南大通用数据技术股份有限公司，大数据核心技术/特点/通用应用

很多朋友对南大通用数据技术股份有限公司，大数据核心技术/特点/通用应用不是很了解，每日小编刚好整理了这方面的知识，今天就来带大家一探究竟。

大数据概念数据的发展推动了科技的进步，海量数据给数据分析带来了新的机遇和挑战。大数据是一种非常强大的数据收集，它远远超出了传统数据库软件工具在获取、存储、管理和分析方面的能力。具有数据规模海量、数据流动迅速、数据类型多样、价值密度低四大特点。因此，我们需要一种新的处理模式来实现更强的数据处理能力，以处理多样化的信息资产。

大数据技术追求的不是准确的样本数据，而是面向所有人的数据。这部分数据可能是不准确的、非结构化的，但是大数据技术利用这些以前没有使用的数据来创造新的价值。从海量数据中得出的数据处理结果可能超出了我们的认知逻辑，但我们不需要去理解结果背后的因果关系。简而言之，我们需要用相关思维取代因果思维。02大数据核心技术

在一个信息系统的生命周期中，大数据主要经历六个步骤，即数据采集、数据存储、资源管理和服务协调、计算框架确定、数据分析和数据可视化。这个过程涵盖了大规模分布式系统、数据库、并行计算框架和数据挖掘等技术。

图2-1列出了大数据技术每一步对应的当前主流技术体系。大数据的相关技术日新月异，层出不穷。限于篇幅，不一一列举。图2-1大数据主流技术体系03大数据特征大数据具有数据规模海量、数据流动迅速、数据类型多样、价值密度低等四大特征，下面将详细阐述。1.海量数据量。

大数据收集、存储、计算的数据规模非常大。随着互联网的广泛应用，使用互联网的人群和企业增多，数据创造者增多，数据量呈几何级数增长。近年来，随着数据维度、数据类型和数据描述能力的增加，数据能够传达的信息越来越多，也越来越准确。2.快速数据流(速度)

大数据不仅增长快，处理也快，时效性很强。信息时代，人成为网络的核心，每个人每天都在制造新的数据，由政府、互联网公司、银行、电信运营商等相应机构收集，形成一个庞大的数据系统。

面对如此庞大的数据体系，数据处理和得出结果的速度越快，时效性就越强，数据的价值就越高。大数据和传统数据挖掘最大的区别就在于此。大数据强调数据处理的实时性和时效性。3.各种数据类型(多样性)

大数据的类型和来源多种多样，多样的数据给数据处理带来挑战。在数据结构上，大数据可分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；在具体形式上，大数据可以分为视频、音频、图像、博客、社交网络、互联网搜索等等。大数据的挑战是探索这些具有不同结构的多样化数据的相关性一、。

而这些前所未有的、来自各个领域的不同形式的数据，赋予了大数据强大的力量。

4.价值密度更低大数据的价值密度相对较低。数据的价值密度与数据的大小成反比。数据的大小越大，数据的价值密度越低。大数据最大的价值在于从大量低价值的密度数据中挖掘出分析、预测等有价值的信息。

与使用结构化数据类型的传统数据挖掘相比，大数据还侧重于非结构化、非抽样和全包容的数据类型。这给大数据带来了更多的有效信息，但也增加了很多没有价值甚至错误的信息。大数据的一般应用大数据已经渗透到世界市场的各个领域，显示出巨大的价值。其在各个领域的具体应用如下。1.金融领域

大数据广泛应用于金融领域，如个人信用风险评估，银行根据用户刷卡、转账、微信评论等数据推送广告。理财软件通过大数据为客户推荐理财产品。总结起来，大数据在金融领域的应用可以概括为精准营销、风险控制、效率提升和决策支持。2.医学领域

医疗行业有大量的病例、化验记录、药物记录、治疗结果记录等。这些数据蕴含着巨大的价值，如果能够加以利用，将对医疗行业产生不可估量的影响。疾病的诊断和不同治疗方案的设置是医学领域中的重要问题。大数据可以帮助建立疾病特征、患者病情和治疗方案的数据库，为人类健康做出巨大贡献。3.生物领域

各国研究人员正如火如荼地推进着人类基因组计划，这促进了生物数据的爆发式增长。基因检测可以帮助人们对自己现在的以及未来的健康状况有更深刻、全面的认识，甚至可以帮助父母在宝宝出生前就对其健康状况进行检测。因此，人类基因组计划是未来人类战胜疾病的重要工具。

大数据可以整合已有的人类基因的检测结果并进行分析，加速人类基因组研究的进程。

4. 零售领域

零售行业可以利用大数据了解顾客的消费偏好和趋势，用以商品的精准营销和相关产品的精准推销，降低运营成本，提高进货管理和过期产品管理效率。大数据可以帮助零售商预测消费者需求趋势，更高效地提高供应链满足需求的能力。对大数据带来的潜在信息的挖掘和有效利用，将成为未来零售领域的必争之地。

5. 电商领域

电商行业的数据集中、数据规模大，可以利用大数据在很多方面进行有效信息的分析提取，如用户消费趋势、地域消费特点等。

电商领域中的大数据应用已经颇具规模，电商也是最早利用大数据进行精准营销的行业。电商可以根据顾客消费习惯提前备货以提高商品送达效率，还可以通过对客户浏览、收藏、加入购物车和购买记录等数据的分析，对用户进行有效的商品推荐，提高销量。责任编辑人：CC

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