⑴ 人人都在说大数据，那大数据概念是怎么产生的

概念产生：

“大数据”的名称来自于未来学家托夫勒所著的《第三次浪潮》 尽管“大数据”这个词直到最近才受到人们的高度关注，但早在1980年，著名未来学家托夫勒在其所著的《第三次浪潮》中就热情地将“大数据”称颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。《自然》杂志在2008年9月推出了名为“大数据”的封面专栏。从2009年开始“大数据”才成为互联网技术行业中的热门词汇。

⑵ 简要描述大数据产生背后的技术原因

我个人觉得大数据产生背后的技术原因是我们的技术越来越变得厉害，它的创新方面的一个要求越来越高，所以他才得以产生这个大数据

⑶ 大数据在今天这个时间点上爆发的原因有哪些

为如今互联网发展特征的大数据，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，让那些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值，因此兴起了“大数据”热。
关于大数据的学习，线下学习费用高昂、地域限制，建议选择线上平台。如今线上学习无论是就业还是教学均已完善。大数据开发技术让大数据成为了2017年移动互联网追逐的热点。也引得很多领域外的人才纷纷转投于大数据开发领域，扣丁学堂具有完整系统的大数据开发培训视频教程，顶级行内大牛为学员们设定了可视化的学习线路直通车，让没有学习方向的学子一目了然，最快的进入大数据领域大门。

⑷ 大数据的产生背景是什么

大数据有两种含义：
一种是大批量的数据。量级有多大？比如通常读一本几百万字的电子小说，每天专注地快速地阅读，少说用时也需7-15天，而文档在手机、电脑上存储占用空间有多大呢？10MB而已，也就是说如果按照7天处理10MB文字，推算1GB的内容需耗时710+天，相当于两年时间，而当下互联网企业每天产生的数据量是10GB-10000GB不等，这样的数据量，如果用一个人去处理的话，每天的数据量得花20年到20000年，在时间长度和成本上而言几乎是不可能实现的，因为这才是一天的数据量。同样可以感受一下存储成本：大家手机、电脑都有存储空间，手机256GB应该为主流了，电脑2TB（2048GB）左右，即便存储空间应景很大，而实际企业生产中用不了几天就存储不下了。大家想象一下，如果打开一个1GB大小的EXCEL或者TXT文本文档会发生什么现象呢？有兴趣的小伙伴可以试一试，你会发现电脑变得超级慢超级卡，而且你甚至都打不开这个文档。
第二种就是大数据处理技术，简称大数据。对企业而言企业绝对不能接受上述现象的发生，因为数据处理不了，相当于干再多活都不知道哪些赚了哪些赔了，企业是要靠赚钱来存活的，如果为了处理数据再购买更高性能的机器作为服务器去处理这些信息，那成本将会极其高昂，企业负担不起，于是乎就有人发出这样的疑问：
有没有一种可以让很多台廉价的机器组建成一台牛逼的机器的技术？就好比合体技能一样？
有需求就有大牛，很快，一项新的计算机计算技术框架——分布式数据处理框架诞生了，目的很明确，就是解决了上面提到的疑问——让很多台廉价的机器组合起来变成了一个牛逼的、专门针对短时间内处理大量数据的系统，这就叫大数据处理技术。
如果你还是觉得理解不透彻，可以去多易教育的官网看看带有图片和讲解视频的专栏，通俗易懂的让你迅速了解什么是大数据，毕竟多易是大数据培训行业的领头羊嘛！

⑸ 企业需要大数据的原因有哪些

1，企业领导层对大数据的认知
随着时代的变迁，商业模式已经发展过度到了数据时代，相较于以前营销为王的商业模式，大数据更能给现代企业创造价值，正所谓火车跑的快，全靠车头带，企业各部门领导者，甚至是老板本人，能对大数据应用有一个正确的认识，则更能把握企业发展前进的方向与命脉。
2，公众才是企业的决策者
在中国，许多的企业都是一人掌天下，老板往往把握着企业的命运和未来，但在大数据时代里，企业将慢慢树立以社会公众为决策主体的观念，决策的理念由狭隘的企业领导层转移到社会公众上，通过媒体、社交网络等平台收集社会公众的意见和观念，形成内外双向的大数据挖掘和分析，以提高决策的广泛性，合理性，正确性。
3，打造好信息化的基础，才能挖掘积累出大数据库
企业以信息化为基础，才能实现大数据挖掘，积累和分析，企业所有的产品数据、运营数据、供应链数据和外部数据都是来自于信息化系统，因此打好信息化基础就变的尤为重要了，完善信息化基础，让数据来源更真实和可靠。
4，便捷高效的大数据分析系统
大数据是一个海量的资源池，甚至如汪洋大海一般让人望而生畏，那么这样一个海量的资源池，企业怎样才能充分且高效的去吸收它的营养呢?这就需要一个高效率的云计算系统才能很好的完成这个任务，一个高效的云计算系统，可以使大数据里的资源合理分配，充分利用，给且的分析研究部门带来便捷，让工作效率得到显著的提升。
在未来大数据将成为最重要的经济资产，谁掌握了它便是掌握了竞争力，企业应与时俱进，敞开胸怀迎接大数据，重视大数据，利用大数据，在茫茫商海，乘风破浪，驶向远方。

⑹ 什么是大数据，大数据为什么重要，如何应用大数据

毫无疑问，各行各业因为大幅爆发的数据而正变得蒸蒸日上。在这年中，几乎所有行业都或多或少的受到这一巨变的影响。科技渗透到各个领域，并且已经成为每个处理单元的必要元素。谈到IT行业，具体来说，软件和自动化是最基本的术语，并且用于处理循环的每个阶段。
相较于稳定性而言，企业更关心的是敏捷性和创新性，通过大数据技术，可以帮助公司及时实现这一愿望。大数据分析不仅使企业能够跟随瞬息万变的潮流而不断更新，而且还具有预测未来发展趋势的能力，使企业占据有竞争力的优势。
让我们找到行业广泛采用大数据的原因：
1.大数据是企业核心竞争力，也是公司的软实力
大数据席卷了全球，并带来了惊人的利益，这一力量无需多说。大数据使IBM、亚马逊等全球顶尖公司受益，这些公司通过利用大数据开发一些前沿的技术，为客户提供高端服务。
“采用大数据，云计算和移动战略的企业发展状况超过没有采用这些技术的同行53%。”——《福布斯》
在戴尔开展的一项调查中显示，采用大数据、云计算以及移动战略的企业中，优势更加明显，也就是，这些企业中有53%采用大数据起步较晚或者尚未采用，在这一结果令人惊讶不已。
虽然大数据尚处于初级阶段，但通过在处理过程中，融合这一理念，将为企业赢得50%的利润。显然，在如今的商业中，大数据显现的惊人优势并不亚于石油或煤炭带来的利益。
2.掌握数据能力，开采“暗数据”
全球著名的咨询公司Gartner公司对黑暗数据的定义是“组织在正常业务活动过程中收集、处理和存储的信息资产，通常不能用于其他目的”。
然而，大数据系统的出现使得这些公司能够将尚未开拓的数据投入使用，并从中提取有意义的信息。过去没有被认可或认为毫无用处的数据突然成为公司的财富，这一点令人惊讶不已。通过大数据分析，这些公司可以加快流程，从而降低运营成本。
3.软件正在吞噬整个世界数据争夺战正在打响
我们目前处于数据驱动型经济中，如果无法分析当前或未来的趋势，任何组织都无法生存下去。抢夺数据已经成为决定下一步行动方案的关键。
客户逐渐成为所有组织的焦点，对于及时满足客户的需求这一任务非常迫切。只有在强大的软件支持下，业务战略才有可能会支撑和加速业务运营。这最终促成了强大的大数据技术的需求，可以以许多方式使组织受益。
4.决策指导更智能更快速更精准
在这个激烈的竞争时代，人人都想脱颖而出。但问题是如何实现这一期望?虽然公司与竞争对手持有相同的运营模式，但公司应当如何展现其独一无二?答案在于公司采用的策略。为了表现优于竞争对手，做出良好和智慧决策的能力在每一步中发挥关键作用。这些决定不仅应该是好的决定，而且应该尽可能做出又快又明智的决定，使公司能够在积极的主动出击。
将大数据分析纳入流程的做法揭示了非结构化数据，从而有助于管理者以系统的方式分析其决策，并在需要时采取替代方法。
5.以用户为中心用户行为数据是营销关键
现在客户有机会随时随地购物，在相关信息帮助下，对于公司需要做出比之前更敏捷的反应这一要求而言具有更大的挑战。但是公司将如何不断地实现这一点呢?答案是借助“大数据”。客户动向是不断变化的，因此营销人员的策略也应该做出相应调整。通过整合过去和实时数据来评估客户的品味和喜好，这样可以使公司采取更快捷的应对措施。
例如，亚马逊通过利用强大的大数据引擎的能力，从一个以产品为基础的公司发展成为囊括1.52亿客户在内的大型市场参与者。亚马逊旨在通过跟踪客户的购买趋势，并为营销人员提供他们即时需要的所有相关信息，从而来为客户服务。此外，亚马逊通过实时监控全球15亿种产品，成功满足了客户的需求。
6.通过利用数据仓库使数据资产变现
这些公司越来越大，因此不同的流程产生不同的数据。资料仓储中的许多重要信息仍然无法访问。然而，公司已经能够使用大数据分析这一武器来挖掘这座大山，让分析师和工程师深入研究，并提供新颖而又有意义的见解。
经过这番分析，有一件事值得肯定的是，这是一个高度数字化和技术驱动时代的开端，并伴随着强大的实时大数据分析能力。

⑺ 大数据在今天这个时间上爆发的原因有

这是时代发展的必然结果，并不是偶然发生的。在大数据DT时代，是建立在IT时代的基础上的。当年IT时代是怎么发展起来的，也是发展的必然结果啊。目前IT时代发展已经很成熟，必然会出现新的发展趋势代替它。柠檬学院大数据。

⑻ 大数据技术革命为什么会发生

大数据到底是什么？我们为什么需要大数据技术？ Mike Jude：从本质上来说，大数据就是曾经被称为数据仓库的逻辑延伸。顾名思义，大数据就是一个大型的数据仓库，一般有一个能支持业务决策的业务重点。但是，它和传统数据库不同的是，大数据不用构建。 在典型的数据库中，数据会被组织成标准的字段，并使用特定的密钥索引。如果你熟悉Microsoft Access应用程序，那么你就能完全理解这个概念。比如，一个顾客记录可以由姓氏、名字、地址和其它信息组成有通用标签的字段。每个顾客记录样式都是相同的，这样可以通过使用搜索关键词来检索，比如搜索姓氏。 现在，如果你想链接到这些客户记录需要怎么做？链接到客户的图片或者视频呢？如果是链接到客户的所有记录呢？ 将这么多不同的数据源互相映射，一般的数据库还做不到。另外，需要链接的数据量是非常巨大的。这就产生了“大数据”的概念。大数据使用特殊的数据结构来组织和访问巨大数量的数据，可能达到多个艾字节的范围。一般情况下，这需要跨多个服务器和离散数据存储进行并行计算，而小企业往往难以维持这种大数据的存储库。但是，大数据正逐渐成为云服务提供商能提供的一种服务，从而把大数据应用推向更多的公司。 但是，还有一个“大”问题，就是我们为什么需要大数据？答案就是相关性的价值。如果你能看到乍一看似乎没什么关系的数据设置之间的关系，你会获取很多重要信息。比如你想知道你的公司是不是容易被黑客利用。那么你需要跨多个应用程序和数据中心检查无数条交易。这时如果没有大数据技术和相关的分析技术，这几乎是不可能完成的。 最终，随着数据量的增长、业务的可用性和重要性的增加，大数据的定义可能会用来描述大多数数据库应用。IT专业人士应该掌握大数据相关概念和术语，以免遇到困难