01大数据技术之大数据概论
01大数据技术之大数据概论（老师：尚硅谷）
文章目录
- 01大数据技术之大数据概论（老师：尚硅谷）
- 第1章 大数据概念
- 第2章 大数据特点（4V）
- 第3章 大数据应用场景
- 第4章 大数据发展前景（2021年展望）
- 第5章 大数据部门间业务流程分析
- 第6章 大数据部门内组织结构
第1章 大数据概念
- 大数据概念
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。
大数据主要解决，海量数据的采集、存储和分析计算问题。
- 数据存储单位
按顺序给出数据存储单位：bit、Byte、
KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、
BB、NB、DB。
1Byte = 8bit 1K = 1024Byte 1MB = 1024K
1G = 1024M 1T = 1024G 1P = 1024T
第2章 大数据特点（4V）
Volume（大量）
一些大企业的数据量已经接近EB量级
Velocity（高速）
这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。
根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2025年，全球数据使用量将达到163ZB。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。
Variety（多样）
相对于以往便于存储的以数据库/文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
Value（低价值密度）
价值密度的高低与数据总量的大小成反比。 → 如何快速对有价值数据进行提纯。
第3章 大数据应用场景
- 抖音：推荐喜欢的视频
- 电商站内广告推荐
- 零售：分析用户消费习惯，为用户购买商品提供方便，从而提升商品销量。
- 物流仓储：京东物流，上午下单下午送达，下午下单次日上午送达
- 保险：海量数据挖掘及风险预测，助力保险行业精准营销，提升精细化定价能力。
- 金融：多维度体现用户特征，帮助金融机构推荐优质用户，防范欺诈风险
- 房产：大数据全面助力房地产行业，打造精准投策与营销，选出更合适的地，建造更合适的楼，
卖给更合适的人。 - 人工智能 + 5G + 物联网 + 虚拟与现实
第4章 大数据发展前景（2021年展望）
- 党的十九大提出“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”
- 2020年初，中央34万亿“新基建”投资计划
- 下一个风口
- 人才紧缺，竞争压力小
第5章 大数据部门间业务流程分析
产品经理提需求 → 数据部门搭建数据平台、分析数据指标 → 数据可视化
第6章 大数据部门内组织结构
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