目前大数据技术应用的最多、最好、最成熟的领域有哪些主要用到大数据哪些特点

什么是大数据

说起大数据,估计大家都觉得只听过概念,但是具体是什么东西,怎么定义,没有一个标准的东西,因为在我们的印象中好像很多公司都叫大数据公司,业务形态则有几百种,感觉不是很好理解,所以我建议还是从字面上来理解大数据,在维克托迈尔-舍恩伯格及肯尼斯库克耶编写的《大数据时代》提到了大数据的4个特征:

一个是数量大

一个是价值大

一个是速度快

一个是多样性

第一个是数量比较大,只有数据体量达到了PB级别以上,才能被称为大数据。1PB等于1024TB,1TB等于1024G,那么1PB等于1024*1024个G的数据。

第二个是价值大,你如果有1PB以上的全国所有20-35年轻人的上网数据的时候,那么它自然就有了商业价值,比如通过分析这些数据,我们就知道这些人的爱好,进而指导产品的发展方向等等。如果有了全国几百万病人的数据,根据这些数据进行分析就能预测疾病的发生,这些都是大数据的价值。

第三个就是多样性,如果只有单一的数据,那么这些数据就没有了价值,比如只有单一的个人数据,或者单一的用户提交数据,这些数据还不能称为大数据,所以说大数据还需要是多样性的,比如当前的上网用户中,年龄,学历,爱好,性格等等每个人的特征都不一样,这个也就是大数据的多样性,当然了如果扩展到全国,那么数据的多样性会更强,每个地区,每个时间段,都会存在各种各样的数据多样性。

第四个是速度快,就是通过算法对数据的逻辑处理速度非常快,1秒定律,可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息,这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。

大数据的行业应用

大数据无处不在,大数据应用于各个行业,包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、体能和娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的印迹。

制造业,利用工业大数据提升制造业水平,包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺,优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。

金融行业,大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。

汽车行业,利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车,在不远的未来将走入我们的日常生活。

互联网行业,借助于大数据技术,可以分析客户行为,进行商品推荐和针对性广告投放。

电信行业,利用大数据技术实现客户离网分析,及时掌握客户离网倾向,出台客户挽留措施。

能源行业,随着智能电网的发展,电力公司可以掌握海量的用户用电信息,利用大数据技术分析用户用电模式,可以改进电网运行,合理设计电力需求响应系统,确保电网运行安全。

物流行业,利用大数据优化物流网络,提高物流效率,降低物流成本。

城市管理,可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。

生物医学,大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健康管理,同时还可以帮助我们解读DNA,了解更多的生命奥秘。

体育娱乐,大数据可以帮助我们训练球队,决定投拍哪种题财的影视作品,以及预测比赛结果。

安全领域,政府可以利用大数据技术构建起强大的国家安全保障体系,企业可以利用大数据抵御网络攻击,警察可以借助大数据来预防犯罪。

个人生活, 大数据还可以应用于个人生活,利用与每个人相关联的“个人大数据”,分析个人生活行为习惯,为其提供更加周到的个性化服务。

大数据的价值,远远不止于此,大数据对各行各业的渗透,大大推动了社会生产和生活,未来必将产生重大而深远的影响。

大数据使用的技术

说起大数据,大数据有三个层数据采集、存储、计算三层。

第一个是数据采集层,以App、saas为代表的服务。

大数据基础阶段需掌握的技术有:Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis以及hadoopmapreduce hdfs yarn等。

第二个数据存储层,比如云存储,需掌握的技术有:hbase、hive、sqoop等。

比如:Hadoop作为一个开源的框架,专为离线和大规模数据分析而设计,HDFS作为其核心的存储引擎,已被广泛用于数据存储。HBase,是一个分布式的、面向列的开源数据库,可以认为是hdfs的封装,本质是数据存储、NoSQL数据库。

HBase是一种Key/Value系统,部署在hdfs上,克服了hdfs在随机读写这个方面的缺点,与hadoop一样,Hbase目标主要依靠横向扩展,通过不断增加廉价的商用服务器,来增加计算和存储能力。

第三个是数据计算应用层,以数据为基础,为将来的移动社交、交通、教育,金融进行服务,涉及到大数据架构设计阶段需掌握的技术有:Flume分布式、Zookeeper、Kafka等,以及大数据实时计算阶段需掌握的技术有:Mahout、Spark、storm。

技术融合、数据合规、应用深化和资产管理是2019大数据发展的关键词。

2019年以来,全球大数据技术、产业、应用等多方面的发展呈现了新的趋势,也正在进入新的阶段。当前,大数据技术呈现出六大融合趋势:

(一)算力融合:多样性算力提升整体效率

(二)流批融合:平衡计算性价比的最优解

(三)TA 融合:混合事务/分析支撑即时决策

(四)模块融合:一站式数据能力复用平台

(五)云数融合:云化趋势降低技术使用门槛

(六)数智融合:数据与智能多方位深度整合

近两年来,各国在数据合规性方面的重视程度越来越高,但数据合规的进程仍任重道远。2019年5月25日,旨在保护欧盟公民的个人数据、对企业的数据处理提出了严格要求的《通用数据保护条例》。

欧盟EDPB的报告显示,GDPR实施一年以来,欧盟当局收到了约145000份数据安全相关的投诉和问题举报;共判处5500万欧元行政罚款。苹果、微软、Twitter、WhatsApp、Instagram等企业也都遭到调查或处罚。GDPR的正式实施之后,带来了全球隐私保护立法的热潮,并成功提升了社会各领域对于数据保护的重视。

我国大数据的行业应用更加广泛,正加速渗透到经济社会的方方面面。这几年,无论是从新增企业数量、融资规模还是应用热度来说,与大数据结合紧密的行业逐步向工 业、政务、电信、交通、金融、医疗、教育等领域广泛渗透,应用逐渐向生产、物流、供应链等核心业务延伸,涌现了一批大数据典型应用,企业应用大数据的能力逐渐增强。

最后,围绕技术、应用、治理三个方面对大数据发展进行了展望:技术方面,我们仍然处在“数据大爆发”的初期,随着5G、工业互联网的深入发展,将带来更大的“数据洪流”,这就为大数据的存储、分析、管理带来更大的挑战,牵引大数据技术再上新的台阶。硬件与软件的融合、数据与智能的融合将带动大数据技术向异构多模、超大容量、超低时延等方向拓展。

应用方面,大数据行业应用正在从消费端向生产端延伸,从感知型应用向预测型、决策型应用发展。当前,互联网行业已经全面进入“DT时代”。未来几年,随着各地政务大数据平台和大型企业数据中台的建成,将促进政务、民生与实体经济领域的大数据应用再上新的台阶。

治理方面,随着国家数据安全法律制度的不断完善,各行业的数据治理也将深入推进。数据的采集、使用、共享等环节的乱象得到遏制,数据的安全管理成为各行各业自觉遵守的底线,数据流通与应用的合规性将大幅提升,健康、可持续的大数据发展环境逐步形成。

目前大数据技术应用的最多、最好、最成熟的领域有哪些主要用到大数据哪些特点图1
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就我个人认为目前大数据技术应用的最多,最好最成熟的应该是以下几类:

第一,车站机场安检

目前我们进入车站等场所,都需要进行刷脸与身份核查,通过人脸识别与对数据比对,如果遇到“可疑人员”与某些有特殊标记人员,相关部门都会第一时间知道。在公共安全方面,保障了我们每一个人的安全出行需求。

第二,“天眼”系统

说起天眼系统大家应该都比较熟悉,利用街头巷尾的各种摄像头,一方面可以遏制犯罪,一方面可以震慑有企图的人员,同样利用人脸识别,可以即时反馈“可疑”与特殊标记的人员,在某些时候,还可以完整的还原作案过程。对于我们在公共场所的安全,提供了有力的保障。

第三,刷脸无感支付

目前来说,我们使用最多的就是移动支付,而在移动支付领域,刷脸支付虽然起步较晚,但是确实是针对传统支付的一个大的创新,其拥有着刷脸即走,快捷支付,提高了相关收银场所的效率,为人们购物消费提供了方便快捷安全的解决方案。目前做的比较好的是支付宝的刷脸支付与微信的刷脸支付。


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