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什么是大数据?

大数据简介

大数据是由组织收集的结构化、半结构化和非结构化数据的组合,可以用来挖掘信息,并在机器学习项目、预测建模和其他高级分析应用中使用。

处理和存储大数据的系统已成为组织数据管理架构的常见组成部分,与支持大数据分析使用的工具结合使用。

大数据通常以三个V特征为标志:

  • 在许多环境中数据量大;
  • 大数据系统中常存储的数据类型种类繁多;
  • 许多数据的生成、收集和处理速度非常快。

这些特征最初由当时在咨询公司Meta Group Inc.的分析师Doug Laney于2001年识别出来;在Gartner于2005年收购Meta Group后,进一步推广了这些概念。最近,几个其他的V也被添加到大数据的不同描述中,包括真实性(veracity)、价值(value)和变异性(variability)。

尽管大数据并不等同于任何特定的数据量,但大数据部署通常涉及随时间创建和收集的数千兆字节、拍字节甚至艾字节的数据。

为什么大数据很重要?

公司在其系统中使用大数据来改善运营、提供更好的客户服务、创建个性化营销活动以及采取其他最终可能增加收入和利润的行动。有效使用它的企业与不使用的企业相比,可能拥有潜在的竞争优势,因为它们能够做出更快且更明智的商业决策。

例如,大数据为公司提供了有价值的客户洞察,公司可以使用这些洞察来细化其营销、广告和促销活动,以增加客户参与度和转化率。可以分析历史和实时数据,以评估消费者或企业买家的不断演变的偏好,使企业能够更好地响应客户的需求和需求。

医学研究人员也使用大数据来识别疾病迹象和风险因素,医生用它来帮助诊断患者的疾病和医疗条件。此外,来自电子健康记录、社交媒体网站、网络和其他来源的数据组合,为医疗机构和政府机构提供了有关传染病威胁或爆发的最新信息。

在能源行业,大数据帮助石油和天然气公司识别潜在的钻探位置并监控管道运营;同样,公用事业使用它来跟踪电网。

金融服务公司使用大数据系统进行风险管理和市场数据的实时分析。

制造商和运输公司依靠大数据来管理他们的供应链和优化配送路线。

其他政府使用包括紧急响应、犯罪预防和智能城市倡议。

加拿大大数据相关工作就业前景怎么样?

在加拿大和美国,大数据相关的工作范围广泛,包括多个行业和领域。这些工作通常涉及数据分析、数据管理、数据科学、机器学习、以及其他与处理和分析大量数据集相关的任务。以下是一些具体的大数据相关工作示例:

  1. 数据分析师:负责收集、处理和进行统计分析来帮助公司解决问题和做出决策。
  2. 数据科学家:使用统计学、数据分析、机器学习和编程技能来分析和解释复杂数据,从而帮助企业预测趋势和做出基于数据的决策。
  3. 大数据工程师:设计、构建和维护大规模处理系统的架构,确保数据可以高效、安全地处理和存储。
  4. 机器学习工程师:专注于设计和开发机器学习模型和算法,用于数据分析、模式识别和预测建模。
  5. 商业智能(BI)开发者:使用大数据和BI工具创建可视化,帮助决策者理解数据,做出更明智的商业决策。
  6. 数据仓库专家:负责设计和管理数据仓库解决方案,支持业务智能和数据分析应用。
  7. 数据治理专家:确保企业数据的质量、安全性和合规性,包括数据隐私和数据保护标准。
  8. 云计算专家:由于许多大数据解决方案都托管在云平台上,云计算专家负责管理这些环境,以支持大数据的处理和分析。
  9. 数据隐私专家/数据保护官:确保公司收集、处理和存储数据的过程遵守相关的数据保护法律和政策。
  10. 市场分析师:使用大数据工具和技术分析市场趋势、消费者行为等,以指导营销策略和产品开发。

大数据是怎么来的?

大数据来自众多来源——一些例子包括交易处理系统、客户数据库、文档、电子邮件、医疗记录、互联网点击流日志、移动应用和社交网络。它还包括机器生成的数据,如网络和服务器日志文件,以及制造机器、工业设备和物联网设备上的传感器数据。

除了来自内部系统的数据,大数据环境通常还结合了有关消费者、金融市场、天气和交通条件、地理信息、科学研究等的外部数据。图像、视频和音频文件也是大数据的形式,许多大数据应用涉及连续处理和收集的流数据。

在加拿大和美国大数据相关的工作有哪些?

在加拿大和美国,大数据相关的工作范围广泛,包括多个行业和领域。这些工作通常涉及数据分析、数据管理、数据科学、机器学习、以及其他与处理和分析大量数据集相关的任务。以下是一些具体的大数据相关工作示例:

  1. 数据分析师:负责收集、处理和进行统计分析来帮助公司解决问题和做出决策。
  2. 数据科学家:使用统计学、数据分析、机器学习和编程技能来分析和解释复杂数据,从而帮助企业预测趋势和做出基于数据的决策。
  3. 大数据工程师:设计、构建和维护大规模处理系统的架构,确保数据可以高效、安全地处理和存储。
  4. 机器学习工程师:专注于设计和开发机器学习模型和算法,用于数据分析、模式识别和预测建模。
  5. 商业智能(BI)开发者:使用大数据和BI工具创建可视化,帮助决策者理解数据,做出更明智的商业决策。
  6. 数据仓库专家:负责设计和管理数据仓库解决方案,支持业务智能和数据分析应用。
  7. 数据治理专家:确保企业数据的质量、安全性和合规性,包括数据隐私和数据保护标准。
  8. 云计算专家:由于许多大数据解决方案都托管在云平台上,云计算专家负责管理这些环境,以支持大数据的处理和分析。
  9. 数据隐私专家/数据保护官:确保公司收集、处理和存储数据的过程遵守相关的数据保护法律和政策。
  10. 市场分析师:使用大数据工具和技术分析市场趋势、消费者行为等,以指导营销策略和产品开发。

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