大数据时代的概念
前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇大数据时代的概念范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。
大数据时代的概念范文第1篇
事实上，大数据不是最近才出现的概念。1989年，Gartner提出BI概念。2008年，Gartner将BI概念进一步升级为高级分析(Advanced Analytics)。2011年，麦肯锡阐释大数据概念。虽然名称不同，实质没有变化，只是在处理数据方面更大量、多样、实时。大数据的兴起离不开近年来技术生态土壤的巨大变革。大量数据的产生赋予了数据处理分析更高的实时性、有效性要求，推动大数据技术发展。
大数据具有前所未有的大量化、快速化和多样化三大特点，目前，大数据在电信、金融、医疗、零售等领域应用价值凸显，引来投资者对大数据的密切关注。IDC预计，大数据技术与服务市场销售量将从2010年32亿美元增长到2015年169亿美元，增长率是一般IC市场的7倍。对于如此可观的一个新市场，无论是国家层面还是大数据相关企业，都应该加快布局，积极应对：
国家层面，加快大数据行业引导政策出台。大数据技术领域的竞争，事关国家安全和未来。在大数据领域的落后，意味着失守产业战略制高点，意味着数字无险可守，意味着国家安全将在数字空间出现漏洞。奥巴马政府的“大数据研发计划”，目标是改进人们从海量和复杂的数据中获取知识的现有能力，从而加快美国在科学与工程领域发明的步伐，增强国家安全，转变现有的教学和学习方式。我国目前已经在物联网“十二五”规划上把信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一提出来，但还没有大数据方面的专门规划和政策支持。将大数据上升为国家战略，加强顶层设计和政策支持，是大数据时代的客观要求。
大数据时代的概念范文第2篇
关键词：大数据时代；数据分析；众筹模式；云计算
中图分类号：G223 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2014）09-0000-01
一、大数据的基本概念
维基百科对大数据的定义为：大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集.但大数据是一个不断演变的概念，本文认为在移动互联与大数据时代的背景下，大数据的本质含义是指数据的使用者为达到商业目的或政治目的，依据以往信息猜测未来，对信息进行优化、高效化并最终捕捉住利益的一种方法。
二、大数据时代的挑战
（一）复杂的数据环境
大数据产业链庞大而复杂，可以分为六大类（大数据基础设施类、大数据分析类、大数据应用类、大数据数据源类、跨基础设施分析、开源项目）。来源广泛、类型复杂的数据环境使得数据源的处理、抽取、集成变得艰难，再加上大数据存储和处理中存在能耗问题又制约着大数据的发展，复杂程度远超过传统关系数据库。而且，现实中数据模式和数据内容的动态演化状态以及日益复杂的硬件环境会限制行业专家对数据分析、数据理解结果的获取能力。
（二）大数据管理
大数据正在变革各行业的技术架构、商业模式及组织方式。不同企业和政府部门掌握不同的数据，并将数据存储在不同的服务器上，彼此之间相互不连通，形成一个个“数据孤岛”。信息时代下，企业把数据看成核心私有财产，害怕被窃取复制而造成如今数据的封闭性问题。但大数据是通过研究数据的相关性来发现客观规律，这依赖于被研究数据的广泛性。整个数据平台价值的体现，需要个体或集体的配合，通过数据开放共享、交叉复用，实现有效的可视化管理，从而获得最大的数据价值。
（三）大数据隐私问题
隐私保护成为大数据时代更具挑战的一大问题。一方面数据的公开有利于政府了解国民经济的运作，有利于企业抓住客户需求从而提供更加专业化的产品或服务，也有利于个人对信息的搜索定位。另一方面互联网发展使得人们习惯将信息以数据的形式产生、存储和传播，数据足迹的累积性和关联性增加了隐性数据的暴露性。数据公开与隐私保护的矛盾性，要求大数据时代的数据挖掘应建立在不暴露用户敏感信息的前提下，避免通过数据抽取和集成来实现用户隐私的获取。当然，个人数据处理者对其行为承担的责任感并不突出，这也说明了大数据时代的隐私保护面临着技术和人力层面的双重考验。
三、大数据时代的商机
（一）数据分析公司崛起
数据分析作为整个大数据处理流程的核心，能从异构数据源中分析产生大数据的价值。随着海量数据的出现，人们对数据的需求越来越明显，而这需求背后需要进行复杂的分析过程才能获得有价值的信息。大数据时代背景下，传统分析技术公司纷纷做出调整以应对多数据集和核心数据集的实时处理。早在美国就出现了一批数据分析公司，而数据分析公司的职责有以下五点：第一，建立数据体系，对公司呼叫中心数据进行监控、预估、深度挖掘与分析；第二，对各种数据进行持续的跟踪分析，以支撑业务发展和策略调整；第三，定期对业务数据、开发过程数据进行跟踪并完成各项报表；第四，建立业绩预测模型，并预警；第五，对日常数据进行异常分析，找出原因并及时作出应对措施。
大数据在金融机构的运营中的作用也愈加明显。金融机构纷纷运用大数据来扩大市场份额。以银行为例，在诈骗侦测、风险管理、客服中心效率优化、客户分类优化产品、客户流失分析、情感分析、客户体验分析七个方面已经开始利用大数据分析的结果，为金融机构做出明智的决策并创造价值。
（二）数据调查精准化
以前，数据调查主要靠统计工作者来完成，这个工作量相当的庞大，而且在调查过程中的开支也非常大，然而最终的效果不一定会很理想，因为发生范围内的误差还是很正常的，但是大数据调查可以实现对全部数据的分析，做到精准化预测。例如，通过大数据进行预测病情蔓延、数据挖掘和分析研究等相关情况，从而提前做好准备。另一方面，客户端服务器结构和云计算结构的蓬勃发展，也使得大数据在精细化营销和运营中起到促进作用，进而开展更加专业的服务。
（三）众筹模式逐渐形成
众筹模式作为新模式，利用互联网和SNS传播特性，让小企业、艺术家或个人向公众筹款项目，进而获得资金援助，追梦网便是利用投资者的资金支持小企业的典范。当然，众筹的概念并不局限于此，未来的众筹可以实现众多消费者决生产，通过高度分散透明的互联网集资方式，降低项目筹资的资金成本，以众筹、合作等模式获取大规模行业数据，并提供面向大众的数据交易、订阅及应用平台。当然，还可以融入智能社会，将众筹模式和智能发展紧密结合，借助移动互联网、大数据与云计算的融合，建立智能平台，实现智慧营销。
四、结语
大数据标志一个新时代的到来，它不只是要处理海量数据与追求丰富的物质资源，更要解决目前所面临的难题并获取商机。通过建立模型、深入分析挖掘来寻找那些有可能改变企业运营方式的信息与价值转换，进而展开一场更激烈的信息战。
参考文献：
[1]陈如明.大数据时代的挑战、价值与应对策略[J].移动通信，2012（17）.
[2]李永健.大数据――中国企业必须抓住的机遇[J].中国商贸，2013（02）.
[3]邬贺铨.大数据时代的机遇与挑战[J].求是，2013（04）.
[4]张光茫.大数据时代的思考与启示――读涂子沛《大数据》[J].水利天地，2012（09）.
[5]周震刚.中国大数据市场10大预测[J].通讯世界，2012（10）.
[6]闫成印.物联网带动大数据发展[J].互联网天地，2012（11）.
大数据时代的概念范文第3篇
当我看到这本书的名字《块数据》时，我就想我一定要好好阅读。现今"大数据"、"云计算"的声音不绝于耳时。我了解过大数据，快速的阅读了这本《块数据》。总的来说，还是收获颇多的。原先我了解的不过是大数据的应用。尤其例如中央电视台利用大数据分析春运人们的流动走向。方便简单的示意图就把各个城市的流动量做好统计，简便的分析出什么地方的客流量大，什么地方的客流量相对较下。这样很容易做好资源分配工作，极大地解决了历年让我们头疼的春运难的问题，就从这简单的一点，我们也肯定大数据时代要来临啦！
这本书跟我们系统的解释了块数据概念，从一个全新的角度来看待大数据。第一章讲述的是块数据的定义与特征，首先讲述什么是大数据，其次讲述‘条数据’概念——越长大越孤独。最后引出‘块数据’的概念。未来的大数据时代时的数据形式。为我们引领了一种"块"思维的方式。讲述了块数据的三个自我智慧。第二章讲述块数据的素描。一是高度关联性。不管什么样的人，做不同的事都是相关的。二是立体性。其次，是可以随时随地的活性、以人或物的活动主体性、以及块数据的开放性。第三章讲述块数据的价值。商业模式的发展、社会领域的应用、转变政府的职能、改变社会公共文化。第四章讲述块数据面临的挑战。顶层机制设计问题、数据结构化的挑战、数据安全凸出、公民隐私保护、行业重大变革。让我们体会到块数据的艰辛、挑战不断。第五章讲述块数据的形成原因。不断提速的宽带、各个城市的无线不断普及、物联网的飞速发展都加剧了块数据的形成。第六章讲述了块数据汇聚和处理。例如打造公共平台、打破数据瓶颈、增益数据块价值。第七章讲述块数据的开放与市场交易机制的构建，使数据资深化。第八章讲述块数据的商业应用，服务业、工业、农业、文化教育、医疗健康、就业创业、社会保障、交通出行、城市安全等领域。第十章讲述政府的治理领域，可以打造一个透明、智慧、法治、有责任的政府。
本书写的非常详细，全面而系统的诠释了在大数据时代下的块数据的形成、集聚、运行模式及块数据的应用。将像本书提到的，受摩尔定律驱动的信息技术的不断廉价化、互联网的普及以及其延伸所带来的信息技术无处不在的应用，催生了大数据时代的到来。进而是信息化进入以数据的广泛关联、跨域融合和深度应用为特征的智慧化阶段。本书从一个新颖的角度——块数据，来看待大数据以及未来发展，颇有创意！也发人思考。
贵州大学大数据与信息工程学院
通信与信息系统
大数据时代的概念范文第4篇
随着我国互联网的发展，云计算、物联网已成为耳熟能详的词汇；但是对大多数人只是听过这些词汇但是却不能理解他们的含义。大数据时代已成为一个不可阻挡的趋势，对于图书馆服务行业来说是一种机遇也是一种挑战，图书馆行业的发展应该主动面对这一现状，应该主动面对大数据时代所带来的挑战，积极应对。我们都知道现阶段数据的发展以幂指数方程的趋势发展，大数据时代将成为图书馆行业发展的核心，因为它支撑着图书馆在新时期下的发展。但是面对这一大数字时代带来挑战，应如何积极的面对，成为图书馆发展行业首要考虑的问题。本文主要针对这一问题进行讨论，望能够找到有效的解决方案，促进图书馆行业的发展。
1 什么是大数据时代
1.1 大数据时代的概念
对于很多人来说，大数据时代这一词汇是很熟悉的，但是对于它的含义确是很陌生的。大数据时代其实很难用一个完整的定义，我们通常可解释为：大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。从这大数据时代的解析我们能够看到，大数据时代不是单单的一种技术，但是各种信息的综合体，是一个巨型的资料库。
最早提出“大数据”这一词汇的是一个全球知名咨询公司麦肯锡，他表示到：数据已渗透到各个领域，成为促进社会发展的重要因素。面对这样的形式，人们加以合理的利用海量的数据资源，将会把世界的发展推向一个新纪元。
1.2 大数据时代的特点
我们由大数据的概念很容易的了解到，它是一个多种数据库的聚合体。有些人就根据大数据的概念将其特点归结为一下三点：量大、多样、实时，有人直接将这三点简单的成为3V特征（三个特征的首字母都是V开头，简称为3V）。但是我认为大数据时代的特点除了这三点外还其他的，诸如数据价值密度高、处理数据快的特点。因此大数据时代特点我们可以总结为：①数据量大，也就是说数据的体量大，对于体量的衡量我们已经不能用传统的衡量方式了。②种类的多样性，大数据库的种类包含众多的行业，多个领域，而且具有文本、图像、影视等多种样式，这一特点尤其适用于图书馆的发展；③更新速度快，也就是我们说的实时性，大数据的更新每时每刻都在发生，保证了数据的实时性。④数据的价值密度高，涉及到传输、决策、感知、控制开放式循环的大数据，大量的不相关信息对未来发展模式和趋势的可预测性分析起着至关重要的作用。⑤处理速度快，数据持续到达，数据分析要求实时处理而非批量式分析。
2 大数据时代下图书馆面临的机遇与挑战
我们由大数据时代的特点可知，随着大数据时代的发展，处理速度和更新速度使得其利用价值在不断地上升，在大时代数据对图书馆行业的发展有着很大的影响。
2.1 大数据时代下图书馆面临着挑战
在新的时代下要求图书馆服务行业要对其图书馆内部资料有一个充分的了解，而且这种了解要紧紧跟随着图书馆内部资料的更新不断改变。传统的图书馆服务行业的特点就是人工管理占很大一部分，数据更新速度差，管理效率低下，比较浪费时间；由于人们对知识的渴望，图书馆的作用越来越大；图书馆场地的局限也是一个重要的问题；大数据时代的高效性、实时性是传统的图书馆服务行业所不能比拟的，如何在大数据时代下更好的发展图书馆服务行业成为一个重要的问题。
2.2 大数据时代下图书馆面临着机遇
其实在大数据时代下图书馆的发展，机遇与挑战而言，机遇所占的比例不少于挑战的比例。大数据时代下数据形式有多样化、信息更新的实时性、快速的处理速度，大数据这些特点都将会促进者图书馆服务行业的发展，未来会成为图书馆服务行业发展的核心部分。
3 图书馆行业应该如何应对大数据时代下的影响
面对大数据时代下的机遇与挑战，图书馆服务不能坐以待毙，应该积极的面对挑战，勇于创先，实现机遇利用率的最大化。
3.1 创新图书馆管理方式，提高图书馆的智能化管理水平
传统图书馆管理模式已不能适应快速发展的社会，对于图书馆的管理，我们应该做到与时俱进。创新图书馆的管理方式是适应社会发展的必然趋势。我们可以充分利用大数据时代量大、快速、实时的特点，提高图书馆的智能化管理水平。数字化时代，文献资源等进行数字化、语义化处理是图书馆进行数据处理的主要模式，在此基础上借助网络服务，实现数据共享，从而最大程度满足用户需要。
大数据时代的到来可以快速的提升图书馆的服务水平，大数据可以以最快的速度更新图书馆的资源，并对资源进行分类，让人们根据自己的喜好可以快速的筛选出所需要的种类，节约借书人时间的同时也减少了图书馆行业的压力。
3.2 高度关注图书馆用户数据和信息
为了迎接大数据时代下挑战，要提升图书馆服务质量；我们首先要注重的就是用户的需求。我们都知道大数据内的资料很多，但不一定都是客户们需要的资源。因此我们要做到尽可能的满足用户们的需求。
做好用户们的需求我们就要做好以下几点：①根据用户们的网页访问数量，统计、整理出哪些资源是比较受欢迎的，对其M行大量的收集。②了解用户的爱好和价值取向，根据其不同的喜好可以向不同的人群进行资料的推荐。
4 总结
在大数据时代下，虽然图书馆服务行业受到了很多的挑战，但是同时也遇到了很多的机遇，我们要相信，随着图书馆服务行业的不断发展和创新，一定能跟随时代的潮流，为我们提供更优质的服务。
参考文献
[1]韩翠峰.大数据时代图书馆的服务创新与发展[J].图书馆.2013（01）
大数据时代的概念范文第5篇
关键词：大数据时代；统计学；发展
一、大数据时代下统计学概念概述
教科书上对统计学给出了这样的定义“有效搜集整理分析随机性数据，对考察问题给出推断与预测，最终为行动提供数据支持”，这就是统计学。从根本上看，统计学是一门与数据有关的学科。众所周知，美国总统奥巴马通过数据团队的帮助得到连任的机会，阿里巴巴的马云很早就把大数据作为企业发展战略。随着我们走进大数据时代，网络科技给搜集数据带来方便，传统的设备已经无法容纳大量的数据，我们对其进行更新，通过对大数据的分析，我们为社会传递出有效的、有价值的信息，这一切为社会的发展起到了不可替代的推动作用。
统计是社会各界乃至各环节不可或缺的因素，在商品交换过程中，统计有先导作用，市场经济信息也需要统计学的帮助，大数据时代，我们的统计数据不再局限于随机抽样调查，电话调查等高成本的搜集方式，通过互联网及移动终端，我们可以获得更多数据样本，可以说我们的社会进入高速发展的时期，大数据时代下的统计学也进入全新的发展阶段。
二、统计学在大数据时代影响下的变革
1.从样本的角度看，样本概念得到深化
我们知道统计学离不开样本，有效的样本能够正确反映情况，大数据时代样本概念与传统不再相同，通常我们得到诸多网络数据，一种为静态，即直接在客户端创建的数据，无需提取即可使用，成本低，另一种为动态数据，即数据随着时间的推移而变化，最终表现为所有数据的总和，可见此时的样本不局限于随机抽样，直接可以做选定分析。
2.从类型方面看，呈扩大之势
在过去数据通常指结构化数据，有固定的标准，大数据时代数据不仅局限于固定的结构，还有异构数据，再有存储方式也发生了改变，大数据可以直接将探测的信号容纳进去，由网络系统作为工具，可以识别各类结构或非结构的数据并进行快速存储。
3.收集概念得到扩展
传统的统计过程中，我们有目的的进行数据收集，效率低，成本高，随着大数据时代来临，我们将收集步骤化，第一预先处理好数据的识别与处理，第二做好分析，提炼出所需要的信息，最后做好存储，就这么简单。面对大量的数据，我们的分析、识别等都需要注意，大数据不代表万能，我们还是要注意数据的安全性，尽量控制收集成本。
4.数据来源较传统不同
曾经我们根据研究目的去做统计收集数据，这些数据源都是已知的，在核对方面相对容易。大数据时代，我们得到数据变得容易，但通过互联网收集数据后，目的性变弱，大多数记录没有源头，很难识别记录身份，可见，大数据时代做好数据来源登记开始变得重要。
5.量化方式也发生变化
对于传统的结构化数据，量化方式是成熟的，可以将收集到数据直接分析得出结果，大数据时代，很多异化结构数据几乎无法做直接分析取得结论，当下，很多结算及专家在研究处理非机构化数据，力争将大数据时代统计推向新的高端。
6.分析思维发生改变
从分析过程看，传统分析需要进行三步走，即定性、定量，最终定性。大数据时代，统计分析过程仅需要两步即定量、定性；从证实分析方面看，传统思路为假设、验证，事实证明传统证实分析有很大误差，而大数据时代，我们的思维为发现，总结，这是整合，发现最终定论的过程，在此过程中会有很多发现。
7.统计软件变得越来越多
传统统计学中，我们比较熟悉的软件有SPSS、SAS、STATA等，大数据时代，我们分析技术为非关系型，主要以数据中心为基础，将软件与大数据结合，分析过程得到很大简化。综上，大数据时代给了我们更多的主动权，这些更促使我们推动大数据时代统计的发展进步。
三、大数据时代下统计学面临的挑战
大数据时代给我们带来了更多的好处，统计学的大数据化是大势所趋，但传统与更新的交错间还有一些不相容的方面，对于革新我们还是要从各个方面做谨慎考虑与慎重调整。
首先从样本标准的角度看，大数据时代我们可以轻松得到很多样本，此量大到可以视为总体，随着互联网科技的不断发展，大样本标准也应随着发展，传统统计学将界限定在30，大于30为大样本，小于30为小样本，大数据时代这个界限略显低，没办法清除干净干扰信息，这会影响分析结果，因此，加强数据来源的同时还要更新大样本标准，将更大规模的样本数量代替旧有的数量，以适应大数据时代的要求。
其次从样本选取与形式的角度看，传统统计学固定结构化数据内藏着一定的统计规律，尽管我们能够发现研究对象的数量关系，但并不是所有的事物都有量化指标，一些被量化的指标也不一定能够清楚的解读研究对象，目前大数据采集数据超过80%为有结构数据，传统的统计数据库没有办法对这些数据做很好的处理，而大数据通过建立非结构数据库，对数据做有效转化，发挥多元化分析作用，无形中降低了样本的选取标准，将统计范围扩大化。
最后统计软件的开发是一项挑战。我们常用的统计软件主要以构建模型之间的变量与数量关系的方式分析研究对象，如我们熟悉的SPSS等。大数据时代，我们很多以数据为基础做非关系分析技术，谷歌利用MAPREDUCE实现了月处理400PB数据的工作量，雅虎也利用云计算平台实现了100PB的存储工作，未来大量的数据处理需要更快捷更科学的软件，对于软件的研发与升级将是一种挑战。
四、大数据时代下统计学的发展与机遇
1.大数据时代下统计质量更高
从国际数据标准SDDS中得到的统计质量标准可以看到，适用、准确、时效、平衡是统计质量的内涵。其中适用是指统计信息符合要求，统计信息最大化的满足客户的用途，大数据的覆盖很大程度上促进适用功能的提升；传统角度我们说时效性主要指统计的时间更短，让客户及时了解统计信息，大数据时代网络化完全满足时效性各类要求；准确是指估值与真值之间的差别，数据中存在误差在一定范围内属于正常，大数据时代我们的全面性最大程度包容了误差，也缩小的了误差，统计更加真实可信；平衡性也被称之为协调性，大数据时代，数据结果的核对与检验都经得起客户的不断核查，可以使数据的平衡性得到很大提升。
2.大数据时代统计成本降低
首先，从数据收集角度看，大数据时代可以不再依靠人力做电话调查或问卷调查，甚至有些普查动用全国力量，耗费大量人力财力，通过互联网、移动通信等，我们大大降低人力成本，数据收集快，成本低，准确性也高；其次从数据利用角度看，传统统计过程中，一旦资料过期就需要再起启动抽样分析过程，对外公布手段也有局限性，大数据时代，我们收集数据更轻松，且数据可多次被利用，综合比算，数据的成本大大降低。
3.大数据时代统计学作用范围扩大
传统统计学有各种局限性，比如受成本、观念等影响，统计学主要用于行业与部分统计，随着大数据时代的来临，统计学被应用到各行各业，比如、金融、医学、计算机行业等，从这个角度看，社会的新计划让信息传递发生质变，统计学作用价值得到认可并服务扩大，这样推动自身发展的同时更服务社会服务人民，为整个国家发展进步起到不可估量的作用。
参考文献
