大数据与传统数据

1大数据与传统数据

       不同于传统的关系型数据库系统不能扩展到处理大量的数据,Hadoop是能给企业提供涉及成百上千TB的数据节点上运行的应用程序。
       第一、计算机科学在大数据出现之前,非常依赖模型以及算法。人们如果想要得到精准的结论,需要建立模型来描述问题,同时,需要理顺逻辑,理解因果,设计精妙的算法来得出接近现实的结论。因此,一个问题,能否得到最好的解决,取决于建模是否合理,各种算法的比拼成为决定成败的关键。然而,大数据的出现彻底改变了人们对于建模和算法的依赖。举例来说,假设解决某一问题有算法A 和算法B。在小量数据中运行时,算法A的结果明显优于算法B。也就是说,就算法本身而言,算法A能够带来更好的结果;然而,人们发现,当数据量不断增大时,算法B在大量数据中运行的结果优于算法A在小量数据中运行的结果。这一发现给计算机学科及计算机衍生学科都带来了里程碑式的启示:当数据越来越大时,数据本身(而不是研究数据所使用的算法和模型)保证了数据分析结果的有效性。即便缺乏精准的算法,只要拥有足够多的数据,也能得到接近事实的结论。数据因此而被誉为新的生产力。

     第二、当数据足够多的时候,不需要了解具体的因果关系就能够得出结论。
     例如,Google 在帮助用户翻译时,并不是设定各种语法和翻译规则。而是利用Google数据库中收集的所有用户的用词习惯进行比较推荐。Google检查所有用户的写作习惯,将最常用、出现频率最高的翻译方式推荐给用户。在这一过程中,计算机可以并不了解问题的逻辑,但是当用户行为的记录数据越来越多时,计算机就可以在不了解问题逻辑的情况之下,提供最为可靠的结果。可见,海量数据和处理这些数据的分析工具,为理解世界提供了一条完整的新途径。

     第三、由于能够处理多种数据结构,大数据能够在最大程度上利用互联网上记录的人类行为数据进行分析。大数据出现之前,计算机所能够处理的数据都需要前期进行结构化处理,并记录在相应的数据库中。但大数据技术对于数据的结构的要求大大降低,互联网上人们留下的社交信息、地理位置信息、行为习惯信息、偏好信息等各种维度的信息都可以实时处理,立体完整地勾勒出每一个个体的各种特征。
 
 
2.2大数据的价值

2.2.1大数据在我们生活中的应用

       利用大数据创新交通治理。目前,滴滴平台上每天有超过2000万订单,高峰期每分钟接收超过2万乘客需求,每日定位轨迹数据大于70TB,相当于7万部电影;每日处理数据高达2000TB;每日规划路径超过90亿次,大约相当于每分钟600万次。大量的出行数据是滴滴的核心资产,这也是滴滴在指挥交通领域有话语权的重要原因。
       如今,滴滴将平台大数据脱敏并且挖掘分析之后,打造出了“滴滴交通信息平台”。平台内所有数据不涉及单个订单和用户信息,各地管理交通部门可以在经过滴滴授权之后登录该平台,查看当地交通运行指数、实时路况、拥堵研判、出行热力图等。根据交通管理决策需要,交管部门可以查看实时交通状况。比如,即时查看到异常的交通运行态势,交管部门可以精准地派出警力到现场查看,快速处理交通事故等。
       在医院,儿科部会记录早产儿和患病婴儿的每一次心跳,然后将这些数据与历史数据相结合来识别模式。基于这些分析,系统可以在婴儿表现出任何明显的症状之前就检测到感染,这使得医生可以早期干预和治疗。
在学校和大学,流媒体视频课程和数据分析可以帮助教师跟踪学生的学习情况,根据他们的能力水平定制教学内容,以及预测学生的执行情况。
       当我们去购物时,我们的数据会结合历史购买记录和社交媒体数据来为我们提供优惠券、折扣和个性化优惠。
       当我们每天在公路上开车时,我们的智能手机会发送我们的位置信息以及速度,然后结合实时交通信息为我们提供最佳路线,从而避免堵车。结合位置,还可以为你提供附近的餐馆、银行、加油站等信息。
       智能电视和机顶盒能够追踪你正在看的内容,看了多长时间,甚至能够识别多少人坐在电视机前,来确定这个频道的流行度。
       谷歌的自动驾驶汽车分析来自传感器和摄像头的实时数据以在道路上安全驾驶。
 

2.2.2大数据的市场价值

       大数据与电商业。淘宝利用大数据改变了电商的经营模式,并且充分利用自身平台的海量交易数据建造了一个“数据帝国”,还以此衍生了菜鸟网络、蚂蚁金服等业务。
       淘宝大数据的应用。淘宝自身,可以进行技术优化、界面优化、使用者体验优化、盈利模式优化、服务管理系统优化。淘宝卖家,可以进行店铺优化、购物体验优化、服务优化、营销策略优化、竞争策略优化。淘宝买家,可以产品搜索优化、跨终端使用优化、浏览优化、购物交易优化。第三方接入机构,可以盈利模式创新、产品针对性优化、行业认知提升、市场机会获取能力增强。
       精准营销。在前几年的双十一活动中,由于订单很多,物流服务很慢,在双十一当天的快递,有时候要一周才能收到,但是利用大数据,凭借消费者搜索的关键字,建立一个数学模型,甚至你还没有下订单,你需要的物品就已经提前发到你的城市了,这大大缩减了物流运输时间。而且淘宝中的智能推荐,就是根据你打开了那些店铺,查看了那些商品,就会给你推荐相关的商品,淘宝甚至比你自己还知道你想买什么,可能你查看某些商品之后,觉得价格有点贵,但是给你推荐的时候,商品正在打折,而且和你想要的相差无几,甚至一模一样,这时候你不买都觉得不合适。这就是淘宝的精明之处,它甚至比你更了解你需要什么。
       大数据与金融业。大数据对金融行业存在巨大价值。包括精准营销、社交化营销、信用风险评估、欺诈风险管理、提升客户体验、需求分析和产品创新、运营效率提升、决策支持。
       大数据与安全。大数据解决的不仅仅是效率问题,大数据也解决安全问题。

2.2.3大数据的预测价值

       人的每个行为都值得预测,无论是消费、放弃、工作、婚姻、生育,还是盗窃、死亡、欺骗。例如,好莱坞的影视公司会预测某剧本被制成影片,它是否会受欢迎,以及聘用那些演员会获得较高的票房。惠普公司对其全球33万员工都进行了“离职风险”评估,预测每位员工的离职可能性,这样管理层就可提前介入或及早采取应对措施。保险公司(Allstat)会根据投保车辆的状况来预测出现交通事故时车内人员的受伤情况,这项预测每年为公司节省4000万美元。除了传统的精算表格之外,保险公司都在采用预测技术来判断投保人的死亡概率。

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