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    大數(shù)據(jù)是誰首先提出的(大數(shù)據(jù)是誰首先提出的)

    發(fā)布時間:2023-04-14 10:16:47     稿源: 創(chuàng)意嶺    閱讀: 101        

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    本文目錄:

    大數(shù)據(jù)是誰首先提出的(大數(shù)據(jù)是誰首先提出的)

    一、大數(shù)據(jù)時代是什么意思?大數(shù)據(jù)是在什么背景下提出的?

    大數(shù)據(jù)時代:

    最早提出大數(shù)據(jù)時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫, 大數(shù)據(jù)在物理學(xué)、生物學(xué)、環(huán)境生態(tài)學(xué)等領(lǐng)域以及軍事、金融、通訊等行業(yè)存在已有時日,卻因為近年來互聯(lián)網(wǎng)和信息行業(yè)的發(fā)展而引起人們關(guān)注。

    大數(shù)據(jù)提出的背景:

    進(jìn)入2012年,大數(shù)據(jù)(big data)一詞越來越多地被提及,人們用它來描述和定義信息爆炸時代產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù),并命名與之相關(guān)的技術(shù)發(fā)展與創(chuàng)新。

    它已經(jīng)上過《紐約時報》《華爾街日報》的專欄封面,進(jìn)入美國白宮官網(wǎng)的新聞,現(xiàn)身在國內(nèi)一些互聯(lián)網(wǎng)主題的講座沙龍中,甚至被嗅覺靈敏的國金證券、國泰君安、銀河證券等寫進(jìn)了投資推薦報告。

    數(shù)據(jù)正在迅速膨脹并變大,它決定著企業(yè)的未來發(fā)展,雖然很多企業(yè)可能并沒有意識到數(shù)據(jù)爆炸性增長帶來問題的隱患,但是隨著時間的推移,人們將越來越多的意識到數(shù)據(jù)對企業(yè)的重要性。

    正如《紐約時報》2012年2月的一篇專欄中所稱,“大數(shù)據(jù)”時代已經(jīng)降臨,在商業(yè)、經(jīng)濟(jì)及其他領(lǐng)域中,決策將日益基于數(shù)據(jù)和分析而作出,而并非基于經(jīng)驗和直覺。

    哈佛大學(xué)社會學(xué)教授加里·金說:“這是一場革命,龐大的數(shù)據(jù)資源使得各個領(lǐng)域開始了量化進(jìn)程,無論學(xué)術(shù)界、商界還是政府,所有領(lǐng)域都將開始這種進(jìn)程?!?/p>

    大數(shù)據(jù)是誰首先提出的(大數(shù)據(jù)是誰首先提出的)

    擴(kuò)展資料

    大數(shù)據(jù)影響

    現(xiàn)在的社會是一個高速發(fā)展的社會,科技發(fā)達(dá),信息流通,人們之間的交流越來越密切,生活也越來越方便,大數(shù)據(jù)就是這個高科技時代的產(chǎn)物。

    隨著云時代的來臨,大數(shù)據(jù)(Big data)也吸引了越來越多的關(guān)注。大數(shù)據(jù)(Big data)通常用來形容一個公司創(chuàng)造的大量非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)在下載到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫用于分析時會花費過多時間和金錢。

    大數(shù)據(jù)分析常和云計算聯(lián)系到一起,因為實時的大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數(shù)十、數(shù)百或甚至數(shù)千的電腦分配工作。

    在現(xiàn)今的社會,大數(shù)據(jù)的應(yīng)用越來越彰顯他的優(yōu)勢,它占領(lǐng)的領(lǐng)域也越來越大,電子商務(wù)、O2O、物流配送等,各種利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行發(fā)展的領(lǐng)域正在協(xié)助企業(yè)不斷地發(fā)展新業(yè)務(wù),創(chuàng)新運營模式。

    有了大數(shù)據(jù)這個概念,對于消費者行為的判斷,產(chǎn)品銷售量的預(yù)測,精確的營銷范圍以及存貨的補給已經(jīng)得到全面的改善與優(yōu)化。

    “大數(shù)據(jù)”在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)指的是這樣一種現(xiàn)象:互聯(lián)網(wǎng)公司在日常運營中生成、累積的用戶網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)的規(guī)模是如此龐大,以至于不能用G或T來衡量。

    大數(shù)據(jù)到底有多大?一組名為“互聯(lián)網(wǎng)上一天”的數(shù)據(jù)告訴我們,一天之中,互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的全部內(nèi)容可以刻滿1.68億張DVD;發(fā)出的郵件有2940億封之多(相當(dāng)于美國兩年的紙質(zhì)信件數(shù)量)。

    發(fā)出的社區(qū)帖子達(dá)200萬個(相當(dāng)于《時代》雜志770年的文字量);賣出的手機為37.8萬臺,高于全球每天出生的嬰兒數(shù)量37.1萬??

    截止到2012年,數(shù)據(jù)量已經(jīng)從TB(1024GB=1TB)級別躍升到PB(1024TB=1PB)

    EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)級別。國際數(shù)據(jù)公司(IDC)的研究結(jié)果表明,2008年全球產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量為0.49ZB,2009年的數(shù)據(jù)量為0.8ZB,2010年增長為1.2ZB,2011年的數(shù)量更是高達(dá)1.82ZB,相當(dāng)于全球每人產(chǎn)生200GB以上的數(shù)據(jù)。

    而到2012年為止,人類生產(chǎn)的所有印刷材料的數(shù)據(jù)量是200PB,全人類歷史上說過的所有話的數(shù)據(jù)量大約是5EB。IBM的研究稱,整個人類文明所獲得的全部數(shù)據(jù)中,有90%是過去兩年內(nèi)產(chǎn)生的。而到了2020年,全世界所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)規(guī)模將達(dá)到今天的44倍。

    每一天,全世界會上傳超過5億張圖片,每分鐘就有20小時時長的視頻被分享。然而,即使是人們每天創(chuàng)造的全部信息——包括語音通話、電子郵件和信息在內(nèi)的各種通信,以及上傳的全部圖片、視頻與音樂,其信息量也無法匹及每一天所創(chuàng)造出的關(guān)于人們自身的數(shù)字信息量。

    這樣的趨勢會持續(xù)下去。我們現(xiàn)在還處于所謂“物聯(lián)網(wǎng)”的最初級階段,而隨著技術(shù)成熟,我們的設(shè)備、交通工具和迅速發(fā)展的“可穿戴”科技將能互相連接與溝通。

    科技的進(jìn)步已經(jīng)使創(chuàng)造、捕捉和管理信息的成本降至2005年的六分之一,而從2005年起,用在硬件、軟件、人才及服務(wù)之上的商業(yè)投資也增長了整整50%,達(dá)到了4000億美元。

    大數(shù)據(jù)的精髓

    大數(shù)據(jù)帶給我們的三個顛覆性觀念轉(zhuǎn)變:是全部數(shù)據(jù),而不是隨機采樣;是大體方向,而不是精確制導(dǎo);是相關(guān)關(guān)系,而不是因果關(guān)系。

    A.不是隨機樣本,而是全體數(shù)據(jù):在大數(shù)據(jù)時代,我們可以分析更多的數(shù)據(jù),有時候甚至可以處理和某個特別現(xiàn)象相關(guān)的所有數(shù)據(jù),而不再依賴于隨機采樣(隨機采樣,以前我們通常把這看成是理所應(yīng)當(dāng)?shù)南拗?,但高性能的?shù)字技術(shù)讓我們意識到,這其實是一種人為限制);

    B.不是精確性,而是混雜性:研究數(shù)據(jù)如此之多,以至于我們不再熱衷于追求精確度;之前需要分析的數(shù)據(jù)很少,所以我們必須盡可能精確地量化我們的記錄,隨著規(guī)模的擴(kuò)大,對精確度的癡迷將減弱;擁有了大數(shù)據(jù),我們不再需要對一個現(xiàn)象刨根問底,只要掌握了大體的發(fā)展方向即可。

    適當(dāng)忽略微觀層面上的精確度,會讓我們在宏觀層面擁有更好的洞察力;

    C.不是因果關(guān)系,而是相關(guān)關(guān)系:我們不再熱衷于找因果關(guān)系,尋找因果關(guān)系是人類長久以來的習(xí)慣,在大數(shù)據(jù)時代,我們無須再緊盯事物之間的因果關(guān)系,而應(yīng)該尋找事物之間的相關(guān)關(guān)系;相關(guān)關(guān)系也許不能準(zhǔn)確地告訴我們某件事情為何會發(fā)生,但是它會提醒我們這件事情正在發(fā)生。

    參考資料來源:百度百科-大數(shù)據(jù)時代

    二、大數(shù)據(jù)概念最早是在哪一年提出的

    2008年八月中旬

    大數(shù)據(jù)(big data),是指無法在可承受的時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。

    在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時代》 中大數(shù)據(jù)指不用隨機分析法(抽樣調(diào)查)這樣的捷徑,而采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。大數(shù)據(jù)的4V特點:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值)。

    對于“大數(shù)據(jù)”(Big data)研究機構(gòu)Gartner給出了這樣的定義?!按髷?shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

    根據(jù)維基百科的定義,大數(shù)據(jù)是指無法在可承受的時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。

    大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息,而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。換言之,如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè),那么這種產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)盈利的關(guān)鍵,在于提高對數(shù)據(jù)的“加工能力”,通過“加工”實現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。

    三、當(dāng)前大數(shù)據(jù)技術(shù)的基礎(chǔ)是由( )首先提出來的

    當(dāng)前大數(shù)據(jù)技術(shù)的基礎(chǔ)是由誰首先提出的?

    當(dāng)前大數(shù)據(jù)技術(shù)的基礎(chǔ)是由“谷歌”首先提出的。

    大數(shù)據(jù)(big data),IT行業(yè)術(shù)語,是指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合,是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

    在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時代》中大數(shù)據(jù)指不用隨機分析法(抽樣調(diào)查)這樣捷徑,而采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。大數(shù)據(jù)的5V特點(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(低價值密度)、Veracity(真實性)。

    大數(shù)據(jù)是誰首先提出的(大數(shù)據(jù)是誰首先提出的)

    對于“大數(shù)據(jù)”(Big data)研究機構(gòu)Gartner給出了這樣的定義。“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應(yīng)海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

    大數(shù)據(jù)是誰首先提出的(大數(shù)據(jù)是誰首先提出的)

    麥肯錫全球研究所給出的定義是:一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合,具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價值密度低四大特征。

    四、簡述什么是大數(shù)據(jù)時代

    在我們還沒有弄明白什么是云計算,什么是物聯(lián)網(wǎng)的時候,大數(shù)據(jù)時代來了。大數(shù)據(jù)時代帶來的變革影響著我們生活和工作的方方面面。那么,什么是大數(shù)據(jù)時代?我們舉例說明!

    “大數(shù)據(jù)時代”首次被提出

    最早提出“大數(shù)據(jù)時代”到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫。 2011年5月,全球知名咨詢公司麥肯錫(McKinsey&Company)肯錫全球研究院(MGI)發(fā)布了一份報告--《大數(shù)據(jù):創(chuàng)新、競爭和生產(chǎn)力的下一個新領(lǐng)域》,大數(shù)據(jù)開始備受關(guān)注,這也是專業(yè)機構(gòu)第一次全方面的介紹和展望大數(shù)據(jù)。報告指出,大數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到當(dāng)今每一個行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域,成為重要的生產(chǎn)因素。人們對于海量數(shù)據(jù)的挖掘和運用,預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長和消費者盈余浪潮的到來。

    報告還提到,“大數(shù)據(jù)”源于數(shù)據(jù)生產(chǎn)和收集的能力和速度的大幅提升--由于越來越多的人、設(shè)備和傳感器通過數(shù)字網(wǎng)絡(luò)連接起來,產(chǎn)生、傳送、分享和訪問數(shù)據(jù)的能力也得到徹底變革。

    大數(shù)據(jù)在物理學(xué)、生物學(xué)、環(huán)境生態(tài)學(xué)等領(lǐng)域以及軍事、金融、通訊等行業(yè)存在已有時日,卻因為近年來互聯(lián)網(wǎng)和信息行業(yè)的發(fā)展而引起人們關(guān)注。進(jìn)入2012年,大數(shù)據(jù)(bigdata)一詞越來越多地被提及,人們用它來描述和定義信息爆炸時代產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù),并命名與之相關(guān)的技術(shù)發(fā)展與創(chuàng)新。

    舉個實際生活中的例子,大約20年前,亞馬遜剛成立時,杰夫·貝索斯讓50個書評員來為他賣書,他意識到不僅僅可以請人來寫書評,還可以用數(shù)據(jù)技術(shù)來提供圖書推薦。起初他使用的是小數(shù)據(jù),不是大數(shù)據(jù),把客戶進(jìn)行分類,比如說有人對中國旅游或者是對園藝感興趣,系統(tǒng)會自動提供推薦。他的同事告訴他,剛剛開始使用這個數(shù)據(jù)推薦時,使用體驗并不好;在進(jìn)一步分析后,亞馬遜決定不對人進(jìn)行分類,而是對用戶的需求分類。這個做法做法非常成功,以至于到今天,推薦系統(tǒng)為亞馬遜帶去30%的銷售收入。

    什么是大數(shù)據(jù)時代?我們再通俗一點講,就是在不影響你隱私的前提下,讓你的生活很便捷。例如我要去北京出差,我忙完手里的事情,樓下已經(jīng)有專車在等候送我去機場,專車根據(jù)大數(shù)據(jù)實時路況選了一條最優(yōu)方案把我準(zhǔn)點送達(dá)機場,下飛機的時候,車子已經(jīng)在等我,并且把我送到了我比較喜歡而且價位適合的賓館,到了賓館,我喜歡的美食已經(jīng)準(zhǔn)備妥當(dāng),房間溫度已經(jīng)達(dá)到最佳,浴室水溫已經(jīng)正好合適,我喜歡的美人已經(jīng)在床上寬衣解帶等候?qū)櫺摇?/p>

    大數(shù)據(jù)時代就是能夠根據(jù)我實時產(chǎn)生的數(shù)據(jù)來不斷給我匹配我想要的東西,讓生活超級便捷。

    以上就是關(guān)于大數(shù)據(jù)是誰首先提出的相關(guān)問題的回答。希望能幫到你,如有更多相關(guān)問題,您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢,客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。


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