各位大神,谁能解释一下互联网大数据是什么？有何作用？

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热门回答：

作为一名互联网行业的从业者。我来回答一下这个问题。

要想解释清楚互联网大数据。需要从多个角度来进行解读。涉及到技术体系。业务体系和发展趋势等多个方面。从技术体系结构来看。大数据的技术体系以大数据平台为核心。而大数据平台则以分布式存储和分布式计算来展开。目前大数据技术体系已经趋于成熟。基于大数据平台的生态体系也已经形成了一定的规模。大数据平台的作用就是完成大数据的技术实现。行业领域可以基于大数据平台来完成各种大数据创新应用。

从业务体系来看。大数据本身就打开了一个新的价值空间。这个价值空间就是数据价值。由于互联网本身就会产生源源不断的数据。所以大数据的价值增量也会源源不断。不同的业务体系会产生不同的数据。所以其产生的大数据价值也会有所不同。在产业互联网时代。行业领域的数据价值将逐渐得到体现。

从发展趋势来看。在产业互联网的推动下。大数据的发展趋势将逐渐向智能化领域发展。由于人工智能是大数据应用的重要出口。所以未来大数据在人工智能的发展过程中会获得越来越多的关注。

我从事互联网行业多年。目前也在带计算机专业的研究生。主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域。我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章。感兴趣的朋友可以关注我。相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题。或者是考研方面的问题。都可以在评论区留言。或者私信我！

其他观点：

建议可以参阅下《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》这部书籍。

大数据。主要是由于现在的基于互联网、基于云计算等将算力提高了之后。以前对全量数据无法处理。只能通过各种统计学的方法。获取样本数据。然后进行统计。得出结果。

而大数据。则就是将这个样本无限的放大。直到全量的数据。通过对全量数据的分析。得到的结果。总比样本数据得出的更为准确。毕竟省去了中间环节。

而 Greenplum 作为分布式数据库。在处理大数据方便。相比传统的单体式数据库。最为明显的感受就是快。正是得益于此类分布式数据库的发展。使得大家对大数据的处理更加方便。从而也促进了大数据的发展、数据库技术的发展。

其他观点：

大数据简单的讲就是大量数据信息的集合。要想对这个概念有一定程度理解。就不能脱离其产生背景。

首先要对三次信息化浪潮有所了解：

第一次发生在1980年左右。个人计算机的出现。彻底改变了人们的信息处理方式；

第二次发生在1995年左右。万维网诞生。使互联网的信息传输效率得到了质的飞跃；

第三次发生在2010年左右。以大数据、云计算、物联网为标志的信息爆炸时代到来。

在这个过程中。人们对数据增多最直观的感受就是存储设备容量不断的增加。2000年前后硬盘大小能达到32G就很让人羡慕了。而现在主流硬盘大小已经上T了。这就是数据信息呈爆炸式增长的最好证明。

伴随着三次浪潮。数据产生方式也随之发生变化。从数据库管理模式的被动产生到用户主动创造内容。数据逐渐成为了各行各业进行决策的主导。最终形成了大数据这个概念。

大数据的概念包含四个特征：

1、大量化。互联网最近两年所产生的数据量。相当于之前产生的全部数据量；

2、多样化。与人类密切相关的所有事物和行为在互联网时代都成了数据信息；

3、快速化。对数据处理的速度快。从数据生成到决策直接的时间非常少。比如在一分之内。新浪可以发2万条微博。淘宝可以卖6万件商品。百度可以进行90万次搜索。

4、价值密度低。但是商业价值高。因为大数据信息采集的密集度极高。拿道路上的摄像头为例。每时每刻拍摄的影像都会作为数据进行存储。如果不发生事故一般是没有什么用的。但是一但出现问题就具有非常大的价值。

所以。大数据作为一种信息资产。包含了对信息数据的获取、存储、管理、分析。具有很强的战略意义。

那么接下来说一说大数据的作用：

首先一点。大数据颠覆了传统科学研究和决策处理的思维方式。科学实验一直是科技发展的核心手段。而过去由于数据有限。一般是通过采样的方式进行实验。而大数据时代。可以实现全样分析。

第二。大数据对信息的快速处理技术极大的提高了决策效率。人们不需要过于去关注一些理论或计算问题。而是直接通过数据分析就可以直接做出决策。

第三。大数据对社会各行各业都产生了深远的影响和推动作用。大数据技术可以对行业现状和发展进行精确的分析和预测。而且效率极高。比如谷歌通过对庞大的用户数据进行分析。能够非常准确的判断出当前是否爆发流感。预测结果和美国疾病控制中心的专家预测一致。但是实时性却要高的多。

大数据技术与云技术关系非常密切。可以说是相辅相成。这两者共同构成了物联网的基础设施建设。所以要想更好的对大数据深入理解。还需要对相关概念进行全面学习。

我是洋宁。学文的理科生。了解科技概念、探索科技内涵、分析科技现象、发现科技本质。欢迎关注与留言。让我们一起来寻找科技中的平衡。

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