大数据是什么意思？

一、大数据的概念

大数据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。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。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。

二、大数据三大转变

1.我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不是依赖于随机采样。更高的精确性可使我们发现更多的细节。

2.研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度。适当忽略微观层面的精确度，将带来更好的洞察力和更大的商业利益。

3.不再热衷于寻找因果关系，而是事物之间的相关关系。例如，不去探究机票价格变动的原因，但是关注买机票的最佳时机。”大数据打破了企业传统数据的边界，改变了过去商业智能仅仅依靠企业内部业务数据的局面，而大数据则使数据来源更加多样化，不仅包括企业内部数据，也包括企业外部数据，尤其是和消费者相关的数据。

三、大数据应用

应用场景示意图：

大数据

1.大数据应用案例之：医疗行业

医疗行业大数据应用十分广泛，主要有以下几个应用场景：

1.1医院管理层决策辅助

通过对医院的临床数据、运营数据、物资数据进行挖掘，解决医院管理中的各种问题，提高设备的使用效率，降低医院运营成本。

1.2健康管理

通过数据的分析实现健康人的管理，让人不生病、少生病，是医疗大数据应用的终极方向。借助物联网、智能医疗器械、智能穿戴设备，实时收集居民的健康大数据，通过对体征数据的监控，实现健康管理。

1.3医药研发

通过医疗、医药大数据，利用人工智能深度学习能力的算法系统，对研发药物中各种不同的化合物以及化学物质进行分析，预测药品研发过程中的安全性、有效性、副作用等，可以有效的降低药品研发成本，缩短研发周期，降低药品价格。

2.大数据应用案例之：能源行业

能源大数据能够将电力、石油、煤炭等能源领域数据以及人口、地理、气象等诸多领域数据，进行综合采集、处理、分析与应用，发展能源大数据将加速推进能源产业发展及商业模式创新。

能源大数据库整合广泛的能源大数据，提供能源状况判别及预测。辅助支撑能源决策，支持智慧能源服务，加快能源大数据服务体系创新。能源大数据服务平台针对能源规划（能源结构调整和转型）、综合能源决策（各能源协调发展）、跨部门协同管理、个性化的公众信息服务等需求提供服务。而更加专业的能源管理协同决策平台将被用于解决整合资源储量数据、开发数据、加工数据、消费数据，提供需求预测、能源预警等需求。

3.大数据应用案例之：通信行业

电信行业大数据还是有所应用的，比如某运营商多个省的决策系统，便是基于hadoop平台进行的数据分析，主要内容是：

3.1采集基站等硬件设备的数据，分析设备负荷状况，生成设备的扩容、优化、质量排查、扩建等建议，达到均衡网络流量的目的；

3.2分析用户的话单数据，界定用户属性，分析手机终端的特征，从而形成套餐推荐、终端推荐等决策；

3.3根据用户使用的app软件、访问的网页进行更为全面的用户行为分析、用户喜好分析；

3.4采集微博等社交网络数据，了解用户对运营商的评价和意见，舆情分析。

4.大数据应用案例之：零售业

线下零售应用大数据技术首先面临的技术难点是数据采集。专家指出，线下零售店由于技术限制和消费者更加碎片割裂的行为，很难根据消费者ID数据与商品销售、店铺库存、物流等数据进行打通连接，尤其消费者店铺行为偏好数据的获取。

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