对这些数据进行处理、挖掘就没法产生价值。
二、大数据的应用领域
数字化时代，大数据无处不在，人人都在谈大数据。大数据和大数据技术也已经被已经被应用到了各个行业，包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、体能和娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的印迹。下面我们从大数据的应用领域和行业继续聊聊大数据的概念。
1、制造业
制造业通常利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。进一步发挥制造业大数据的优势和作用。
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2、金融行业
大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。利用大数据对金融行业进行分析和预测，能够对金融行业起到重要作用。
3、汽车行业
利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。无人驾驶汽车技术是基于海量的大数据，植入ai只能，根据植入的大量数据进行规划路线，并利用云计算技术实时关注路况。
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4、互联网行业
互联网行业将借助于大数据技术，分析客户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。例如阿里巴巴、百度搜索、网易云音乐等，都是基于大数据分析用户的喜好，从而为用户投放相应的内容，吸引用户留存。
5、餐饮行业
餐饮行业能够利用大数据实现餐饮O2O模式，将餐饮搬到线上，激活线下餐饮店的活力，彻底改变传统餐饮经营方式。
6、电信行业
电信行业能够利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。
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7、能源行业
随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。
8、物流行业
物流行业利用大数据优化物流网络，逐步实现“智慧物流”，帮助物流行业建设大数据和云计算网络系统，充分发挥物流数据的作用，提高物流效率，降低物流成本。
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9、城市管理
可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。
10、生物医学
大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健康管理，同时还可以帮助我们解读DNA，了解更多的生命奥秘。
11、安全领域
政府可以利用大数据技术构建起强大的国家安全保障体系，企业可以利用大数据抵御网络攻击，警察可以借助大数据来预防犯罪。
12、个人生活
大数据还可以应用于个人生活，利用与每个人相关联的“个人大数据”，分析个人生活行为习惯，为其提供更加周到的个性化服务。
数据的价值，远远不止于此，大数据对各行各业的渗透，大大推动了社会生产和生活，对于大数据的理解，想必也在这些实际的案例中可见一斑了，大数据未来必将产生重大而深远的影响。
三、以实际案例理解大数据
说了这么多大数据概念和大数据应用的领域，那么大数据技术在我们的生活中究竟是怎样应用的呢，今天小亿就以亿信华辰开发的数据处理全链路工具亿信ABI为例，为大家举几个例子理解大数据。
1、教育行业高校应用
陕西中医药大学数据分析平台项目是为学校构建一个可视化、自动化的数据管理平台。可实现统计图、地图应用、多维分析等可视化效果，收获数据价值，辅助校领导决策，驱动学校不断进步。平台以计算机网络为核心技术支撑，以信息资源的充分共享为手段，以校领导便捷办公及决策等为主要目标。同时，数据分析平台项目建设也是学校信息化建设的高级过程，既是对学校数据的全面梳理，更是对学校信息化建设成果的进一步扩展与提升。
陕西中医药大学数据分析平台项目，涉及内容包括首页、领导驾驶舱、综合校情、数据简报、信息探索和学生门禁等各项内容。
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陕西中医药大学数据分析平台项目建设是将陕西中医药大学数据以各种图表等形式在平台上展示，可直观地掌握学校信息的情况，通过统计不同维度来分析不同的问题。平台为信息资源整合共享奠定基础，为学院教学、科研、管理和服务提供统一、规范、准确、实时的权威数据服务，并为今后的数据挖掘和科学决策提供可靠的依据。
2、金融行业银行应用
浦银租赁信息中心为更好践行公司“数字赋能、信息融合”的数字化发展规划，结合公司各部门数据类需求规划了数据平台的建设任务，拟依托该平台建设以实现数据应用的统一数据来源、数据质量的集中化管控，以提升公司整体的数据应用水平。
基于监管报表生成质量无法得到有效保证、内外部数据的统计分析工作成为日常办公基本需要、各部门对数据服务提出较高要求等问题，浦银租赁大数据服务平台总体设计分为数据分析、监管报送和数据采集三大模块。
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浦银租赁大数据服务平台一共建设了183张报表，涵盖日常工作报表、财务报表、监管报送、1104报表、人行报表、总行报表、EAST报表等，满足公司领导、资产部门、财务部等各部门人员多样化的数据分析需求。帮助高管快速掌握公司的运营情况，精细化管理；让业务人员自助拖拽报表，释放实施人员精力，为业务人员提供工作便利，提高工作效率；支持监管报表的填报、审核、上报、汇总等工作，满足监管报表的定时报送要求。
3、通信行业企业应用
华为在全球的业务高速发展，支撑企业业务发展的IT服务也必须不断提升来提高企业竞争力。IT产品数字化运营，主体自然是IT产品，因产品服务对象不同，运营方向也会不同。企业目前有300+产品，2000+应用，越来越多的产品在寻求数字化运营服务，全产品自动化通用运营服务，显得迫在眉睫。
在建设过程中依据已有部分产品个性化运营门户，调研各大产品运营需求，提炼IT产品运营通用指标，拉通产品集成数据，打通三大业务数据源头，建设全产品自动化数据仓库，基于亿信BI建设通用指标主题模型，最终完成通用产品数字化运营服务。
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IT产品数字化运营为华为构筑用户全栈数字化运营服务，在推动企业IT数字化转型进程中起着举足轻重的作用。
企业IT产品数字化运营，实现数据集成、数据仓库、IT产品数字化运营服务，最终自动化完成IT产品用户、性能体验、质量分析等数字化运营，为300+产品，2000+应用在网运营提供自助、敏捷、开放的运营监控服务，驱动自我管理改进。
四、小结
大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前所说的"大数据"不仅指数据本身的规模，也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。
大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域，通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。因此，大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理巨量数据从中获取有价值的信息，也体现在如何加强大数据技术研发，抢占时代发展的前沿，所以理解大数据在当今的时代是非常重要的。
亿信华辰-大数据分析、数据治理、商业智能BI工具与服务提供商关于亿信华辰
亿信华辰是中国专业的智能数据产品与服务提供商，一直致力于为政企用户提供从数据采集、存储、治理、分析到智能应用的智能数据全生命周期管理方案，帮助企业实现数据驱动、数据智能，已积累了8000多家用户的服务和客户成功经验，为客户提供数据分析平台、数据治理系统搭建等专业的产品咨询、实施和技术支持服务。
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欢迎关注公众号：亿信华辰Pro
－让数据驱动进步－ 你问什么是大数据，没有人可以准确地回答你，他们只能给你举例子，说“你看，这就是大数据”，那我也来给你举两个例子吧。
事例1：现在中国有所的卫星每年能返回4-6期完整的数据，也就意味着，卫星每3-4天将生成1PB左右的数据，数据量达到PB以上级别，单从量上面就可以称为大数据了，因为这么多的数据，对我们目前的存储技术和数据处理能力而言，挑战很大。
事例2：截止2013年年底,中国移动用户超7.1亿，用户通话、上网产生的海量数据也可以称为大数据。这么多的数据价值无穷，可以用于改善用户体验、优化网络质量、开展精准营销等方面，从这里你可以看出大数据为什么会被炒得如此热门了吧？但热归热，这些应用要落到实处，还有待语音、图像处理技术和数据存储技术的进一步突破和改进。
那大数据可以怎么用呢？如下：
大数据未必能改变社交，但它了解社交
《纽约时报》曾发表过一篇叫《大数据做不到什么》的文章，记者David Brooks认为大数据首先不擅长的是社交，因为数据侧重社会交往的“量”而非“质”。
但是，大数据在社交媒体上的应用程度已经今非昔比了。比如今年世界杯上IBM和腾讯进行了一次合作，由IBM在社交媒体平台上挖掘信息，然后由腾讯策划报道。
球迷们每天发那么多消息，而且大多是文字信息而非数字，他们是怎么挖掘和分析的呢？首先是“命名实体识别”，不管球迷是用手机还是电脑发消息，都会有一些文字没有标点符号，这个技术可以把人名啦、球队名等等先识别出来。然后是“话题检测”，也就是识别球迷们讨论的是什么话题。对于球迷来说，这个技术的好处在于，媒体会针对他们所关心的话题来报道赛事。最后是“语义情感分析”，也就是搞清楚球迷在讨论什么话题后，再判断球迷的立场。这样一来，比赛之后，球迷们对球赛或者队员的看法就一目了然了。
所以说，以前技术可能只擅长挖掘大数据，也就是数据本身，而现在，它还能判断你们在聊什么。
大数据预测不到未来
反大数据思潮中另一个重要观点是，大数据只是基于对历史信息的梳理，无法预测未来。
2008年，谷歌公司建立了一个预测流感趋势的网站，用统计网络搜索关键词的方法来计算流感在某地区发生的可能性。这个网站当即被作为大数据预测未来的经典案例，然而，这个系统却没预测到2009年H1N1禽流感的爆发。虽然外界没说什么，但谷歌内部憋了一口气，立即对预测算法做了调整。新的算法引起了另一个问题，他们的预测工具变得比更年期女性还敏感，动不动就发布疫情预报。
到了2013年2月，《自然》杂志实在忍不住发表文章说，你们谷歌的不靠谱预测导致1月份流感疫苗都脱销了可还行？！有人认为大数据这种以古论今的观点忽略了那些不可预知的事件，积累了再多过去的信息，也没有办法知道接下来会发生什么突变。
不过大数据服务商可不想改行去算命。但他们也没有对大数据预测抱太大信心，在那些不允许大误差、严重关切企业利益的商业活动中，是不会仅凭大数据来做决策的。
话说回来，预测未来是个高深的概率问题，大数据可能不行，但目前也没有其他工具行。
不管你信不信，机器只会变得越来越聪明
David的文章还提到数据分析不懂叙事，也不懂思维的浮现过程。然而，今年7月，美联社宣布今后将采用一种软件产品来撰写企业财报消息，这种机器人就是依靠大数据来抓取信息，根据算法来撰写新闻，它们甚至可以完美模拟人类作者的语调和风格。
所以说，在David写完文章之后，大数据世界的变革仍在继续，工程师们需要专注的只是算法，算法，还是算法。
当然了，反大数据的人们关注的问题还有，在进一步发展大数据应用时，如何保护用户的隐私？人们不仅要为黑客担心，还不希望看到企业为了利益而侵犯大众隐私。反过来，使用大数据工具的企业们其实也在为数据的真实性而担心，比如招聘时抓取的简历信息会不会有造假成分、抽样来的微博用户是不是雇佣水军炒作话题。
但是，这些与其说是科学问题，不如说是道德问题。
——摘自《壹读》，有删改。
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