大数据技术是干什么的 (大数据技术是由()公司首先提出来的)
大数据技术作为一种新兴技术，正在被越来越多的企业和组织所采用，它的出现给人们带来了全新的数据处理、管理和利用方式，极大地推动了数据产业的发展，那么，大数据技术究竟是用来干什么的呢，大数据技术可以帮助企业和组织更好地管理和处理海量的数据，随着互联网的快速发展，各种各样的数据不断被产生和积累，传统的数据处理方法已经无法满足对海量数据的需求…。
大数据技术作为一种新兴技术，正在被越来越多的企业和组织所采用。它的出现给人们带来了全新的数据处理、管理和利用方式，极大地推动了数据产业的发展。那么，大数据技术究竟是用来干什么的呢？
大数据技术可以帮助企业和组织更好地管理和处理海量的数据。随着互联网的快速发展，各种各样的数据不断被产生和积累，传统的数据处理方法已经无法满足对海量数据的需求。大数据技术通过分布式存储、并行计算等方式，能够高效地处理海量数据，为企业提供更准确、更快速的数据分析和处理服务。
大数据技术可以帮助企业和组织发现数据中的隐藏信息和规律。在海量数据中隐藏着大量有价值的信息，但这些信息往往被淹没在海量数据的背后，很难被发现。大数据技术通过数据挖掘、机器学习等技术，可以帮助企业挖掘出这些隐藏在数据背后的宝藏，为企业的决策提供更有力的支持。
大数据技术还可以帮助企业和组织更好地了解和服务用户。在互联网时代，用户产生的数据量呈指数级增长，通过大数据技术，企业可以更全面地了解用户的需求、兴趣和行为习惯，从而提供更加个性化、精准的服务。这不仅可以提升用户体验，还可以帮助企业更好地把握市场机会。
大数据技术还可以帮助企业和组织进行风险管理和预测。通过对海量数据的分析和挖掘，企业可以更好地识别和管理各种潜在的风险，提前采取措施进行预防。同时，大数据技术也能够通过建立模型和算法，对未来趋势进行预测，帮助企业更好地制定发展战略和规划。
大数据技术的应用领域广泛，包括数据管理、信息发现、用户服务、风险管理等多个方面。随着大数据技术的不断发展和完善，相信它将在未来的数据时代发挥越来越重要的作用，为各行各业带来更多的机遇和挑战。
现在IT行业中，大数据是什么啊？有啥用？
关于大数据，麦肯锡全球研究所给出的定义是：
一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
简单理解为：大数据是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。大数据的核心作用是数据价值化，简单说就是大数据让数据产生各种“价值”，这个数据价值化的过程就是大数据要做的主要事情。
第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点
第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎
第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素
第四，大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变
什么是大数据?要简单通俗点的解释？
大数据（big data），IT行业术语，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。
究竟什么是大数据,如果它不是关于大,也不需要考虑数据?yunmar想了解下
很多人问，为什么没有鉴于庞大的媒体接收出现关于大数据的公认的定义。鉴于瞄准这一行列（与创业投资的创业）全球IT厂商在营销上所花费的努力，他们对此产生疑惑也是可以原谅的。
就像大部分的消费者营销好奇地的重点是青少年买家的购买力只是他们的父母和祖父母的一小部分，大数据和它的推动者也是一样。
他们用流行语向他们的传统客户—-IT部门展示，而未能参与（事实上，完全疏远）业务经理的业务问题，这些问题通过分析可以解决在并且能直接控制预算。
这是为什么，这对采用大数据有什么意义？
IT部门的目标源于懒惰和极客。懒惰在这个意义上来说是指，除了极少数的例外，这些大公司就不需要直接关注企业管理者的需要，他们的IT部门会处理这个转化工作。
而极客在这个意义上来说是指，较小的专业厂商是由技术人员来进行管理的，因此他们的市场讯息 （背景的原因）也往往集中在“速度和补给”上，而不是在解决实际业务问题。
这对大数据项目有着负面后果，并且风险将成为减少“新油”吸引力的沙子。
大量的炒作大数据的承诺的文章已经出现在媒体之中，这既提高了企业管理人员的期望，同时也使他们感到困惑。
厂商希望IT部门率先启动大数据项目是在自欺欺人。今天的IT部门的状况如下：（一）日复一日的工作使其过于忙碌（BYOD，移动接入，安全等）；（二）引导他们选择有前途的领域进行引航分析和职能经理关注的领域相差太远；（三）不熟练的数据科学家。
所以，回到了何谓“大数据”的问题，其实并没有公认的定义 ，然而，它不是’大’，它不是关于’数据’（大部分）。
首先，它意味着收集比该组织的当前或传统的分析需要更广泛的数据。因此，除了运行在金融系统上的相同月度报告，还有例如，在网站上统计的数据，以及今天分析和它没有已知关系的业务整合的数据，其次，它意味着通过结合本不同的数据（也可能是外部的，如地理或社会）的新方法推导了新的见解。相对于“每周报告包”，这里更多的是“数据发现”
第三部分是关于更有效的可视化，可视化可以帮助利益相关者吸收、共享和利用见解新的数据分析。
如果第一支柱（’问题’）是为帮助管理人员更好地了解他们的业务驱动，第二个支柱（’加速’）是关于业务响应的速度和精度。
一旦发现部取得了一些见解，大数据的第二个方面是关于把它投入到应用工作之中。这可能是通过帮助管理者更迅速做出决策的按需报告，也可能是一组到输入数据自动作出决定（又名“算法”）的应用规则。
第三个支柱是“转化”，这是它部署的过程。许多厂商将大数据视为技术浪潮，但大数据更应被视为业务转型浪潮。这正是为什么直到业务变化问题得到妥善解决其也没有成为主流产品得原因。
第三个支柱的寓意是指需通过实验学会开发数据的机会。“数据作为企业资产”的原则与此相关，并推而广之到各个业务已达到的成熟水平。好消息是，随着越来越多的企业部署，有越来越多的协议定义各个阶段的成熟标准。
有意思的是，科技企业是最后开始转向业务人员承认的大数据定义的。匹维托公司首席执行官保罗•马瑞兹日前表示：“今天，多亏了被称为‘大数据’的技术，计算机才可以捕获事物的发生，而且可以影响事件的展开”。
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