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　　首先，互联网大数据目前已经形成了一个庞大的生态体系，这里面既包括技术体系，也包括业务体系，涉及到的环节包括数据采集、数据整理、存储、安全、分析、呈现和应用，随着大数据不断开始落地到行业领域，大数据自身也正在开辟出越来越大的价值空间。

　　要想解释清楚互联网大数据，需要从多个角度来进行解读，涉及到技术体系，业务体系和发展趋势等多个方面。从技术体系结构来看，大数据的技术体系以大数据平台为核心，而大数据平台则以分布式存储和分布式计算来展开。目前大数据技术体系已经趋于成熟，基于大数据平台的生态体系也已经形成了一定的规模。大数据平台的作用就是完成大数据的技术实现，行业领域可以基于大数据平台来完成各种大数据创新应用。

　　从业务体系来看，大数据本身就打开了一个新的价值空间，这个价值空间就是数据价值，由于互联网本身就会产生源源不断的数据，所以大数据的价值增量也会源源不断。不同的业务体系会产生不同的数据，所以其产生的大数据价值也会有所不同。在产业互联网时代，行业领域的数据价值将逐渐得到体现。

　　从发展趋势来看，在产业互联网的推动下，大数据的发展趋势将逐渐向智能化领域发展，由于人工智能是大数据应用的重要出口，所以未来大数据在人工智能的发展过程中会获得越来越多的关注。

　　我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生牛宝体育，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

　　如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

　　“大数据”是近年来IT行业的热词，大数据在各个行业的应用逐渐变得广泛起来。那么，什么是大数据?大数据时代怎么理解呢?

　　大数据的定义：大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理大数据、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

　　大数据的特点：数据量大、数据种类多、要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据大数据，但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的，我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。

　　大数据的采集：科学技术及互联网的发展，推动着大数据时代的来临，各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片，数据计量单位已从从Byte、KB、MB、GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB来衡量。大数据时代数据的采集也不再是技术问题，只是面对如此众多的数据，我们怎样才能找到其内在规律。

　　大数据的挖掘和处理：大数据必然无法用人脑来推算、估测，或者用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构，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，因此，大数据的挖掘和处理必须用到云技术。

　　过去几年无论是医疗、健康、交通、公共安全，还是生活、购物、旅游、娱乐都已经逐渐建立起了大数据的分析系统，无论是国家还是企业对大数据的投入都数以亿计。大数据的应用也从早期的数据密集型行业(例如电信、金融、能源、科研、互联网)，逐步向非数据密集型行业扩张。一个路边的奶茶店需要大数据吗?当然需要。借助微信平台，只需要扫一扫二维码，奶茶店就会获得粉丝的关注。有了这些数据不仅可以开展打折促销，还可以通过互动了解用户口味，推出新品。别忘了，电商巨头京东最近也开设了一家奶茶店，而显然京东会用大数据的方法来经营。

　　在大数据时代，数据不再是静止和陈旧的，任何被遗忘在服务器中的数据，都可能被重新利用，从而发现其中与我们、与行为、与现象的相关性。《大数据时代》的作者维克托·迈尔-舍恩伯格说，大数据的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山一角，绝大部分都隐藏在表面之下。感谢科技的进步，今天我们已经能够看到冰山之下的绝大部分。

　　大数据是海量的数据：可以理解为 大量用户的数据，这其中的大量用户，是包含了小年轻，和老年人不同年龄段的数据；包含了女生，和男生不同性别的用户数据；不管是律师，还是老中医都属于大数据的一部分

　　大数据是多维度的数据：多维度，可以是 购买东西的数据，叫外卖的数据，出游定房的数据，出行的数据等等。多维数据就体现在我们工作，生活，学习的不同场景。

　　所谓互联网大数据，其实就是互联网的发达，带来了规模庞大的数据资源，这些数据资源与以前的数据来说，具有明显的新的特征。

　　4V：Volume(大量)、Variety(多样)、Velocity(高速)、Value(价值)。在各行各业均存在大数据，但巨量信息和资讯纷繁复杂，需要进行再次处理提炼出其深层次的规律。

　　通俗理解：大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征。一方面，互联网的发展为大数据的发展提供了更多数据、信息与资源；另一方面，大数据的发展为互联网的发展提供了更多支撑、服务与应用。

　　而大数据因为其4V特征，原本通用的数据处理方式，现阶段已经无法去高效地完成处理了，所以就引入大数据技术来完成。通常来说，大数据处理采用分布式计算架构，依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化等技术来完成。

　　一是用于数据管理的底层技术，比如“云”的概念，很多科技公司对“云”的投入都是非常巨大的。

　　第二个层次就是人工智能技术。现在的智能基本上是用大数据驱动的，所以我把它叫“大数据智能”。其中一个很重要的基础技术是机器学习，在很多领域都有广泛的应用。

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　　我们谈到的大数据，包括很多大数据的书籍都会讲到这个趋势，就是大数据使我们深入了解每一个人。有一个很经典的案例是美国零售公司target，给一位父亲发推销邮件，说他女儿怀孕了什么的。然后他就很生气找到公司经理说：我的女儿还没有结婚。经理只能说：“这个我们可能错了”。但是实际上最后发现自己公司的数据分析是对的，而那位父亲是错了。从这个例子上，我们可以得知：用数据大家能够非常精准的知道每个人的情况，甚至可能比身边的人知道更多。

　　智能化在整个大数据发展中起到非常重要的作用，因为智能化技术是一个有很多应用的底层技术。

　　比如：互联网+、工业4.0等一系列思想都和这个有关，也可以把产业化理解得更广泛。所以说，在这个报告中，我会着重讲这三方面。“个性化”是针对用户的；“产业化”是针对企业的，而“智能化”算是一个底层的技术。大数据在“个性化”的应用也包括三个方向。个性化营销在互联网的应用是互联网广告技术，而这里“个性化”起到了非常重要的作用。还有在将来，“个性化医疗”会是一个很重要的方向。美国也推出了一系列“个性化医疗”的计划。 另一个方向是“个性化服务”，就是怎么去利用个性化技术为每个人做更加全面的定制化服务。

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