1. 大数据的标准定义是什么

大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity
这是目前大多数研究者认同的，标准定义目前还没有

2. 真正的大数据公司标准是什么

大数据公司的标准即大众化适用，现有《数据能力成熟度评价模型》和《大数据技术参考模型》两项大数据重要标准就可以被称为真正的大数据公司，比特盒子就是大数据公司

3. 国外大数据网站有哪些

国外大数据网站：
1、The Internet map
全世界各大网站的可视化，网站都用圆形表示，圆的大小表示网站的访问量。
2、Kaspersky Cyberthreat real-time map

由防毒软件提供，卡巴斯基制作的 Cybermap ，这个作品能实时展现现在世界上有多少起服务器攻击事件。
3、http://aworldoftweets.frogdesign.com/

4. 国家大数据标准将出台，企业建设大数据之路如何走

一、数据基础平台基础的数据平台建设工作，包含数据平台建设，数据规范，数据仓库、产品数据规范，产品ID，用户ID，统一SDK等。很多公司的数据无法有效利用，就是缺乏统一规范，产品数据上报任由开发按照自己的理解和习惯上报，没有标准化的SDK和上报协议，并且数据散落在各个部门产品的服务器，无法构建结构化的数据仓库。做数据平台的架构，很多人会理解为高大上的技术活，其实整个数据平台价值的体现，需要公司各个部门的配合，例如关键数据指标体系的建立，需要从各个部门业务指标进行提炼，并得到业务部门认可。常见的关键指标有：DAU、PCU、WAU、MAU、按天留存率(1-30日留存)、累计留存率（7日、14日、30日累计留存率），新增用户，有效新增用户，活跃转化率，付费转化率，收入指标，ARPU人均收入，渠道效果数据等。互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果你真的想做，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。 二、数据报表与可视化在第一层级中，进行数据指标体系规范，统一定义，统一维度区分，就可以很方便的进行标准化可配置数据报表设计，直观的可视化输出设计，包括行为、收入、性能、质量等多种数据类别。在PPT中以友盟、迅雷、网络、腾讯等公司的数据报表体系进行详细讲解。 三、产品与运营分析在建立数据平台和可视化基础上，对已有的用户行为、收入数据等进行各种分析，输出日报、周报、月报、各种专题分析报告。常见的数据分析工作如下：1.A/BTEST进行产品分析优化；2.运用漏斗模型进行用户触达分析，如TIPS、广告等曝光到活跃的转化；3.收入效果监控与分析，包含付费转化率、渠道效果数据等；4.业务长期健康度分析，例如从用户流动模型、产品生命周期分析产品成长性和健康度；5.营销推广活动的实时反馈；用户画像也是常见的数据分析方式，包括用户如性别、年龄、行为、收入、兴趣爱好、消费行为、上网行为、渠道偏好、行为喜好、生活轨迹与位置等，反映用户各种特征，以达到全面的了解用户，针对性的为用户提供个性化服务的目的，通常每半年做一次用户画像的专题分析。常用分析工具：EXCLE，SPSS，SAS，EnterpriseMiner，Clementine，STATISTICA。个人用的比较多的是：EXCEL和SPSS。 四、精细化运营平台基于数据基础上搭建的精细化运营平台，主要的平台逻辑多数是进行用户细分，商品和服务细分，通过多种推荐算法的组合优化进行商品和服务的个性化推荐。另外还有针对不同产品生命周期，用户生命周期构建的产品数据运营体系。 五、数据产品广义的数据产品非常多，例如搜索类，天气预报类等等。这里主要讲狭义的数据产品，以BAT三家公司的数据产品为例进行分享。腾讯：广点通、信鸽阿里：数据魔方、淘宝情报、淘宝指数、在云端网络：网络预测、网络统计、网络指数、网络司南、网络精算 六、战略分析与决策战略分析与决策层，的是跟很多传统的战略分析、经营分析层面的方法论相似，最大的差异是数据来自于大数据。有很多企业错误的把“业务运营监控层”和“用户/客户体验优化层”做的事情放在经营分析或者战略分析层来做。傅志华认为“业务运营监控层”和“用户/客户体验优化层”的是通过机器、算法和数据产品来实现的，“战略分析”、“经营分析”的是人来实现。很多企业把机器能做的事情交给了人来做，这样导致发现问题的效率较低。建议是，能用机器做的事情尽量用机器来做好“业务运营监控层”和“用户/客户体验优化层”，在此基础上让人来做人类更擅长的经验分析和战略判断。在变化极快的互联网领域，在业务的战略方向选择上，数据很难预测业务的大发展方向，如果有人说微信这个大方向是通过数据挖掘和分析研究出来，估计产品经理们会笑了。从本质上来说，数据在精细化营销和运营中能起到比较好的作用，但在产品策划、广告创意等创意性的事情上，起到的作用较小。但一旦产品创意出来，就可以通过灰度测试，数据验证效果了。

5. 国外知名大数据分析平台

数据是一个很大概念，其中包含很多维度数值记录，不是平常认为的数据那么简单，上网搜索亿美的数据就会出现。

6. 国外大公司是如何使用大数据的

一年前，大数据刚刚成为业内使用最多的流行词。现在，每一个人都在谈论大数据将成为企业安全的一个最严重的挑战。但是，还有许多实际工作者仍在努力理解这个概念，就像几年前他们想努力搞清楚云安全的概念一样。 但是，Zions Bancorporation公司首席信息安全官和负责安全的执行副总裁普雷斯顿·伍德(Preston Wood)对于有那么多人难以理解大数据的概念而感到费解。 几十年来，伍德一直在使用大数据增强其安全计划。最近几年，伍德和他的团队对其计划进行了重要修改，以便更好地处理自由和迅速进出该公司网络的数据。通过使用Hadoop等工具，他们提高了一次能够分析的数据量。他们还搞清楚了如何接近实时地分析数据，缩短以前要一个完整的工作日才能完成的工作。下面是Zions公司如何完成大数据分析任务的故事。 大数据早已有之 虽然大数据这个词汇是新的，但是，Zions自从90年代以来一直在应用这个概念。当时，该公司开始使用其大量的信息源来搞清楚其安全态势。伍德说，我们在大数据这个词汇出现之前就已经采用大数据战略了。 Zions有许多数据源。它有8个银行业务并且在美国西部地区有500个物理站点。它还是安全信息和事件管理(SIEM)技术的早期应用者，使用这个技术更好地分析数据流。 为了更好地分析数据和把数据应用于安全部门的工作中，伍德和该公司成为SIEM技术最早的应用者。这个技术能够让安全部门做以下事情： ·整合来自多个来源的数据，包括网络、安全、服务器、数据库和应用程序。这样可以合并监视的数据和避免漏掉重要事件。 ·把事件分成更小的部分以便能够用于研究相似性。这种研究可能发现攻击活动。 ·发现异常活动可以立即报警。Hadoop技术是推动因素 伍德的团队正在寻找这个谜团中缺失的部分并且很快在Hadoop中找到了这个部分。 开源软件Hadoop技术是推动目前更成功的大数据安全计划的引擎。企业使用这个技术收集、共享和分析通过其网络的大量的结构化和非结构化数据。 Zions在2010年开始使用Hadoop技术。由于Zions的大量的工具和设备每周产生几TB数据，向系统中装载一天的记录需要一整天的时间。现在，这个过程可以实时完成。 据Securosis公司首席技术官和安全分析师阿德里安·莱恩(Adrian Lane)说，多年以来，Hadoop技术使大数据更容易访问和更便宜。像Hadoop这样的免费工具已成为一个重要的推动因素。Hadoop技术的工作原理 Apache Hadoop网站把这个技术解释为允许使用简单编程模型分布式处理在计算机集群中的大型数据集的一个框架。这个技术旨在从一台服务器升级到数千台服务器，每一台服务器都提供本地计算和存储。不依赖硬件提供高可用性，这个库本身旨在检测和处理应用层的故障，在每一台计算机都可能出现故障的一个计算机集群的基础上提供高可用性的服务。做好准备工作 同应用任何技术一样，Hadoop的应用者需要了解这个工具本身的安全漏洞以及任何类似工具能够出现的多种兼容性和设置问题。 Zions负责技术和运营风险与治理的经理亚历克斯·赫顿(Alex Hutton)说，同我们已经看到的一些安装的GRC(治理、风险和遵从法规)应用一样，这个事情可能产生巨大的爆炸和浪费金钱。 由于伍德的团队在推出这个新仓库之前做好了充分的准备，Zions的部署工作比较顺利。只要其它公司也做好准备，他们也会取得同样的成功。