大数据的大价值预测

1. 大数据的大价值预测

大数据的大价值预测
数据本身是不会说话的，但是数据总结出的历史、数据反映出来的现状、数据呈现出的趋势能够说话。基于指标体系的预测分析平台建设的价值在于：平台展现出的任何一条曲线的变化都对应着某一个现状或问题，以及相关联的一系列指标，都意味着需要采取相应的改良措施。同时，由于行业数据的特殊性，结合专家的经验，可获取到管理上的缺陷，制定出相应的预防措施，反馈到企业的指标体系中，通过调整来进一步加强数据质量的管理，进而为有效提高续保率提供科学的数据依据。
 2013年伊始，大数据开始充斥媒体，各行各业都相继进行数据分析、数据挖掘、领导决策等，那些占有“大数据”资源先天优势的群体，能否有效利用好数据，打破现有的传统格局，将决定其未来发展的命运。
   大数据时代面临的挑战与机遇
   大数据时代下的三百六十行，最不缺乏的就是数据，包括历史数据、行业最新数据等，但是却受阻于过量的冗余数据和数据不一致，而且它们变得越来越难于访问、管理和用于决策支持。目前的行业数据大多还停留在“集中化使用”阶段，传统的数据仓库方式，数据有进无出，仅解决了数据存储的问题，如何综合有效地使用这些数据，成为一大难题。而随着数据量成倍的增长，如何把这些大量的数据转换成可靠的信息以便于决策支持，是各行业面临的挑战。
   大数据的本质是解决问题，大数据的核心价值就在于预测，而企业经营的核心也是基于预测所做出的正确判断。所以，我们应当充分地认识到：大数据时代对于各个业来讲，既存在挑战，也是一个巨大的机遇。
    首先，面对海量数据，依靠在各行各业丰富的数据治理方法论，实现源头数据的质量保障，确保基于这些真实数据的分析与决策能够行之有效。
    如何保障数据质量？
    通过顶层设计的理念，确立企业的核心目标，围绕这个核心目标进行逐级分解，形成细颗粒度的详细指标体系，而基于指标体系的数据采集及处理平台，则以指标体系为依据，来到各个业务系统里去采集数据，或根据需要使用数据采集平台由人工进行填报，基于涉及各个指标的全样数据的完整采集，通过数据质量清洗工具与相应的检查规则，发现问题可及时对其进行修改，来对源头的数据从技术上进行严格把关。
    其次，各行业的应用系统可谓纷繁复杂，由于这些系统的建设都是相对独立的，传统的数据处理方式只能针对各个业务系统去形成相应的分析数据，本质上未将数据进行整合与统一规划，因此形成了数据孤岛的现象。同方运用顶层设计理念下的指标体系梳理方法，以及业务元数据的技术手段，对各个业务系统的数据最终形成资源，进行统一化、标准化、集中化管理，实现数据的全局共享。用于综合应用、预测分析、领导决策等。
    最后，通过基于指标体系的预测分析平台，能够为决策管理者提供科学的数据依据，同时也为涉及企业的客户管理、销售管理、市场管理、运维管理等各方面提供调整依据。

2. 为什么预测是大数据的核心价值

大数据的核心就是预测，大数据能够预测体现在很多方面。大数据不是要教机器像人一样思考，相反，它是把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。正因为在大数据规律面前，每个人的行为都跟别人一样，没有本质变化，所以商家会比消费者更了消费者的行为。大数据预测是大数据最核心的应用，大数据预测将传统意义预测”拓展到“现测”。大数据预测的优势体现在它把一个非常困难的预测问题，转化为一个相对简单的描述问题，而这是传统小数据集根本无法企及的。从预测的角度看，大数据预测所得出的结果不仅仅得到处理现实业务简单、客观的结论，更能用于帮助企业经营决策，收集起来的资料还可以被规划，引导开发更大的消费力量。

3. 大数据的应用价值 在于预测未来

大数据的应用价值 在于预测未来
大数据中心的建设，为的是后期对数据的挖掘应用。大数据应用在全球各国发酵之际，伴随而来的是各国普遍缺乏数据科学家问题。应大数据处理的需求，无论企业决定采用哪一种解决方案，最终需要有数据科学家来运用这些大数据，才能激活大数据的价值，重新构建数据之间的关系，并赋予新的意义，进而转换成企业的竞争武器。

    在大数据处理环节中，数据科学家是能否点燃大数据价值的关键。然而，数据科学家的培养并不容易，因为数据科学家必须同时具备3个条件，包括深入了解企业内的业务与组织、具备数据探勘等统计应用知识、熟悉数据分析工具操作。目前，国内的数据分析师较擅长的是处理已经发生的问题，找出问题源头，并且尽速排除问题，但是，相对缺乏发掘未知问题的能力。
    根据市场调查机构Gartner的数据，有高达72%的企业认为，大数据的应用价值，在于预测未来。然而，这样的应用需求与国内数据科学家不匹配，预计将成为国内发展大数据应用的最大挑战。 因此，无论是从政府还是企业角度，都应未雨绸缪，提前做好大数据人才培养，不要等到大数据中心建好之后再来找人，必将造成大数据中心资源的极大浪费。

4. 你问如果有数据从哪个大数据平台或工具可以进行分析来预测未来的数据

一、大数据分析工具——Hadoop

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

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二、大数据分析工具——思迈特软件Smartbi

融合传统BI、自助BI、智能BI，满足BI定义所有阶段的需求；提供数据连接、数据准备、数据分析、数据应用等全流程功能；提供复杂报表、数据可视化、自助探索分析、机器学习建模、预测分析、自然语言分析等全场景需求；满足数据角色、分析角色、管理角色等所有用户的需求。

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三、大数据分析工具——Bokeh

这套可视化框架的主要目标在于提供精致且简洁的图形处理结果，用以强化大规模数据流的交互能力。其专门供Python语言使用。

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四、大数据分析工具——Storm

Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。

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五、大数据分析工具—— Plotly

这是一款数据可视化工具，可兼容JavaScript、MATLAB、Python以及R等语言。Plotly甚至能够帮助不具备代码编写技能或者时间的用户完成动态可视化处理。这款工具常由新一代数据科学家使用，因为其属于一款业务开发平台且能够快速完成大规模数据的理解与分析。

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六、大数据分析工具——Pentaho BI

Pentaho BI平台不同于传统的BI产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案（Solution）的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务【摘要】
你问如果有数据从哪个大数据平台或工具可以进行分析来预测未来的数据【提问】
一、大数据分析工具——Hadoop

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

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二、大数据分析工具——思迈特软件Smartbi

融合传统BI、自助BI、智能BI，满足BI定义所有阶段的需求；提供数据连接、数据准备、数据分析、数据应用等全流程功能；提供复杂报表、数据可视化、自助探索分析、机器学习建模、预测分析、自然语言分析等全场景需求；满足数据角色、分析角色、管理角色等所有用户的需求。

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三、大数据分析工具——Bokeh

这套可视化框架的主要目标在于提供精致且简洁的图形处理结果，用以强化大规模数据流的交互能力。其专门供Python语言使用。

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四、大数据分析工具——Storm

Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。

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五、大数据分析工具—— Plotly

这是一款数据可视化工具，可兼容JavaScript、MATLAB、Python以及R等语言。Plotly甚至能够帮助不具备代码编写技能或者时间的用户完成动态可视化处理。这款工具常由新一代数据科学家使用，因为其属于一款业务开发平台且能够快速完成大规模数据的理解与分析。

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六、大数据分析工具——Pentaho BI

Pentaho BI平台不同于传统的BI产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案（Solution）的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务【回答】
好，赞【提问】
谢谢，亲【回答】
具体方法，如根据北京近几年的降雨，怎么预测未来降雨！【提问】
亲，这个问题无法查询哦，【回答】

5. 如何准确又通俗易懂地解释大数据及其应用价值？

大数据说到底就是一个大字。拿维基百科上的例子来说，CERN做的LHC（大型强子对撞机）周长27公里，里面一共有1.5亿个传感器，每秒钟读数达四千万次。每秒钟发生的粒子对撞高达6亿次。剔除99.999%的无用数据，每秒钟也有100次碰撞需要记录。如果在这些数据里面仅仅使用十万分之一，那么一年也要积累25 petabytes的数据，相当于25000个1TB的硬盘。在这些数据里寻找希格斯玻色子的证据，是真正的大海捞针。这么大的数据你给我用Excel算算看，不要说计算，根本连载入内存都不可能。

6. 如何准确又通俗易懂地解释大数据及其应用价值?

    一样平常我都是用这个例子开始先容大数据入门：

    大数据入门，你和我做个思索，过去有个国王很开心想夸奖他的宠臣，然后说让他来提任何嘉奖，这个大臣给国王看下面这个棋盘，是个8＊8的方格，要是我在每个标号的格子内放米粒，第一个格子放1粒米，背面的格子总是前面格子的两倍。那么题目来了，要是我把整个棋盘放满，必要多少米粒？你和我学过级数的话，可以快速做个演算，它的推演是1+2+4...+2^63＝2^64-1这个数字多大很多人没印象，反正要是然的要兑现的话，这个国度肯定是停业了。着实我把这个棋盘分成上下两半，在上一半统共必要的米粒是2^32,这并不是个很大的数，着实前几年谋略机的32位便是那么大，但下半场就完全不一样了，这是个平方级别的scale，宇宙中全部沙砾都标号也不必要这么大的数字。如今大家也通常听到什么手机64位处理惩罚器，着实并无实际意义。
    应用场景很多：

    大数据的用途，所谓学以致用，大数据范畴在各个行业都可以应用，这里举出几个风趣的例子，在Linkedin的时间，CEO提出经济图谱的见解，盼望整实用户，公司，事变机遇，技能，学校，帖子变成一个巨大而有蕴含无穷大概的数字化社会。找东西，有个外洋的极客，他抓取了dating网站的数据，凭占据些指标如地理，年龄，兴趣，创建下面的3D模型找到真爱；比方阿里巴巴通过数据魔方（它们的大数据产品），提炼出斲丧跟女生胸部成正比的结论。在移动App上，本日头条通过你的个人私家社会化信息，创建起兴趣图谱保举文章并且随着你的利用会越来越智慧；在线教诲范畴：MOOC中的M便是大范围的意思；其他如互联网金融大家贷，通过大数据积聚名誉，开释一些传统金融体系下未被餍足而又遍及存在的巨大需求，近来也是拿到1.3亿美金的融资。硅谷有家Wealthfront做大数据理财，23andMe提供个人私家基因组的“大数据“。等等

    大数据公司
    2014年总结的BigData公司列表，你和我大抵可以分成底子架会商应用，而底层都是会用到一些通用技能，如Hadoop，Mahout，HBase，Cassandra，我在下面也会涵盖。在阐发这一块，Cloudera，Hortonworks，MapR作为Hadoop的三剑客，一些运维范畴，MangoDB，Couchbase都是NoSQL的代表，作为办事范畴AWS和GoogleBigQuery一触即发，在传统数据库，Oracle收购了MySQL，DB2老牌银行专用，Teradata做了多年纪据堆栈。上面的Apps更多，比如交际斲丧范畴Google,Amazon,Netflix,Twitter,贸易智能：SAP，GoodData，一些在告白媒体范畴：TURN，Rocketfuel，做智能运维Sumologic等等。客岁的新星Databricks陪伴着Spark的海潮震撼Hadoop的生态体系。

    中国的大数据
    对付敏捷生长的中国市场，至公司也意味着大数据，BAT三家都是对大数据的投入也是不吝余力，我4年前在Baidu的的时间，就提出框谋略的东东，近来两年创建了硅谷研究院，挖来AndrewNg作为首席科学家，研究项目便是百度大脑，在语音，图片辨认大幅进步正确度和召回率，近来还做了个无人自行车非常风趣。腾讯作为最大的交际应用对大数据也是情有独钟，本身研发了C++平台的海量存储体系。淘宝客岁双十一主战场，2分钟突破10亿，买卖业务额突破571亿，背后是有很多故事，当年在百度做Pyramid（按Google三辆马车打造的金字塔三层散布式体系）有志之士，连续在OceanBase创造神话。而阿里云当年备受争议，马云也猜疑是不是被王坚忽悠，末了经历了双十一的洗礼证明白OceanBase和阿里云的靠谱。小米的雷军对大数据也是拜托厚望，一方面这么多数据多少级数增长，另一方面存储带宽都是巨大本钱，没代价就真停业。