大数据的基本概要
一.大数据的基本概念
1、大数据(Big Data )是一组在一定时间内无法被普通软件工具捕获、管理、处理的数据集合，具有强大的决策边缘、洞察发现力、过程优化能力，是一种具有海量、高增长率、多种信息资产的新型处理方式
2、主要解决：海量数据存储与海数据分析计算问题。
二、大数据特征(4v )。
1、Volume (大量)截至目前，人类生产的所有印刷材料数据量为200PB，而历史上全人类所说的数据量约为5EB。 目前，一般的个人计算机硬盘容量都在TB级，一些大企业的数据量已经接近EB级。
2、Velocity (高速)这是大数据区别于传统数据挖掘的最明显特征。 根据IDC《数字宇宙》的报告，到2020年全球数据使用量预计将达到35. 2ZB。 在如此海量的数据面前，处理数据的效率是企业的生命。
3、Variety (多样性)根据这种类型的多样性，数据也分为结构化数据和非结构化数据。 传统上，对于以易于存储的数据库文本为中心的结构化数据，网络日志、音频、视频、图像、地理位置信息等非结构化数据越来越多，这几种类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
4、Value (低价值密度)价值密度高低与数据总量大小成反比。 如何快速“纯化”有价值的数据，已成为当前大数据背景下亟待解决的课题。
三、大数据应用场景：
1、物流仓储：大数据分析系统帮助商家精细化运营，提高销量，节约成本。
2、分析零售：用户的消费习惯，为用户购买商品提供便利，提高商品销量。
3、旅游：深度结合大数据能力和旅游行业需求，建设旅游产业智慧管理、智慧服务和智慧营销的未来。
4、商品广告推荐：向用户推荐可能喜欢的商品
5、保险：进行海量数据挖掘和风险预测，帮助保险业精准营销，提高定价能力。
6、金融：多维度展现用户特征，帮助金融机构推荐优质客户，防范诈骗风险。
7、房地产：大数据全面助力房地产行业，构建精准投资策略和营销，选择更合适的土地，建设更合适的楼宇，卖给更合适的人。
8、人工智能
四.大数据业务流程
五.大数据部门的组织结构