因为大数据时代是指社会经济、科技、文化发展过程中,因数字科技和互联网技术的大规模应用而产生的大数据环境下的社会发展进程。使用大数据技术和相关工具有效的挖掘和分析数据,可以为我们为政策的制定、商业营销、建设健全行业制度、研究学术领域等提供了很大的帮助和优势。
以下是我整理的一些对于大数据时代的认知和看法:
1. 机会:大数据时代为企业和个人带来了更多的发展机会。通过算法、人工智能、机器学习等技术,能够大规模处理数据,提高工作效率,在商业和工业应用中发挥着越来越重要的作用。
2. 挑战:随着大数据应用的逐步普及,个人信息和隐私保护面临很大的挑战。确保数据的安全、保护个人权益成为当下的一项重要任务。
3. 责任:用大数据技术和工具分析、挖掘数据的过程中,我们需要考虑数据采集的合法和合理性,避免数据造假或者被误用。大数据时代中的数据责任非常重要。
总的来说,大数据时代是数字科技快速发展后带来的新的机会和挑战,我们应该从多维度来审视大数据的发展,应该用好大数据,提高生产效率,促进社会发展等等,同时我们也不应该忽视数据安全和道德、法律的问题。
主要从以下几个方面理解大数据时代。
第一,大数据产生的背景。
1.由于电子终端产品和互联网络的普及为大数据提供了良好的硬件支撑。电脑和手机的普及为数据积累提供了数据源头,互联网为数据积累提供了路径,服务器为大数据积累提供了载体,超速运算为大数据分析提供了便捷,所以大数据的产生有了良好基础。
2.互联网经济发展推进了大数据时代的发展。由于互联网经济和各平台的竞争发展,各平台要完成精准的推送,提升服务或是产品销售针对性,对数据进行了大量分析,一直演进成为大数据分析的必然。
第二,大数据的意义
1.推动经济发展。由于大数据的分析可以更精准的对消费者进行推送,并且完成最后的交易,这样无形中对于经济的发展起到了非常大的推动作用。
2.推动生活便利化。有了大数据的分析,加上智能化的发展,无论是出行导航,还是搜索引擎,都为生活的便利提供了很多便捷之处。
第三,大数据的利弊。
凡事都有两面性,尤其是对于不同的人而言。大数据的发展必然是好的,有利的,也是时代发展的必然,为生活的各方面都提供了非常好的帮助。但是也有人利用大数据的分析做一些不利于他人的事情,比如一些数据买卖,泄露个人数据都暴露了大数据时代的一些隐患,所以如何防范大数据时代数据被一些别有用心的人利用也是要我们防范的。
总之,大数据的到来是科技时代进步的表现,它的发展会越来越强大,起到的作用也会越来越多,让我们一起关注它的发展吧!
你好,大数据是指巨量的数据,指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
当下,大数据技术作为新兴技术被许多互联网大厂所需,以华为为例。
1、华为云推出大数据稽核方案解决偷逃费。
很多朋友可能发现,部分省界收费站变少而ETC通道在增加,高速公路的出行体验比以前更加顺畅。然而,在公众体验节省费用、便捷通行等利好的同时,高速公路的管理运营单位却饱受新情况的困扰。
部分车主偷逃费方式多样化,包括换卡逃费、车头挂车分离逃费、倒换电子标签、ETC车道跟车逃费等。同时偷逃费行为向专业化、团伙化演变,给高速运营单位带来大量经济损失和严峻挑战。
目前收费卡口仍主要使用传统稽核方法。传统方式通常基于初步的车辆行驶异常信息作筛查依据,如频繁进出站等,却难以发现大量逃费,存在的主要问题是:。
大数据分析应用较少,缺乏数据深度分析。
基本以收费数据为主,视频/图片等辅助证据不足。
依赖大量人工进行稽核,效率低下。
针对传统稽核方法的不足之处,华为云正式推出高速公路大数据稽核解决方案。
该方案基于华为云业界领先的云数字平台,结合华为在高速公路行业的深厚积淀,利用大数据、人工智能、云计算等技术,实现了海量通行记录数据的偷逃费自动分析,并结合门架摄像头抓拍的图像记录实现偷逃费车辆的精准识别,保障高速业主收益。
华为云大数据稽核解决方案包括三大平台:。
AI边缘稽核平台,基于华为自研鲲鹏920和升腾310芯片+智能边缘平台IEF Edge架构,实现30+车辆特征和上万种车型的识别、稽核场景的实时处理,车辆通行照片的存储;。
大数据稽核平台,主要包括基础设施层、平台层、使能层、应用层:。
基础设施层:提供计算、存储、网络等基础资源。
平台层:提供智能数据湖平台DAYU、AI开发平台ModelArts、边缘管理平台IEF、数据库及中间件等通用平台及组件。
使能层:提供车辆识别算法、以图搜图、路径还原等基础能力。
应用层:包括稽核系统、客服系统等其他公共服务类系统,其中稽核系统主要实现偷逃费模型、通行记录分析、证据链管理、信用管理、黑白名单管理等稽核相关功能。
车辆特征训练开发平台,实现新的车型识别和车辆特征识别能力的持续提升,车辆异常通行照片的持久存储;其中ModelArts是一站式AI训练开发平台,提供车型和车辆特征的海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、车辆识别模型自动化生成、云边按需部署模型等能力。
2、华为大数据工程师
华为云致力于为客户提供高度可信的业务运行环境,易获取、按需使用、弹性扩展的云安全服务,帮助客户保护云上的应用系统和重要数据,华为云已获得了CSA STAR、ISO安全体系等20多个安全合规认证,并在2018年就高分通过了等保四级测评。
目前,包括腾讯、阿里等互联网头部企业在内的大厂,均在积极使用大数据、云计算等技术为产品赋能。
例如最早使用大数据技术实现音乐推荐个性化的网易云音乐、在电商平台普遍使用的商品推荐功能等等,均是基于大数据技术运用的代表。
以华为为例,华为给1-3年经验的大数据开发工程师开到了高达4万的月薪,在其他大厂的招聘中30k-60k的大数据开发工程师,也只要1-3年工作经验,可以说大数据、云计算仍是当下的红利岗位。
希望我的回答对你有所帮助!
大数据是现在各行各业都会提到的词汇,那么这个大数据到底是什么意思,该如何理解呢?其实大数据字面意思就是有很多的数据集合,在不同的行业,这个数据是不同的。每一个行业通过对应的大数据可以快速的处理需求,给用户反馈所需要的信息。同时大数据的积累也是一个漫长的过程,需要行业公司不断的做积淀。
大数据是行业内对应数据的集合很多人一看到大数据就理解为很多数据的集合,其实这本身是没有错误的。只不过这个数据集合是分行业的。比如电商行业的大数据可能是很多的订单信息,用户信息。快消品行业的大数据可能是众多的产品以及经销商数据。而房地产行业的大数据可能就是众多买房者以及房价信息的数据。不同的行业对于数据的需求是不一样的,所以对应的大数据也是不一样的。
大数据需要不断的积累与投入大数据的积累需要不断的投入和数据积累。比如我们熟知的某宝,我们知道他们有很多的用户群体,这就是他们的大数据。而这些大数据是很多年积累的成果。是需要不断的投入营销费用进行推广宣传的。还有像现在的社区团购之所以那么低成本的推出廉价的菜品,也是要积累自己的用户大数据,这样在后面才可以进行盈利。
通过大数据可以进行更精准的信息展示我们有这样的感触,就是自己浏览某个电商网站的时候,你会发现网站会把自己最近浏览的物品以及相关商品推送给自己。这种操作就是网站根据你的操作习惯而做的信息展示,这就是大数据最典型的应用。有了大数据就可以在后续做更多特色推广。
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大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产,简单来说大数据就是海量的数据,就是数据量大、来源广、种类繁多(日志、视频、音频),大到PB级别,现阶段的框架就是为了解决PB级别的数据。
大数据的7大特征:海量性,多样性,高速性,可变性,真实性,复杂性,价值性。
随着大数据产业的发展,它逐渐从一个高端的、理论性的概念演变为具体的、实用的理念。
很多情况下大数据来源于生活。比如你点外卖,准备什么时候买,你的位置在哪,商家位置在哪,想吃什么……这都是数据,人一多各种各样的信息就越多,还不断增长,把这些信息集中,就是大数据。
大数据的价值并不是在这些数据上,而是在于隐藏在数据背后的——用户的喜好、习惯还有信息。