電信大數據背景

㈠ 什麼是大數據，看完這篇就明白了

什麼是大數據

如果從字面上解釋的話，大家很容易想到的可能就是大量的數據，海量的數據。這樣的解釋確實通俗易懂，但如果用專業知識來描述的話，就是指數據集的大小遠遠超過了現有普通資料庫軟體和工具的處理能力的數據。

大數據的特點

海量化

這里指的數據量是從TB到PB級別。在這里順帶給大家科普一下這是什麼概念。

MB，全稱MByte，計算機中的一種儲存單位，含義是「兆位元組」。

1MB可儲存1024×1024=1048576位元組（Byte）。

位元組（Byte）是存儲容量基本單位，1位元組（1Byte）由8個二進制位組成。

位（bit）是計算機存儲信息的最小單位，二進制的一個「0」或一個「1」叫一位。

通俗來講，1MB約等於一張網路通用圖片（非高清）的大小。

1GB=1024MB，約等於下載一部電影（非高清）的大小。

1TB=1024GB，約等於一個固態硬碟的容量大小，能存放一個不間斷的監控攝像頭錄像（200MB/個）長達半年左右。

1PB=1024TB，容量相當大，應用於大數據存儲設備，如伺服器等。

1EB=1024PB，目前還沒有單個存儲器達到這個容量。

多樣化

大數據含有的數據類型復雜，超過80%的數據是非結構化的。而數據類型又分成結構化數據，非結構化數據，半結構化數據。這里再對三種數據類型做一個分類科普。

①結構化數據

結構化的數據是指可以使用關系型資料庫(例如:MySQL,Oracle,DB2)表示和存儲，表現為二維形式的數據。一般特點是：數據以行為單位，一行數據表示一個實體的信息，每一行數據的屬性是相同的。所以，結構化的數據的存儲和排列是很有規律的，這對查詢和修改等操作很有幫助。

但是，它的擴展性不好。比如，如果欄位不固定，利用關系型資料庫也是比較困難的，有人會說，需要的時候加個欄位就可以了，這樣的方法也不是不可以，但在實際運用中每次都進行反復的表結構變更是非常痛苦的，這也容易導致後台介面從資料庫取數據出錯。你也可以預先設定大量的預備欄位，但這樣的話，時間一長很容易弄不清除欄位和數據的對應狀態，即哪個欄位保存有哪些數據。

②半結構化數據

半結構化數據是結構化數據的一種形式，它並不符合關系型資料庫或其他數據表的形式關聯起來的數據模型結構，但包含相關標記，用來分隔語義元素以及對記錄和欄位進行分層。因此，它也被稱為自描述的結構。半結構化數據，屬於同一類實體可以有不同的屬性，即使他們被組合在一起，這些屬性的順序並不重要。常見的半結構數據有XML和JSON。

③非結構化數據

非結構化數據是數據結構不規則或不完整，沒有預定義的數據模型，不方便用資料庫二維邏輯表來表現的數據。包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、各類報表、圖像和音頻/視頻信息等等。非結構化數據其格式非常多樣，標准也是多樣性的，而且在技術上非結構化信息比結構化信息更難標准化和理解。所以存儲、檢索、發布以及利用需要更加智能化的IT技術，比如海量存儲、智能檢索、知識挖掘、內容保護、信息的增值開發利用等。

快速化

隨著物聯網、電子商務、社會化網路的快速發展，全球大數據儲量迅猛增長，成為大數據產業發展的基礎。根據國際數據公司(IDC)的監測數據顯示，2013年全球大數據儲量為4.3ZB(相當於47.24億個1TB容量的移動硬碟)，2014年和2015年全球大數據儲量分別為6.6ZB和8.6ZB。近幾年全球大數據儲量的增速每年都保持在40%，2016年甚至達到了87.21%的增長率。2016年和2017年全球大數據儲量分別為16.1ZB和21.6ZB，2018年全球大數據儲量達到33.0ZB。預測未來幾年，全球大數據儲量規模也都會保持40%左右的增長率。在數據儲量不斷增長和應用驅動創新的推動下，大數據產業將會不斷豐富商業模式，構建出多層多樣的市場格局，具有廣闊的發展空間。

核心價值

大數據的核心價值，從業務角度出發，主要有如下的3點：

a.數據輔助決策：為企業提供基礎的數據統計報表分析服務。分析師能夠輕易獲取數據產出分析報告指導產品和運營，產品經理能夠通過統計數據完善產品功能和改善用戶體驗，運營人員可以通過數據發現運營問題並確定運營的策略和方向，管理層可以通過數據掌握公司業務運營狀況，從而進行一些戰略決策；

b.數據驅動業務：通過數據產品、數據挖掘模型實現企業產品和運營的智能化，從而極大的提高企業的整體效能產出。最常見的應用領域有基於個性化推薦技術的精準營銷服務、廣告服務、基於模型演算法的風控反欺詐服務徵信服務，等等。

c.數據對外變現：通過對數據進行精心的包裝，對外提供數據服務，從而獲得現金收入。市面上比較常見有各大數據公司利用自己掌握的大數據，提供風控查詢、驗證、反欺詐服務，提供導客、導流、精準營銷服務，提供數據開放平台服務，等等。

大數據能做什麼？

1、海量數據快速查詢(離線)

能夠在海量數據的基礎上進行快速計算，這里的「快速」是與傳統計算方案對比。海量數據背景下，使用傳統方案計算可能需要一星期時間。使用大數據 技術計算只需要30分鍾。

2.海量數據實時計算（實時）

在海量數據的背景下，對於實時生成的最新數據，需要立刻、馬上傳遞到大數據環境，並立刻、馬上進行相關業務指標的分析，並把分析完的結果立刻、馬上展示給用戶或者領導。

3.海量數據的存儲（數據量大，單個大文件）

大數據能夠存儲海量數據,大數據時代數據量巨大,1TB=1024*1G 約26萬首歌(一首歌4M),1PB=1024 * 1024 * 1G約2.68億首歌(一首歌4M)

大數據能夠存儲單個大文件。目前市面上最大的單個硬碟大小約為10T左右。若有一個文件20T,將 無法存儲。大數據可以存儲單個20T文件，甚至更大。

4.數據挖掘（挖掘以前沒有發現的有價值的數據）

挖掘前所未有的新的價值點。原始企業內數據無法計算出的結果，使用大數據能夠計算出。

挖掘（演算法）有價值的數據。在海量數據背景下，使用數據挖掘演算法，挖掘有價值的指標（不使用這些演算法無法算出）

大數據行業的應用？

1.常見領域

2.智慧城市

3.電信大數據

4.電商大數據

大數據行業前景(國家政策)？

2014年7月23日，國務院常務會議審議通過《企業信息公示暫行條例（草案）》

2015年6月19日，國家大大、總理同時就「大數據」發表意見：《國務院辦公廳關於運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》

2015年8月31日，國務院印發《促進大數據發展行動綱要》。國發〔2015〕50號

2016年12月18日，工業和信息化部關於印發《大數據產業發展規劃》

2018年1月23日。中央全面深化改革領導小組會議審議通過了《科學數據管理辦法》

2018年7月1日，國務院辦公廳印發《關於運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》

2019年政府工作報告中總理指出「深化大數據、人工智慧等研發應用，培育新一代信息技術、高端裝備、生物醫葯、新能源汽車、新材料等新興產業集群，壯大數字經濟。」

總結

我國著名的電商之父，阿里巴巴創始人馬雲先生曾說過，未來10年，乃至20年，將是人工智慧的時代，大數據的時代。對於現在正在學習大數據的我們來說，未來對於我們更是充滿了各種機遇與挑戰。

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㈡ 移動，聯通，電信大數據有什麼區別

當然是有區別的，因為移動的在網用戶量比較大，而聯通和電信分別排在第3位和第2位。

㈢ 大數據產生的背景哪些

「大數據」在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日，近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。

隨著計算機和信息技術的迅猛發展和普及應用，行業應用系統的規模迅速擴大，行業應用所產生的數據呈爆炸性增長。

動輒達到數百TB甚至數十至數百PB規模的行業，企業大數據已遠遠超出了現有傳統的計算技術和信息系統的處理能力，因此，尋求有效的大數據處理技術、方法和手段已經成為現實世界的迫切需求。

人們將越來越多的意識到數據對企業的重要性。大數據時代對人類的數據駕馭能力提出了新的挑戰，也為人們獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。

(3)電信大數據背景擴展閱讀：

現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。

隨著雲時代的來臨，大數據（Big
data）也吸引了越來越多的關注。大數據（Big
data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

在現今的社會，大數據的應用越來越彰顯他的優勢，它佔領的領域也越來越大，電子商務、O2O、物流配送等，各種利用大數據進行發展的領域正在協助企業不斷地發展新業務，創新運營模式。有了大數據這個概念，對於消費者行為的判斷，產品銷售量的預測，精確的營銷范圍以及存貨的補給已經得到全面的改善與優化。

「大數據」在互聯網行業指的是這樣一種現象：互聯網公司在日常運營中生成、累積的用戶網路行為數據。這些數據的規模是如此龐大，以至於不能用G或T來衡量。

㈣ 中國大數據的提出的時間和背景是什麼發展情況和現狀分別是什麼樣的

大數據在中國的發展相對比較年輕。2012年，中國政府在美國提出《大數據研究和發展計劃》並且批復了「十二五國家政務信息化建設工程規劃」，總投資額估計在幾百億，專門有人口、法人、空間、宏觀經濟和文化等五大資源庫的五大建設工程。我國的開放、共享和智能的大數據的時代才真正大面積的開始
發展和現狀是：（一）市場規模快速增長，供給結構初步形成 市場規模快速增長。十二五以來，我國大數據產業從無到有，全國各地發展大數據積極性較高，行業應用得到快速推廣，市場規模增速明顯。易觀國際數據顯示，2011-2014年，我國大數據市場規模分別為37.4億元、47.3億元、59億元和75.7億元，年平均復合增長約為27%。易觀國際同時預測，2015、2016年我國大數據市場規模將保持約30%的增長速度，在十二五末市場規模接近100億元。

㈤ 大數據的產生背景是什麼

大數據有兩種含義：
一種是大批量的數據。量級有多大？比如通常讀一本幾百萬字的電子小說，每天專注地快速地閱讀，少說用時也需7-15天，而文檔在手機、電腦上存儲佔用空間有多大呢？10MB而已，也就是說如果按照7天處理10MB文字，推算1GB的內容需耗時710+天，相當於兩年時間，而當下互聯網企業每天產生的數據量是10GB-10000GB不等，這樣的數據量，如果用一個人去處理的話，每天的數據量得花20年到20000年，在時間長度和成本上而言幾乎是不可能實現的，因為這才是一天的數據量。同樣可以感受一下存儲成本：大家手機、電腦都有存儲空間，手機256GB應該為主流了，電腦2TB（2048GB）左右，即便存儲空間應景很大，而實際企業生產中用不了幾天就存儲不下了。大家想像一下，如果打開一個1GB大小的EXCEL或者TXT文本文檔會發生什麼現象呢？有興趣的小夥伴可以試一試，你會發現電腦變得超級慢超級卡，而且你甚至都打不開這個文檔。
第二種就是大數據處理技術，簡稱大數據。對企業而言企業絕對不能接受上述現象的發生，因為數據處理不了，相當於干再多活都不知道哪些賺了哪些賠了，企業是要靠賺錢來存活的，如果為了處理數據再購買更高性能的機器作為伺服器去處理這些信息，那成本將會極其高昂，企業負擔不起，於是乎就有人發出這樣的疑問：
有沒有一種可以讓很多台廉價的機器組建成一台牛逼的機器的技術？就好比合體技能一樣？
有需求就有大牛，很快，一項新的計算機計算技術框架——分布式數據處理框架誕生了，目的很明確，就是解決了上面提到的疑問——讓很多台廉價的機器組合起來變成了一個牛逼的、專門針對短時間內處理大量數據的系統，這就叫大數據處理技術。
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㈥ 有誰知道電信行業是怎樣進行大數據分析的呀

部來署FineBI大數據分析自工具，電信公司可以在一個管理駕駛艙中同時查看各種業務分析，競爭分析，營銷監控，收益分析來獲得決策支持；通過用戶行為分析來提高服務質量，同時預警防範欠費和詐騙行為；通過套餐服務分析、成本分析、促銷分析進行精準營銷，降低成本；通過製作人力成本劃小分析，人員績效考核分析，人力成本投入及回報分析等優化內部人力資源管理。

㈦ 大數據發展背景及研究現狀

2015年左右，大數據相關政策規劃密集出台，同期為大數據企業新增數量頂峰時期。近年來，我國大數據產業迎來新的發展機遇期，產業規模日趨成熟。大數據產業主體從「硬」設施向「軟」服務轉變的態勢將更加明顯，面向金融、政務、電信、醫療等領域的大數據服務將實現倍增創新。

大數據企業數量持續增長，增速與政策出台密切相關

根據IT桔子統計，大數據企業的快速增長階段出現在2013-2015年，增長速度在2015年達到最高峰。2015年後，市場日趨成熟，企業新增開始趨於放緩，大數據產業逐漸走向成熟。

—— 以上數據及分析均來自於前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。