為什麼用大數據
❶ 為什麼要使用大數據風控
"風控即風險控制，大數據風控是指通過運用大量多重數據構建模型的方法對風險進行分析，以給客戶端進行風險預警和風險控制。
傳統的風控技術，多由各機構自己的風控團隊，以人工的方式進行經驗控制（因為每個團隊不同，風控質量參差不齊，最關鍵人工的無限制是數據處理能力弱，數據中的異常分析能力差）；而大數據風控是藉助互聯網海量數據，對數據進行多維度，智能化，標准化處理，數據處理結果越來越精準。比如阿爾法象系統，他們強調金融技術與業務場景的深度融合，幫助金融機構實現以數據驅動的風險管控、精準營銷和運營優化。目前業務已輻射全國，在杭州、上海、河南、成都、福建、廣東、海南等全國多個核心城市均設有分支機構。"
❷ 為什麼大數據技術很重要
大數據（big data），是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管專理和處理屬的數據集合。
大數據的價值體現在以下幾個方面：
1)對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷;
2) 做小而美模式的中長尾企業可以利用大數據做服務轉型;
3) 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。
❸ 大數據從何而來 為什麼要分析大數據
大數據從具體的抄小襲數據發展和分類而來。
比如音樂大數據，是由具體的歌曲、歌名、音樂分類所組成一個大的曲庫，無數的曲庫就組成一個音樂大數據。電子圖書大數據也是如此發展而來。
各種分類的大數據，還可以組合成「雲數據」，雲數據就是超級的大數據。比如，音樂類、圖書類、影視類、報紙報刊類、廣告類等等的媒體大數據，也可以組成一個超級雲資料庫。
分析大數據是為了查找、搜索、分析、整理、管理、應用某一類別的具體數據信息，獲取並重新使用或應用它。像股票大數據，分析它是為了知道現在和一定期限內，其漲落趨勢。氣象大數據也是如此。
媒體類大數據的分析，是為了收集、整理人們喜歡、喜愛的歌曲或圖書或影視題材，以更簡便的方式提供給市場或人們的需要。
❹ 為什麼用大數據一定要有數據中台
目前，在大數據的應用中，數據體量、數據處理的技術的和方法、產業規模等都已不再是問題，然而大數據要為企業創造真正的商業價值和回報，還需要以數據中台為依託，與業務產生聯系、貼合企業的數據應用場景，通過數據中台為企業賦能。
❺ 為什麼大數據如此重要
大數據是一種現代雲基礎架構，它包含了多種與其他人連接和共享信息的方法。它推動了「物聯網」的發展，如通過社交網站連接人、通過共享朋友或網路來尋找人們之間互相認識的可能性。大數據的背後運行著人工智慧，而它對於大多數人而言是完全透明的，人們不知道背後有這樣的技術。大數據位於人們日常使用的智能手機之後，然後人們通過它給移動互聯網貢獻信息，即使他們並沒有意識到這一點。
為什麼大數據如此重要?
第一，對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。
第二，大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。
第三，大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。各行各業的決策正在從「業務驅動」 轉變「數據驅動」。
總結
在大數據時代到來的時候，要用大數據的思維去發掘大數據的潛在價值。大數據的意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。從前我們所了解的數據是冷冰冰的、死氣沉沉的，被存到冷備份默默地等著人拿出來用，我們對待數據的感覺十分消極，要先想清楚其用處才開始分析應用。現在，數據時代來臨了，人們正在試圖點燃數據，使其變熱，賦予生命。所謂「活數據」，是動態的數據，流通的數據，因互動而產生，因產生而互動，是自然演化的數據，要用大數據的思維去考慮這些數據怎樣才能帶來效益。未來大數據的發展前景非常好，與大數據相關的職業比如數據挖掘師，數據分析師等必定會有廣闊的發展空間。
❻ 為什麼大數據時代數據那麼重要
大數據是大量、高速、多變的信息，它需要新型的處理方式去促成更強的決策能力、洞察力與最佳化處理。大數據為企業獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力
❼ 為什麼需要大數據技術
大數據的價值體現在以下幾個方面：
1)對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷
2) 做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型
3) 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值
(7)為什麼用大數據擴展閱讀
大數據包括結構化、半結構化和非結構化數據，非結構化數據越來越成為數據的主要部分。據IDC的調查報告顯示：企業中80%的數據都是非結構化數據，這些數據每年都按指數增長60%。
大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特徵而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以雲計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本看起來很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，通過各行各業的不斷創新，大數據會逐步為人類創造更多的價值。
其次，想要系統的認知大數據，必須要全面而細致的分解它，著手從三個層面來展開：
第一層面是理論，理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。在這里從大數據的特徵定義理解行業對大數據的整體描繪和定性；從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在；洞悉大數據的發展趨勢；從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。
第二層面是技術，技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。在這里分別從雲計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從採集、處理、存儲到形成結果的整個過程。
第三層面是實踐，實踐是大數據的最終價值體現。在這里分別從互聯網的大數據，政府的大數據，企業的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。
參考資料來源：網路-大數據
❽ 為什麼選擇大數據專業
聽說現在很多高校開始准備開始大數據專業了，大數據有平台開發方向，也有數據分析方向，你是畢業生還是今年高考呀？
❾ 我們為什麼需要大數據技術
我們為什麼需要大數據技術
大數據到底是什麼？我們為什麼需要大數據技術？
Mike Jude：從本質上來說，大數據就是曾經被稱為數據倉庫的邏輯延伸。顧名思義，大數據就是一個大型的數據倉庫，一般有一個能支持業務決策的業務重點。但是，它和傳統資料庫不同的是，大數據不用構建。
在典型的資料庫中，數據會被組織成標準的欄位，並使用特定的密鑰索引。如果你熟悉Microsoft Access應用程序，那麼你就能完全理解這個概念。比如，一個顧客記錄可以由姓氏、名字、地址和其它信息組成有通用標簽的欄位。每個顧客記錄樣式都是相同的，這樣可以通過使用搜索關鍵詞來檢索，比如搜索姓氏。
現在，如果你想鏈接到這些客戶記錄需要怎麼做？鏈接到客戶的圖片或者視頻呢？如果是鏈接到客戶的所有記錄呢？
將這么多不同的數據源互相映射，一般的資料庫還做不到。另外，需要鏈接的數據量是非常巨大的。這就產生了「大數據」的概念。大數據使用特殊的數據結構來組織和訪問巨大數量的數據，可能達到多個艾位元組的范圍。一般情況下，這需要跨多個伺服器和離散數據存儲進行並行計算，而小企業往往難以維持這種大數據的存儲庫。但是，大數據正逐漸成為雲服務提供商能提供的一種服務，從而把大數據應用推向更多的公司。
但是，還有一個「大」問題，就是我們為什麼需要大數據？答案就是相關性的價值。如果你能看到乍一看似乎沒什麼關系的數據設置之間的關系，你會獲取很多重要信息。比如你想知道你的公司是不是容易被黑客利用。那麼你需要跨多個應用程序和數據中心檢查無數條交易。這時如果沒有大數據技術和相關的分析技術，這幾乎是不可能完成的。
最終，隨著數據量的增長、業務的可用性和重要性的增加，大數據的定義可能會用來描述大多數資料庫應用。IT專業人士應該掌握大數據相關概念和術語，以免遇到困難。