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大数据培训学习:大数据时代信息分析经历了怎样的变革?

大数据对信息分析产生了革命性的影响,使信息分析发生了根本性变化。科多大数据带大家来看看信息分析经历了怎样的变革? (1)分析对象的变化。大数据分析的对象不是随机样本

  大数据对信息分析产生了革命性的影响,使信息分析发生了根本性变化。科多大数据带大家来看看信息分析经历了怎样的变革?
  (1)分析对象的变化。大数据分析的对象不是随机样本,而是全体或总体数据。传统信息分析的小样本、抽样样本、部分样本已无法代表大数据的特征,或者说大数据时代已无法从部分样本的特征中推导全体数据的特征和规律。关联、规则和规律可能隐含在大数据中,样本则可能割裂了事物之间的关联。这种变化不仅是量的变化,而是质和结构的变化。首先从量的变化来看,传统信息分析的数据量是MB、GB级,而大数据分析的数据量是PB、EB、ZB级。
  Gartner(高德纳)公司研究认为,新产生的数据量每年正以至少50%的速度递增,使得每年新增的数据量不到两年就翻一番。Cisco(思科)公司在一份报告中推测2015年仅移动数据量将会突破每月6EB,等于60亿GB。
  根据麦肯锡全球研究院IDC最新的数据预计,到2020年,世界上的数据存储总量将达到35ZB,等于35万亿GB。其次从质和结构的变化来看,大数据不是传统单纯的由文字、图像、声音、视频等组成的高度结构化二维数据,而是由文字、声音、视频、多媒体、流媒体等组成的结构化、半结构化和非结构化多维异构数据。大数据多是自动化或半自动化生成,数据主体和来源日趋多元化,非结构化数据占绝大多数,需要大量过滤才能提取有用价值。分析对象的变化使得信息分析必须极大地提高数据搜集、处理、存储和分析能力,才能从中提取知识和有价值的信息。
  (2)数据处理方式的变化。信息分析以结构化数据为主,而大数据以非结构化数据为主,数据结构混乱,需要改变传统信息分析结构化、标准化和精确化的信息处理方式,设计新的且适合大数据特征的数据处理方式。大数据分析可能得不到精确的分析结果,但可能提供更多需要的结果和发现。
  (3)关联发现代替数学模型。大数据分析的目的是发现大容量数据中隐含的关联和规律,即事物相关关系的挖掘与发现,亦即解决“是什么”的问题。而不是像信息分析那样试图发现、解释和推导事物间的因果关系,即解决“为什么”的问题。也就是说,通过大数据分析,发现事物间的相关关系,可以从甲事物的变化来预测乙事物的变化或趋势,而不是弄明白甲事物的变化为何会引起乙事物的变化。这可以从股票预测来得到解释,大数据分析可以提供未来股票走势,但不能解释股票为什么这样变化。
  (4)一切皆可“量化”。大数据发展的核心动力源于人类测量、记录和分析世界的渴望,但我们更应该把注意力放在数据和信息本身上,而不是本末倒置,只关注数据和信息处理的手段、方法和技术。一切事物都有时空及运动变化特征,都会产生数据和信息,因此,一切事物都可数据化。
  (5)数据开放与创新。大数据是一个神奇的钻石矿,蕴含着巨大的价值。大数据的价值在于数据开放与创新,包括数据整合、数据再利用、数据重组、数据扩展、数据折旧、数据清理和数据开放等。孤立、闲置、污染的数据价值不太,只有开放、激活和清洁的数据才能释放巨大的价值。
  (6)思维方式的变化。大数据时代需要重新厘清思维、技术和数据的关系及其角色定位,思维提供数据处理方法和思路,技术提供数据处理手段,而数据本身才是基础,完整的具有价值的数据才是思维和技术的出发点,有什么样的数据及数据处理需求才会有什么样的数据处理思维方式和数据处理技术。
  (7)风险和危机并存。在大数据时代,数据蕴含着巨大的价值,是一种重要的战略资源,因此也深藏着诱惑和风险。数据开放和安全、数据共享和垄断、数据利用和隐私等都使大数据分析面临一系列风险和危机。
  (8)制度和规则的变化。大数据已在推动人类信息管理准则的重新定位,使我们面临信息自由和社会责任、数据共享与垄断、数据利用与隐私、数据开放与安全、数据污染与清理、数据拥有者和与用户等的激烈冲突,需要重新考虑大数据时代带来的法律、制度和规则等问题。
  (9)分析手段和工具的变化。传统的信息分析以逻辑思维和统计学、数学模型等为工具对样本数据进行定性和定量分析,选择合适的信息分析方法对样本进行处理是传统信息分析的关键。而大数据则以数据库和计算机数据挖掘为工具,方法为主转变为数据为王、内容为王和技术为王,选择合适的数据和挖掘算法是大数据分析的关键。
大数据培训学习:大数据时代信息分析经历了怎样的变革?
  (10)分析模式的变化。大数据分析和信息分析的最大差异还在于分析模式的变化上,重点体现在三个方面,即分析对象的差异、分析基础的差异和分析结果的差异。如图1所示。分析对象的差异表现在:信息分析以数据样本和部分为对象,大数据以数据整体和宏观为对象。分析基础的差异体现在:信息分析以非实时的因果关系为基础,注重精确,而大数据分析以实时关联分析为基础,关注发现。分析结果的差异在于:信息分析以样本特征的过去数据趋势外推整体,追求精确的、确定的函数关系和数学模型,因此,分析结果不可避免具有片面、误差,而大数据以数据整体为对象,追求数据关联的实时发现,因此,分析结果更全面、误差更小。
  以上就是大数据信息分析经历的变革,而我们也要不断的学习大数据技术才能扎实自己的技能,科多大数据线上的学习视频已经更新,可以上科多官网领取哦~
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