什么是大数据和大数据平台

大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。

大数据平台是为了计算，现今社会所产生的越来越大的数据量。以存储、运算、展现作为目的的平台。

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。可以被现代先进媒体记录、采集和开发利用的数据集、数据流和数据体。
DeepOne大数据平台、自由数据交易平台、Actian大数据分析平台、Agil Data大数据处理平台等等。补充说明：数联网构建了一套能够识别每个节点数据及数据服务的协议规范和框架，用户可以很方便的按需获取，并且分析挖掘整个数联网中的数据，从而获得全网数据融合的数据价值。

“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，如2014年的两会，我们听得Z多的也是大数据分析，那么，什么是大数据呢，大数据时代怎么理解呢，一起来看看吧。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、大数据致电一把柒三儿零一丝二污零，管理、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，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。大数据的应用。大数据可应用于各行各业，将人们收集到的庞大数据进行分析整理，实现资讯的有效利用。举个本专业的例子，比如在奶牛基因层面寻找与产奶量相关的主效基因，我们可以首先对奶牛全基因组进行扫描，尽管我们获得了所有表型信息和基因信息，但是由于数据量庞大，这就需要采用大数据技术，进行分析比对，挖掘主效基因。例子还有很多。大数据的意义和前景。总的来说，大数据是对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前，面对庞大的数据，我们可能会一叶障目、可见一斑，因此不能了解到事物的真正本质，从而在科学工作中得到错误的推断，而大数据时代的来临，一切真相将会展现在我么面前。大数据并不是一场市场炒作。对于许多跨多个垂直行业的组织而言，大数据是真实存在的，而且它正在改变数据ZX的架构。随着数据量、数据处理速度和数据类型的复杂度以远超标准前端和后台数据处理能力的速度增长，大数据在不断增长，这迫使企业的IT团队考虑采用新的方式处理业务需求。Hadoop平台对于操作非常大型的数据集而言可以说是一个强大的工具。Hadoop是Apache软件基金会的一个ding级项目，用Java语言编写。Hadoop的设计灵感来自于谷歌在其Google File System（GFS）和MapReduce编程模式上的工作。Hadoop实际上是其创始人DougCutting的儿子给自己的毛绒玩具大象起的名字。流数据分析也是一种重要的大数据技术。IBM InfoSphereStreams是目前业界独有的流数据处理技术。在IBM InfoSphere Streams中，数据将会流过有能力操控数据流（每秒钟可能包含数百万个事件）的运算符，然后对这些数据执行动态分析。这项分析可触发大量事件，使企业利用即时的智能实时采取行动，Z终改善业务成果。IBM的大数据战略以其在2012年5月发布智慧分析洞察“3A5步”动态路线图作为基础。IBM提出的“大数据平台”架构具备四大核心能力：包括Hadoop系统、流计算（StreamComputing）、数据仓库（Data Warehouse）和信息整合与治理（Information Integration and Governance）。其中的代表产品有IBM InfoSphere BigInsights、IBM InfoSphere Streams、InfoSphere Warehouse、IBM PureData系统等。IBM针对大数据环境的数据安全解决方案则包括IBM InfoSphere Guardium for Hadoop、IBM InfoSphere Optim Data Privacy，以及IBM Tivoli Key Lifecycle Manager。

1、大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。2、大数据平台：新一代的大数据平台应该是集数据整合、数据处理、数据存储、数据分析、可视化等功能为一体，真正帮助我们能挖掘数据背后的业务逻辑，发现数据背后的问题，及时调整，比如我是个运营，通过早上的数据我发现昨天注册人数明显下降，那我一定得马上去各个渠道的数据中去排除问题，然后找到问题，及时解决，从我个人角度来看这就是大数据平台很大的意义，要是慢慢的加上分析预测的功能，那就更好了。（大数据平台：海致BDP）
（大数据平台：微软IBM）（大数据平台：SAP）
（大数据平台：QILKVIEW）

1、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、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
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2、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，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。
3、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。
4、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。
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5、大数据的应用。大数据可应用于各行各业，将人们收集到的庞大数据进行分析整理，实现资讯的有效利用。举个本专业的例子，比如在奶牛基因层面寻找与产奶量相关的主效基因，我们可以首先对奶牛全基因组进行扫描，尽管我们获得了所有表型信息和基因信息，但是由于数据量庞大，这就需要采用大数据技术，进行分析比对，挖掘主效基因。例子还有很多。
6、大数据的意义和前景。总的来说，大数据是对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前，面对庞大的数据，我们可能会一叶障目、可见一斑，因此不能了解到事物的真正本质，从而在科学工作中得到错误的推断，而大数据时代的来临，一切真相将会展现在我么面前。

大数据平台是允许开发者们或是将写好的程序放在“云”里运行，或是使用“云”里提供的服务，或二者皆是。类似目前很多舆情监测软件大数据分析多瑞科舆情数据分析站系统，大数据平台是一个集数据接入、数据处理、数据存储、查询检索、分析挖掘等、应用接口等为一体的。