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爱龟博客【科技在线】

大数据快速发展的前提

关于大数据的概念其实早在1998年就提出来了,但到了现在开始迅速发展。 这些其实都与现在移动网络的高速发展分不开。 移动网络的迅速发展,为大数据的产生提供了产生越来越多大数据的硬件前提。 例如是高端智能手机、智能硬件、远程信息处理、pda等数据的产生终端。 这些智能与移动通信技术和人们的生活紧密相连,人流、车流的背后产生了新闻的流动,产生了大量的数据。

其次是移动通信技术的高速发展。 在2g时代,无线网络速度慢,数据生成也非常慢,数据量也不够,所以还是无法形成大数据。 但是到了4g时代,终端数据不断增加,任何移动终端总是生成大量的数据。 这也是大数据到来的条件之一。

第三个方面是大数据相关技术的快速发展,如云计算、云存储技术等。 他们的迅速发展,是大数据诞生的温床,没有这些技术,即使有大量的数据,也只会令人感叹。 传统的存储技术相对落后,只根据不同的数据实施一个存储。 这显然不能满足大数据的要求。 云时代的存储系统不仅需要提高容量,而且对性能也有迫切的要求。 与过去只面向有限客户的情况不同,在云时代,存储系统面向更广泛的受众。 随着客户数量的增加,存储系统的吞吐量性能也必须迅速提高。 如果不这样做,就无法迅速应对要求。 云存储

什么是大数据?

但是,说到大数据,大家可能只听说过概念,但具体是什么样的,怎么定义,没有一个基准。 在我们的印象中,很多企业好像被称为大数据企业,但业务形态有数百种,不能很好地理解。 所以,还是建议从字面上理解大数据。 维克多·迈耶·谢恩伯格和肯尼斯·库克撰写的《大数据的时代》中出现了大数据的四个特征。 一个是数量多,一个是数量

一个是数量很多。 大致大小为pb水平,甚至zb水平。 1pb为1024gtb,1tb为1024克,1pb为100以上。 当然,具体的计算方法可以关联资料数据进行调查。 总之,与以前流传的各个网站的数据库中存储的数据相比,已经增加了几百倍以上,但只有数据量在pb水平以上。二是价值很大。 价值是大体量数据的进一步演化。 也就是说,当有1 Pb以上的全国20-35个年轻人的网络数据时,它自然具有商业价值。 例如,通过分解这些数据,我们知道这些人的兴趣爱好,指导产品的快速发展方向等。 如果有全国数百万患者的数据,根据这些数据分解就可以预测疾病的发生。 这些都是大数据的价值。

三是多样化。 如果只有单一的数据,这些数据就没有价值了。 例如,如果只有单个个人数据,或者单个客户提交数据,这些数据还不能算是大数据。 因此,大数据需要多样化。 例如,在现在的互联网顾客中,年龄、学历、兴趣、性格等各个人的特征不同。 这就是大数据的多样化。 当然,如果扩大到全国,数据多样化会更加强大,每个人

第四,速度快。 算法对数据的逻辑求解速度非常快。 一秒法则可以迅速从各种数据中获得高价值的新闻。 这些也和以前流传下来的数据挖掘技术有本质的不同。

也就是说,这些是大数据的四大特征,只有具备这些特征的数据才能被称为大数据,那么实际的大数据呢? 行业内与大数据相关的企业七牛云存储计划于8月29日、30日召开大数据的会议,对于处于大数据技术产业链的企业来说,应该可以获得越来越多的干货。

大数据的三个等级

说到大数据,大数据有三个层次,第一个是数据收集层,是以APP、saas为代表的服务。 第二个技术服务层是以七牛云存储为代表的大数据技术服务层,它们包括数据存储、数据分解、数据挖掘等,第三个是数据APP应用层,以数据为基础,实现未来移动社会的交流、交通、数据挖掘等 让我先谈三个层面。

数据收集层app、saas服务

在移动网络时代,大数据的源层有两个方面。 一个是面向个人的数据源前端,如各种app,另一个是面向公司的saas服务产品。 面向个人的APP

在餐饮行业的APP中,通过饿了么客户在APP上挑食、点餐、在APP上互动,形成餐饮行业的大数据; 在o2o行业,就像滴答的巴士一样,顾客使用APP乘坐交通、上下班,从而形成交通行业的大数据。 例如,服装助手、客户使用APP选择衣服的颜色、格式、组合,就可以进行服务类的大数据。 当然,也有秒拍、看、等娱乐类的费用数据。 个人客户APP以满足客户需求为首要出发点,从基于个人的数据到每个组的数据,都可以生成客户的数据。 随着APP客户数量的增加,这些APP的数据会变成大数据。

面向个人的数据源通过客户的投诉直接生成数据,但面向公司的saas服务不同。 他们通过为公司提供完善的处理计划,生成数据。 例如图灵机器人、人脸识别技术、气象plus、高速公路等,他们通过完善的处理方案服务公司、服务顾客,从而生成大数据,数据采集层是大数据的来源,在大数据的基础上,

通过云存储促进大数据的发展

如果有数据收集层,下一步就是数据的存储层。 采用云存储技术将数据存储在云主机上。 需要云存储技术来确保数据的安全性、稳定性和效率。 云存储首要负责数据的存储和计算,包括七牛的云存储技术。 云存储技术是大数据快速发展最困难的东西,没有云存储技术,大数据就无法快速发展。

云存储方面的公司数据很大

当前的云存储包括公共云和私有云存储。 公共云是面向个人的,如百度网盘,但私有云存储是面向公司的。 事实上,公司云存储的大数据最终来源于个人。 例如,在目前许多saas服务、im、统计等公司服务中,服务以面向个人的APP为首要,而七牛云存储等云存储来源于更下层。 基于云主机之上,位于所有个人服务、公司服务之下,所以七牛云存储应该积累了越来越多的大数据,但通过月末举办的这次“数据重构未来”大会,会有越来越多的

云存储满足了海量大数据海量数据的存储诉求

随着移动网络的高速发展,以前流传下来的存储方法已经无法满足容量、性能、智能化等方面的诉求。 云存储(如七牛一样的云存储技术)的出现,从功能上弥补了以前流传下来的存储不足,通过海量存储虚拟化、分布式存储、自动运输等功能,弥补了存储空之间的无限增长和扩展。 另外,通过规模效应和弹性扩张,降低运营价格,不浪费资源。

云存储技术节省了开发者的价格

特别是由于当前移动网络的爆炸性发展,APP领域爆炸性增长,APP数量达到300百万以上。 另外,图像APP、视频APP、音频APP,如相机360、优酷视频、荔枝fm等APP在快速发展的过程中产生大量数据。 关于这些数据,如果让公司自身开发分布式存储系统,这需要组建几十人的开发团队,价格也有可能大幅上升,但通过采用七牛一样的云存储,可以节约公司的价格,使公司迅速发展

云存储技术为大数据的数据观察提供了基础依据

作为大数据的存储运营商,云存储有非常大的数据挖掘潜力。 云存储平台为大数据的分解提供了水的来源。 有了这些数据,通过配置一点数据观察工具,就可以制作出非常有价值的分解数据报告。

例如基于云存储服务这个基础上,七牛可以在公司的诉求下,向公司提供企业数据的观察。 例如,该APP应用程序在这些地区的访问次数很多,什么样的客户喜欢该APP应用程序等,但与分析客户隐私相关的数据无关。 当然,也可以在照片领域、视频领域、音频领域整体比较参与者的顾客行为、特征这一系列的群体特征。

这些都是云存储保存的数据量达到大数据特征后,可以完成的一系列分解依据。 可以说云存储是大数据快速发展的重要一环。

大数据在未来领域的应用

叙述了大数据的收集层、数据存储层,后来谈到了大数据的应用层,既然有了大数据,以大数据为基础,就会产生移动金融、移动社会交流、o2o、在线教育等多方面的应用。

移动金融公司

随着移动网络金融的快速发展,金融交易和支付从台式电脑扩展到移动智能终端,公司自身只能从内部发现内部经营情况,从市场上获取不完整的统计新闻,以供决策参考。 例如,银联智惠帮助公司从外部了解市场,发现内在的对手位置,了解市场趋势和自身地位,利用自身特点通过全领域的交易记录获得优质的基础数据,为公司完成了许多繁琐的数据收集、业务梳理,公司基础经营的拆解数据库。

基础数据进入公司数据库后,通过银联智惠的客户图像模拟器进行目标客户的费用行为建模,将历史交易行为分为目标客户的交易共性特征,从费用性别、费用年龄、费用习惯性、费用频率、费用地域、费用偏好等多维度分析客户群的

移动社会的交流

随着脉搏的加快,恋爱记等社交APP的顾客逐渐增加,顾客的社交行为成为大数据解体的基础。 通过拆解顾客的社交交流时间、对方、地点、行为,可以拆解顾客的兴趣、年龄、诉求。 然后,根据顾客的大数据,比较这些数据,可以进行定向营销,营销效果大幅提高,但与以往的营销手段相比,基本上是基于人员的策划和想象,没有参考数据,例如, 脉搏可以通过一点客户数据为公司聘用合适的人,也可以为一点客户提供合适的职位,完成诉求与供需的高精度匹配。

恋爱记是记录以恋爱为中心的社会交流的APP,更为垂直。 通过分解情侣之间的数据,可以得到越来越多的感情数据,可以为适龄男女提供恋爱指导。 这些都是基于大数据的APP。

o2o系统的应用

移动网络迅速发展,促进了o2o的繁荣。 以滴答总线为代表的定制总线APP应用是大数据的典型APP应用。

以前流传的公交出行在公交车站、公交路线的设定上是比较固定的。 通过分析某个城市内的群体移动数据,可以得到伴随着人的时间的移动规则。 例如,如果我知道早上8点是出行高峰期,从某小区到某办公楼的人流很大,我会定制公交线路出来。 对于客户来说,这意味着满足客户的诉求,对于公交企业来说,这意味着优化了交通路线

大数据医疗、大数据营销、可穿戴设备等越来越多的行业正在利用大数据。 通过大数据可以创造越来越多的价值。 一份副本指出,大数据使工作方式更加容易,可以将现实从三维空之间改变为QR码空之间,就像宇宙中的虫洞一样,可以直接实现目标。 意味着过去没有可以参考的大数据,为了知道这条路是正确的,需要多次实验,但是现在大数据已经成为了数据的参考,所以我们可以直接到达终点。 所以大数据使得事件的迅速发展变得更加简单了。

当然,这些都是对大数据的一点点想象和预测,但在现实中,真正的大数据是什么样的呢? 他们完成了那些事件吗? 我还想听听8月29日七牛主办的“数据重构未来”大会,看看会议嘉宾的数据共享报告中,预测了哪些商业价值和机会。

标题:“一篇文案为你解读大数据的现在和未来”

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