㈠ 大数据云平台

大数据概念的兴起，人们越来越认识到数据的价值。我们每天都在和数据打交道，但充分挖掘数据的价值，却总显得有些力不从心。企业当中，普遍存在一种情况，那就是“用报表的不做报表，做报表的不用报表”。既然我们做报表是为管理决策者服务的，那么，我们怎么样才能让我们的工作变得更有价值呢？很简单，就是通过有效的工具帮助管理决策者充分挖掘数据的价值。要充分挖掘数据的价值，就要解决三个问题：
1、数据易于获取
2、数据易于阅读
3、数据易于分析
于是，Speed-BI云平台应运而生。Speed-BI云平台是EXCEL的功能延伸，它充分利用EXCEL强大数据整理的结果，将它可视化，实现更灵活的分析，你只要有原始的数据底稿，了解自己的业务，就可以让数据说话，发现问题，找到规律。
绿色敏捷：只需要将你现在手头的excel数据底稿上传，就可以快速生成图表，实现移动访问，整个过程最快只要1分钟！没有任何技术门槛，无需任何IT知识，不需要安装，随时可以使用。

㈡ 如何搭建大数据云平台具备要素高并发

你好，您应该是景区或者文旅部门机构，这个问题深入展开不是一句两句能讲清楚地哈，内简单说一下容目前现状：目前全国范围内搭建的规范还没有，各地从金额来说几千万到几十万的方式都有，金额特别大的项目大概率是基建和装修及硬件采买。如果是一个基础设施完善的机构，基本是信息集成，包括票务、摄像、投诉、客流、停车场管理、广播通信（一般在应急平台上）、口碑等；如果基础设施落后，个人建议也没有必要花太多钱去搞基建，你建设的目的是为了应用，直接找相应的数据服务公司就好了，自己又不用培养数据方面的人才，直接使用数据服务很方便，每年付费也比一下投入大量资金用于基建只有一个空壳子要好，现在国内科技公司越来下沉行业，大量的案例应用服务基本满足大部分客户需求了，没必要自己照搬一套在自己本地。据我了解网络腾讯阿里都有文旅服务的部门，也有专注做文旅数据市场服务的，好像叫海鳗，他们海字辈的企业一堆，都针对不同行业。我作为文旅管委会的从业者，还是建议直接买服务，我们自己景区建的中心都没有数据，领导也走了，晾在那每人管了，太浪费了。

㈢ 简述什么是大数据，云计算，以及它们的应用实例

大数据：是抄一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

云计算：是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云计算最初的目标是对资源的管理，管理的主要是计算，存储，网络资源。

海量数据上传到云平台后，大数据就会对数据进行深入分析和挖掘。说到大数据，就不得不讲云计算。这些数据是怎么计算，怎么处理的，就和云计算分不开家。云计算是提取大数据的前提，强大的云计算能力，对于降低数据提取过程中的成本不可或缺。云计算技术就是一个容器，大数据正是存放在这个容器中的水，大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。

㈣ 什么叫大数据，与云计算有何关系。

1，大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产

2，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。

他俩之间的关系你可以这样来理解，云计算技术就是一个容器，大数据正是存放在这个容器中的水，大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。

(4)大数据云平台功能扩展阅读：

大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

云计算的关键词在于“整合”，无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术，还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术，他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合，调度分配给用户，从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。

大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容，如何存储如今互联网时代所产生的海量数据，如何有效的利用分析这些数据等等。

大数据的趋势：

趋势一：数据的资源化

何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。

趋势二：与云计算的深度结合

大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。

趋势三：科学理论的突破

随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。

参考资料：网络-大数据网络-云数据

㈤ 大数据服务平台是什么有什么用

现今社会每时每刻都在产生数据，企业内部的经营交易信息、物联网世界中的商内品物流信息，互容联网世界中的人与人交互信息、位置信息等，我们身边处处都有大数据。而大数据服务平台则是一个集数据接入、数据处理、数据存储、查询检索、分析挖掘等、应用接口等为一体的平台，然后通过在线的方式来提供数据资源、数据能力等来驱动业务发展的服务，国外如Amazon ，Oracle，IBM，Microsoft...国内如华为，商理事等公司都是该服务的践行者。

㈥ 什么叫大数据 与云计算有何关系

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 大数据的4V特点:Volume、Velocity、Variety、Veracity。大的数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。 关于大数据和云计算的关系人们通常会有误解。而且也会把它们混起来说，分别做一句话直白解释就是：云计算就是硬件资源的虚拟化；大数据就是海量数据的高效处理。 虽然上面的一句话解释不是非常的贴切，但是可以帮助你简单的理解二者的区别。另外，如果做一个更形象的解释，云计算相当于我们的计算机和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化之后再进行分配使用，在云计算领域目前的老大应该算是Amazon，可以说为云计算提供了商业化的标准，另外值得关注的还有VMware（其实从这一点可以帮助你理解云计算和虚拟化的关系），开源的云平台最有活力的就是Openstack了； 大数据相当于海量数据的“数据库”，而且通观大数据领域的发展也能看出，当前的大数据处理一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，Hadoop的产生使我们能够用普通机器建立稳定的处理TB级数据的集群，把传统而昂贵的并行计算等概念一下就拉到了我们的面前，但是其不适合数据分析人员使用（因为MapRece开发复杂），所以PigLatin和Hive出现了（分别是Yahoo！和facebook发起的项目，说到这补充一下，在大数据领域Google、facebook、twitter等前沿的互联网公司作出了很积极和强大的贡献），为我们带来了类SQL的操作，到这里操作方式像SQL了，但是处理效率很慢，绝对和传统的数据库的处理效率有天壤之别，所以人们又在想怎样在大数据处理上不只是操作方式类SQL，而处理速度也能“类SQL”，Google为我们带来了Dremel/PowerDrill等技术，Cloudera（Hadoop商业化最强的公司，Hadoop之父cutting就在这里负责技术领导）的Impala也出现了。 整体来看，未来的趋势是，云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据的发展趋势是，实时交互式的查询效率和分析能力，借用Google一篇技术论文中的话，“动一下鼠标就可以在秒级操作PB级别的数据”难道不让人兴奋吗？（田原）

㈦ 什么是大数据平台

我们在搜索引擎中每一次搜索的记录、在电子商城中每一次的商品浏览和购买记录、每一次电子支付的数据...这些看似不相干的庞杂数据，汇总在一起，经过分析提炼，即可描绘出你这个人的行为习惯概况，对你未来可能采取的行为做出概率相当高的预测，这些数据我们可以把它统称为顾客大数据。
移动互联网兴起之时，大家都在抢占线上流量、线上数据，但中国互联网，你懂的，基本上庞大的消费顾客大数据都是掌握在BAT手上的，小互联网公司很难获取核心数据。但是随着线下消费升级的发展，越来越多的人开始看到线下顾客大数据的重要性了，毕竟，线下店铺才是顾客消费的主战场，而且流量也未被BAT这样的巨头企业瓜分完，可以算是充满商机的蓝海了。
蓝海归蓝海，但也存在一个问题，就是线下顾客大数据太庞大，太分散，除了星巴克麦当劳这种大企业有能力收集之外，一般店铺难以建立自己的大数据平台，更不用谈大数据的智能化处理了。
在这方面，目前就我所知，有家专门服务线下店铺市场的智慧店铺企业，名叫掌贝。这是家店铺Marketing Tech智能营销公司，它依托融合业务入口所沉淀的店铺大数据，帮助商户搭建自己的顾客大数据平台，实现自动化的精准营销，从而带动老客回流、新客引流。可谓是正好切中线下顾客大数据市场的要害啦，有兴趣的人可以去了解下。

㈧ 大数据和云计算的区别

云计算和大数据的区别是什么？关于大数据和云计算的关系人们通常会有误解。而且也会把它们混起来说，分别做一句话直白解释就是：云计算就是硬件资源的虚拟化;大数据就是海量数据的高效处理。
大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。

云计算相当于我们的计算机和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化之后再进行分配使用，在云计算领域目前的老大应该算是Amazon，可以说为云计算提供了商业化的标准，另外值得关注的还有VMware(其实从这一点可以帮助你理解云计算和虚拟化的关系)，开源的云平台较有活力的就是Openstack了。
大数据相当于海量数据的“数据库”，而且通观大数据领域的发展也能看出，当前的大数据处理一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，Hadoop的产生使我们能够用普通机器建立稳定的处理TB级数据的集群，把传统而昂贵的并行计算等概念一下就拉到了我们的面前，但是其不适合数据分析人员使用(因为MapRece开发复杂)，所以PigLatin和Hive出现了(分别是Yahoo!和facebook发起的项目，说到这补充一下，在大数据领域Google、facebook、twitter等前沿的互联网公司作出了很积极和强大的贡献)，为我们带来了类SQL的操作，到这里操作方式像SQL了，但是处理效率很慢，绝对和传统的数据库的处理效率有天壤之别，所以人们又在想怎样在大数据处理上不只是操作方式类SQL，而处理速度也能“类SQL”，Google为我们带来了Dremel/PowerDrill等技术，Cloudera(Hadoop商业化较强的公司，Hadoop之父cutting就在这里负责技术领导)的Impala也出现了。

㈨ 什么叫大数据，与云计算有何关系

大数据（来big data），是指无法在可承自受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。 大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。 从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。