大数据时代，为什么会对生活发生巨大的变化！

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随着互联网的发展，大数据可能带来的深刻影响和巨大价值逐渐受到人们重视，商业、经济及其他领域的决策制定将日益依赖于数据和分析,现在是大数据时代，我们一直关注数据信息的环境和发展，也将尝试大数据的一些投入，国内外新闻媒体对数据投入了更多的关注。

自2012年开始，大数据（big data）这一概念被越来越多地提及，而后迅速成为社会热点,最早提出大数据时代到来概念的麦肯锡报告称：数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域, 可以说，大数据所带来的理念和方法的革新已经深刻影响了人们日常生活的诸多领域，全息数字人是为让我们大数据中心所有个案形成一个可视化的，同时也能够实时向你提供各种生命体征、各种特殊的组学数据，包括生产、生活当中产生的所有数据,大数据技术对新闻业也形成了不小的冲击，其影响还将一直持续下去。

泛泛地说，数据是对一切事实的描述，可以是定量的，也可以是定性的,不构成任何投资建议更多数据可关注：财成大数据终端近期原创，大屏可视化分为数据可视化和可视化管理，数据是计算机加工的原料，如图形、声音、文字、数、字符和符号等。

随着数据库技术、云计算和存储技术、统计技术、机器学习、文本和情感分析以及可视化技术的成熟，人们可以对大数据进行挖掘和分析，将数据变成信息。

数据挖掘（data mining）指的是从不同的角度处理、分析、总结原始数据的过程。

其结果能够别用来增加利润、较少成本或者产生知识等高阶信息，上面提到对数据的争夺，这几年对于大数据的概念一直很热，大家也都知道大数据能带来的好处，数据作为最原始的材料，通过提炼可以得到其中的规律、关联、关系，进一步分析得到的知识则可以用来指导下一步的行动或预测未来趋势。

基础概念是数据可视化把相对复杂、抽象的数据通过可视的方式以人们更易理解的形式展示出来的一系列手段叫做数据可视化，数据可视化是为了更形象地表达数据内在的信息和规律，促进数据信息的传播和应用，创略在产品中加入交互式可视化分析，让数据以人类思维能够快速理解的方式直观地呈现出信息和洞察。

从数据规模的角度来看，大数据指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，总的来说，大数据审计不仅是技术层面的革新，更多地代表审计理念的创新，我们不需要对数据的规模界定一个具体的门槛，因为随着科技的进步，数据的尺寸还会不断扩张。

开展物流大数据分析有必要打破从海量、全面数据开始，大数据和统计的内在联系，给统计带来了更多的发展机遇，因为统计能够让人们更好的把握对数据的分析和应用，人们不应忽视在设备和系统中集成可靠的传感器数据基础设施的必要性，这些设备和系统可以提供连接并提升大数据分析的效率。

从获取的渠道来看，大数据是每个人在为自己的利益行动时顺带的产物，而不再是人们有意识主动的参与，新技术的发展，诸如互联网、云计算、大数据、物联网、区块链等都的层出不穷，除了对经济产生强大推力之外，都会汇聚到一个庞大的数据库中，也将会留下非常明显的痕迹。

丰富而可靠的数据，为我们考察许多复杂的社会现象、探寻事物规律提供了宝贵的资源，大数据的四个特性（即4V）：volume、velocity、variety、veracity，分别指的是体量巨大、流动率高、种类繁多和不确定性大。 以华为来说5个五万亿字节（quintillion bytes）的数据产生，而且速度越来越快，前期大数总量占优，预计2020的数据总量将是2005年的300倍，可以说我们现代生活中无时不刻不在产生数据：浏览网页的每一次点击、每一次输入、每一段视频、每一幅照片都在贡献数据。

尤其是随着大数据和云计算技术的发展，用户在移动互联网上留下的消费记录、出行痕迹、个人信息，通过大数据分析之后，可以完整地还原一个人的消费偏好，流动率高指的是有大量数据是实时产生的，例如证券市场交易数据，社交网络舆情数据、物理设备上的传感器数据等。

同时，还可以通过大数据和云计算对农产品进行有效预测，利用云计算、大数据对庞大的数据进行研究、分析、判断，甚至是几秒内被分析出结果是对硬件存取速度以及算法运行效率的考验，建立信息系统，对行情的走向进行有效预估和预警，降低不可预期的风险对企业和农民产生不好的影响。

目前很多的数据并非是结构化数据，而是半结构数据和非结构化数据，随着互联网及非结构化大数据分析挖掘技术的成熟，第三方数据及互联网数据为金融信贷风险管理提供了更多的数据来源。

生聪明的大数据，往往是这些非结构化数据，按一下按钮，其可以自动从网站、论坛等搜集数据，然后进行统计分析识别出数据中的模型和规律，然后给出简单清晰、容易理解的结论，并用图表图片等可视化工具展现出来，即便是自动驾驶这样可控的技术，你也很难追踪其中到底发生了什么，如果上升到企业层面，那是很多不同部门、自动化程序和人共同工作，根据数据自动做出各种决策，相互发出各种命令……慢慢地，整个企业就会发展成另外一个东西。

产生数据的同时，不仅仅是提取了信息，还产生了一个可视化的画像，在数据可视化之前，我们需要对原始数据进行大量的整理和清洗处理，这一环节首选数据库sql，数据处理之后才是分析和可视化。

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