大数据能做什么

Question

如题所述

Answer 1

1、提到大数据，先要说下商务智能BI，BI用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。BI作为一个工具，是用来处理企业中现有数据，并将其转换成知识、分析和结论，辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定。是帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术，包含了从数据仓库到分析型系统等。 为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、线上分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是ETL、数据仓库、OLAP、数据挖掘、数据展现等技术的综合运用。
2、把BI看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。

3、企业导入BI的优点
1）随机查询动态报表
2）随时随地掌握指标管理
3）随时线上分析处理
4）最终用数据协助运营规划

4、企业导入BI的目的
1）促进企业决策流程：增进企业的资讯整合与资讯分析的能力，汇总公司内、外部的资料，整合成有效的决策资讯，让企业经理人大幅增进决策效率与改善决策品质。

2）降低整体营运成本：改善企业的资讯取得能力，大幅降低IT人员撰写程式、Poweruser制作报表的时间与人力成本，而弹性的模组设计介面，完全不需撰写程式的特色也让日后的维护成本大幅降低。

3）协同组织目标与行动：加强企业的资讯传播能力，消除资讯需求者与IT人员之间的认知差距，并可让更多人获得更有意义的资讯。全面改善企业之体质，使组织内的每个人目标一致、齐心协力。

5、商业智能的主要功能
商业智能的技术体系主要有数据仓库（Data Warehouse，DW）、联机分析处理（OLAP）以及数据挖掘（Data Mining，DM）三部分组成。

BI系统应具有的主要功能：
1）数据仓库：高效的数据存储和访问方式。提供结构化和非结构化的数据存储，容量大，运行稳定，维护成本低，支持元数据管理，支持多种结构，例如中心式数据仓库，分布式数据仓库等。存储介质能够支持近线式和二级存储器。能够很好的支持现阶段容灾和备份方案。

2）数据ETL：数据ETL支持多平台、多数据存储格式（多数据源，多格式数据文件，多维数据库等）的数据组织，要求能自动化根据描述或者规则进行数据查找和理解。减少海量、复杂数据与全局决策数据之间的差距。帮助形成支撑决策要求的参考内容。

3）数据统计输出（报表）：报表能快速的完成数据统计的设计和展示，其中包括了统计数据表样式和统计图展示，可以很好的输出给其他应用程序或者Html形式表现和保存。对于自定义设计部分要提供简单易用的设计方案，支持灵活的数据填报和针对非技术人员设计的解决方案。能自动化完成输出内容的发布。

4）分析功能：可以通过业务规则形成分析内容，并且展示样式丰富，具有一定的交互要求，例如预警或者趋势分析等。要支持多维度的联机在线分析（OLAP分析），实现维度变化、旋转、数据切片和数据钻取等。帮助决策做出正确的判断。

6、典型的商业智能系统有：
客户分析系统、菜篮分析系统、反洗钱系统、反诈骗系统、客户联络分析系统、市场细分系统、信用计分系统、产品收益系统、库存运作系统以及与商业风险相关的应用系统等。

7、商业智能解决方案厂商
国外著名IT厂商包括微软、IBM、Oracle、Microstrategy、Business Objects、Cognos、SAS等，国内著名BI厂商包括BDP商业数据平台、永洪BI等。

Answer 2

现在谈这个问题可能会让大家笑话，似乎所有人都知道大数据能干这个，能干那个，最后连我们自己都觉得可笑。大数据已经都不是被“妖魔化”了，是“娱乐化”。大数据似乎是个离我们忽远又忽近的事物了，变得不真实起来。
好吧，我还是结合从业经历来说说大数据“解决过什么问题”吧：简单地来说，大数据可以帮我们解决决策和选择的问题。
天气预报就是一个最古老而且众所周知的预测。你可以根据预报来决定明天穿什么衣服，是否要带雨伞，等等；
近两年来，大数据被应用到影视制片行业，基于对观众偏好的分析，去预测、设计观众喜欢的剧情，找观众喜爱的演员出演相关的角色，甚至可以去预测票房。这些所有的预测都是基于数据的基础上，经过一定的模型处理，得到接近真实的结论。从某种程度上给决策者决策的依据，比如《纸牌屋》和《星星》。
大数据还有一个重要的作用，就是解决人们的“选择”问题。别笑，无论你的年龄、性别、教育背景，人们目前都面临着前所未有的选择问题。讲的学术一些，这是由于“长尾效应”导致的问题；讲得通俗一些，就是由于日益增多的可选择的对象和我们自身的处理能力之间的矛盾。
科技的进步让人变得更懒，也就是我们自身的处理能力降低，无论是主观的还是客观的。而可被选择的对象却在日益增多。从纷繁复杂的商品（电商），到海量曲库中的乐曲；从婚恋网站的男女朋友，到交通管理的信号灯。
基于人工智能下的大数据，就是可以使人们“变懒”的一个手段。基于你的历史行为，判断出你可能的喜好，乃至需求，将最佳结果，推荐给你。这就是大数据，她是你的贴心管家，或者说是最懂你的朋友。

Answer 3

大数据本身什么都做不了，你能指望数据做什么呢。有大数据，如果不能通过数据挖掘和数据分析得出对实际操作有价值的信息，那么它什么也做不了。

如果理解为对大数据的分析应用能做什么，那么它能做的事情就太多了，各个行业都会用到，物流、博彩、营销、客户管理、医疗、零售、环保等等都有其身影。

举例说明：

通过对客户进行分类整理，根据客户的购买习惯、年龄、喜好、地域等区分进行推荐产品，进行个性化的页面展示。还可以根据以往数据来进行动态营销。

零售，根据需求和库存的情况，适时调整价格

医疗，根据众多病人的特征，分析原因，量级太小的时候，这些特征根本不明显，不会得到重视，只有在大量数据中，才能发现平时注意不到的现象。

公共安全。根据以往犯罪数据预测发生犯罪事件的地区与概率。

娱乐。比如《纸牌屋》的制作公司根据以往的用户习惯，打造出大受欢迎的电视剧。

仅仅有大数据是远远不够的，更需要的是数据挖掘和数据分析的技能（包括大脑与软件操作），这样才能发挥出优势。如果愿意学习大数据的相关课程，我知道有个“PPV课”的网站，课程很全面，可以学到很多关于大数据的知识，包括对案例的分析，还有软件操作等。

Answer 4

大数据能做如下：

一、对信息的理解。你发的每一张图片、每一个新闻、每一个广告，这些都是信息，你对这个信息的理解是大数据重要的领域。

二、用户的理解。每个人的基本特征，你的潜在的特征，每个用户上网的习惯等等，这些都是对用户的理解。

三、关系。关系才是我们的核心，信息与信息之间的关系，一条微博和另外一条微博之间的关系，一个广告和另外一个广告的关系。一条微博和一个视频之间的关系，这些在我们肉眼去看的时候是相对简单的。

大数据专业术语：

1、Apache软件基金会(ASF)

提供了许多大数据的开源项目，目前有350多个项目。是专门为支持开源软件项目而办的一个非盈利性组织。在它所支持的Apache项目与子项目中，所发行的软件产品都遵循Apache许可证。

2、ApacheMahout

Mahout提供了一个用于机器学习和数据挖掘的预制算法库，也是创建更多算法的环境。换句话说，是一个机器学习的天堂环境

3、ApacheOozie

在任何编程环境中，需要一些工作流程系统来以预定义的方式和定义的依赖关系来安排和运行工作。Oozie提供的大数据工作以Apachepig，MapReduce和Hive等语言编写。

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Answer 5

如果说砍树是一个职业，那你手中的斧头就是大数据。大数据是一种覆盖政商等领域的超大型平台，你可以用大数据来瞄准你所关心领域的长短点并很快很准地得出预判，升华概念，你能通过数据预测未来，行业的未来你能掌握了，就能赚钱。