1. 大數據的標準定義是什麼

大數據的4V特點：Volume、Velocity、Variety、Veracity
這是目前大多數研究者認同的，標準定義目前還沒有

2. 真正的大數據公司標準是什麼

大數據公司的標准即大眾化適用，現有《數據能力成熟度評價模型》和《大數據技術參考模型》兩項大數據重要標准就可以被稱為真正的大數據公司，比特盒子就是大數據公司

3. 國外大數據網站有哪些

國外大數據網站：
1、The Internet map
全世界各大網站的可視化，網站都用圓形表示，圓的大小表示網站的訪問量。
2、Kaspersky Cyberthreat real-time map

由防毒軟體提供，卡巴斯基製作的 Cybermap ，這個作品能實時展現現在世界上有多少起伺服器攻擊事件。
3、http://aworldoftweets.frogdesign.com/

4. 國家大數據標准將出台，企業建設大數據之路如何走

一、數據基礎平台基礎的數據平台建設工作，包含數據平台建設，數據規范，數據倉庫、產品數據規范，產品ID，用戶ID，統一SDK等。很多公司的數據無法有效利用，就是缺乏統一規范，產品數據上報任由開發按照自己的理解和習慣上報，沒有標准化的SDK和上報協議，並且數據散落在各個部門產品的伺服器，無法構建結構化的數據倉庫。做數據平台的架構，很多人會理解為高大上的技術活，其實整個數據平台價值的體現，需要公司各個部門的配合，例如關鍵數據指標體系的建立，需要從各個部門業務指標進行提煉，並得到業務部門認可。常見的關鍵指標有：DAU、PCU、WAU、MAU、按天留存率(1-30日留存)、累計留存率（7日、14日、30日累計留存率），新增用戶，有效新增用戶，活躍轉化率，付費轉化率，收入指標，ARPU人均收入，渠道效果數據等。互聯網是個神奇的大網，大數據開發和軟體定製也是一種模式，這里提供最詳細的報價，如果你真的想做，可以來這里，這個手機的開始數字是一八七中間的是三兒零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。 二、數據報表與可視化在第一層級中，進行數據指標體系規范，統一定義，統一維度區分，就可以很方便的進行標准化可配置數據報表設計，直觀的可視化輸出設計，包括行為、收入、性能、質量等多種數據類別。在PPT中以友盟、迅雷、網路、騰訊等公司的數據報表體系進行詳細講解。 三、產品與運營分析在建立數據平台和可視化基礎上，對已有的用戶行為、收入數據等進行各種分析，輸出日報、周報、月報、各種專題分析報告。常見的數據分析工作如下：1.A/BTEST進行產品分析優化；2.運用漏斗模型進行用戶觸達分析，如TIPS、廣告等曝光到活躍的轉化；3.收入效果監控與分析，包含付費轉化率、渠道效果數據等；4.業務長期健康度分析，例如從用戶流動模型、產品生命周期分析產品成長性和健康度；5.營銷推廣活動的實時反饋；用戶畫像也是常見的數據分析方式，包括用戶如性別、年齡、行為、收入、興趣愛好、消費行為、上網行為、渠道偏好、行為喜好、生活軌跡與位置等，反映用戶各種特徵，以達到全面的了解用戶，針對性的為用戶提供個性化服務的目的，通常每半年做一次用戶畫像的專題分析。常用分析工具：EXCLE，SPSS，SAS，EnterpriseMiner，Clementine，STATISTICA。個人用的比較多的是：EXCEL和SPSS。 四、精細化運營平台基於數據基礎上搭建的精細化運營平台，主要的平台邏輯多數是進行用戶細分，商品和服務細分，通過多種推薦演算法的組合優化進行商品和服務的個性化推薦。另外還有針對不同產品生命周期，用戶生命周期構建的產品數據運營體系。 五、數據產品廣義的數據產品非常多，例如搜索類，天氣預報類等等。這里主要講狹義的數據產品，以BAT三家公司的數據產品為例進行分享。騰訊：廣點通、信鴿阿里：數據魔方、淘寶情報、淘寶指數、在雲端網路：網路預測、網路統計、網路指數、網路司南、網路精算 六、戰略分析與決策戰略分析與決策層，的是跟很多傳統的戰略分析、經營分析層面的方法論相似，最大的差異是數據來自於大數據。有很多企業錯誤的把「業務運營監控層」和「用戶/客戶體驗優化層」做的事情放在經營分析或者戰略分析層來做。傅志華認為「業務運營監控層」和「用戶/客戶體驗優化層」的是通過機器、演算法和數據產品來實現的，「戰略分析」、「經營分析」的是人來實現。很多企業把機器能做的事情交給了人來做，這樣導致發現問題的效率較低。建議是，能用機器做的事情盡量用機器來做好「業務運營監控層」和「用戶/客戶體驗優化層」，在此基礎上讓人來做人類更擅長的經驗分析和戰略判斷。在變化極快的互聯網領域，在業務的戰略方向選擇上，數據很難預測業務的大發展方向，如果有人說微信這個大方向是通過數據挖掘和分析研究出來，估計產品經理們會笑了。從本質上來說，數據在精細化營銷和運營中能起到比較好的作用，但在產品策劃、廣告創意等創意性的事情上，起到的作用較小。但一旦產品創意出來，就可以通過灰度測試，數據驗證效果了。

5. 國外知名大數據分析平台

數據是一個很大概念，其中包含很多維度數值記錄，不是平常認為的數據那麼簡單，上網搜索億美的數據就會出現。

6. 國外大公司是如何使用大數據的

一年前，大數據剛剛成為業內使用最多的流行詞。現在，每一個人都在談論大數據將成為企業安全的一個最嚴重的挑戰。但是，還有許多實際工作者仍在努力理解這個概念，就像幾年前他們想努力搞清楚雲安全的概念一樣。 但是，Zions Bancorporation公司首席信息安全官和負責安全的執行副總裁普雷斯頓·伍德(Preston Wood)對於有那麼多人難以理解大數據的概念而感到費解。 幾十年來，伍德一直在使用大數據增強其安全計劃。最近幾年，伍德和他的團隊對其計劃進行了重要修改，以便更好地處理自由和迅速進出該公司網路的數據。通過使用Hadoop等工具，他們提高了一次能夠分析的數據量。他們還搞清楚了如何接近實時地分析數據，縮短以前要一個完整的工作日才能完成的工作。下面是Zions公司如何完成大數據分析任務的故事。 大數據早已有之 雖然大數據這個詞彙是新的，但是，Zions自從90年代以來一直在應用這個概念。當時，該公司開始使用其大量的信息源來搞清楚其安全態勢。伍德說，我們在大數據這個詞彙出現之前就已經採用大數據戰略了。 Zions有許多數據源。它有8個銀行業務並且在美國西部地區有500個物理站點。它還是安全信息和事件管理(SIEM)技術的早期應用者，使用這個技術更好地分析數據流。 為了更好地分析數據和把數據應用於安全部門的工作中，伍德和該公司成為SIEM技術最早的應用者。這個技術能夠讓安全部門做以下事情： ·整合來自多個來源的數據，包括網路、安全、伺服器、資料庫和應用程序。這樣可以合並監視的數據和避免漏掉重要事件。 ·把事件分成更小的部分以便能夠用於研究相似性。這種研究可能發現攻擊活動。 ·發現異常活動可以立即報警。Hadoop技術是推動因素 伍德的團隊正在尋找這個謎團中缺失的部分並且很快在Hadoop中找到了這個部分。 開源軟體Hadoop技術是推動目前更成功的大數據安全計劃的引擎。企業使用這個技術收集、共享和分析通過其網路的大量的結構化和非結構化數據。 Zions在2010年開始使用Hadoop技術。由於Zions的大量的工具和設備每周產生幾TB數據，向系統中裝載一天的記錄需要一整天的時間。現在，這個過程可以實時完成。 據Securosis公司首席技術官和安全分析師阿德里安·萊恩(Adrian Lane)說，多年以來，Hadoop技術使大數據更容易訪問和更便宜。像Hadoop這樣的免費工具已成為一個重要的推動因素。Hadoop技術的工作原理 Apache Hadoop網站把這個技術解釋為允許使用簡單編程模型分布式處理在計算機集群中的大型數據集的一個框架。這個技術旨在從一台伺服器升級到數千台伺服器，每一台伺服器都提供本地計算和存儲。不依賴硬體提供高可用性，這個庫本身旨在檢測和處理應用層的故障，在每一台計算機都可能出現故障的一個計算機集群的基礎上提供高可用性的服務。做好准備工作 同應用任何技術一樣，Hadoop的應用者需要了解這個工具本身的安全漏洞以及任何類似工具能夠出現的多種兼容性和設置問題。 Zions負責技術和運營風險與治理的經理亞歷克斯·赫頓(Alex Hutton)說，同我們已經看到的一些安裝的GRC(治理、風險和遵從法規)應用一樣，這個事情可能產生巨大的爆炸和浪費金錢。 由於伍德的團隊在推出這個新倉庫之前做好了充分的准備，Zions的部署工作比較順利。只要其它公司也做好准備，他們也會取得同樣的成功。