名言大数据

名言大数据

1. 请简要说明“大数据”一词中“大”的含义

大数据（big data），指无法在可承受的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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产[1]

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》[2] 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）、Veracity（真实性）。

大指以下几点

容量大（Volume）

种类多（Variety）

速度快（Velocity）

可变性高（Variability）

复杂性高（Complexity）

价值大（value）

2. 什么是大数据

什么是大数据？

一句话快答：一是大数据是一个很大的海量的数据集；二是指的新型处理海量数据的技术体系。

大数据是一个抽象的概念，可以简单理解为"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。

大数据有什么价值？

一句话快答：将海量数据价值化。

大数据的核心作用是数据价值化，简单地说就是大数据让数据产生各种“价值”，这个将数据价值化的过程就是大数据要做的主要事情。

大数据有哪些作用？

一句话快答：给人类提供辅助服务，为智能体提供决策服务。

大数据不仅包括企业内部应用系统的数据分析，还包括与行业、产业的深度融合。具体场景包括：互联网行业、政府行业、金融行业、传统企业中的地产、医疗、能源、制造、电信行业等等。通俗地讲“大数据就像互联网+，可以应用在各行各业"，如电信、金融、教育、医疗、军事、电子商务甚至政府决策等。

对企业而言，大数据可提高工作效率，降低企业成本，精准营销带来更多客户。

对政府而言，可以利用大数进行统筹分析、提高管理效率、管理抓获犯罪分子等。

对个人而言，可以利用大数据更了解自己等。加米谷大数据培训。

3. 中国数学家的名人名言

1、迟序之数，非出神怪，有形可检，有数可推。——南北朝 祖冲之 《述异记》

白话译文：天体运行的规律，不是什么神怪的、不可捉摸的东西，有形体可供观察检验，有数据可以计算推测。

只有勤奋，才能完成普通人所完成不了的事，作别人做不了的事情，铸就最完美的勤奋地人。

2、树老易空，人老易松，科学之道，戒之以空，戒之以松，我愿一辈子从实而终。——华罗庚《高等数学引论》

给自己一个目标，选择一条自己的道路，用自己的汗水与努力来成就自己的未来。

3、发白才知智叟呆，埋头苦干向未来，勤能补拙是良剂，一分辛苦一分才。——华罗庚《从杨辉三角谈起》

不必在乎路上的风雨，不必在乎行路的艰难，就想贝多芬说的那样：”卓越人的一大优点实在不利于艰难的遭遇里百折不挠。

4、天才由于积累，聪明在于勤奋。——华罗庚《从杨辉三角谈起》

人的一生本就如白驹过隙，如果不勤奋努力去求索，去追求，又能拿什么来证明生命的意义呢。

5、科学的灵感，决不是坐等可以等来的。如果说，科学上的发现有什么偶然的机遇的话，那么这种“偶然的机遇”只能给那些学有素养的人，给那些善于独立思考的人，给那些具有锲而不舍的精神的人，而不是给懒汉。——华罗庚《优选学》

知识是从刻苦勤奋中得来的，任何成就都是刻苦勤奋的结果。

6、在寻求真理的长河中，唯有学习，不断地学习，勤奋地学习，有创造性地学习，才能越重山跨峻岭。——华罗庚《高等数学引论》

勤奋是我们必不可少的，有了勤奋，才能让我们迈进成功的殿堂，许多伟人不单靠聪明，而是勤奋，才能在自己追求的领域有所成功！

7、科学上没有平坦的大道，真理的长河中有无数礁石险滩。只有不畏攀登的采药者，只有不怕巨浪的弄潮儿，才能登上高峰采得仙草，深入水底觅得骊珠。——华罗庚《高等数学引论》

只有勤奋，才能塑造人才，只有勤奋，才能改变人生，只有勤奋，才能出类拔萃，只有勤奋，才能创造价值。

4. 云计算和大数据的区别

原发布者：天成信息

云计算与大数据的关系

  从技术上来看，大数据和云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。    云时代的来临，大数据的关注度也越来越高，分析师团队认为大数据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。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。大数据需要特殊的技术以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模的并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据可、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。    整合是云计算的主要功能，无论你采取何种数据分析模型，还是运算方式，它都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合，以整理出有效的数据信息，并将其分配给各个目标客户，从而解决用户因存储资源不足所带来的问题。大数据则是数据爆发式增长所带来的一个全新的研究领域，对于大数据的研究，主要集中在如何对其进行存储和有效的分析，大数据是依靠云计算技术来进行存储和计算的。

   云计算是大数据分析的前提   进入信息化时代之后，数据量在不断的增长，大部分企业都能通过大数据获

5. 100条 名人名言

两情若是久长时，又岂在朝朝暮暮。

（秦观） 不想当将军的士兵，不是好士兵。（拿破仑）战争来了又去，我的士兵永远忠诚 ——王伟三军可夺帅也，匹夫不可夺志也。

—— 孔丘 志不强者智不达。 —— 墨翟 燕雀安知鸿鹄之志哉！ —— 陈涉 志当存高远。

—— 诸葛亮 老骥伏枥，志在千里；烈士暮年，壮心不已。 —— 曹操 燕雀戏藩柴，安识鸿鹄游。

—— 曹植 穷且益坚，不坠青云之志。 —— 王勃 要摘取果子的人必须爬上树。

—富勒 天才就是无止境刻苦勤奋的能力。—卡莱尔 大鹏一日同风起，扶摇直上九万里。

—— 李白 冬天已经到来，春天还会远吗？ —— 雪莱 过去属于死神，未来属于你自己。 —— 雪莱 世间的活动，缺点虽多，但仍是美好的。

—— 罗丹 辛勤的蜜蜂永没有时间悲哀。 —— 布莱克 希望是厄运的忠实的姐妹。

—— 普希金 冬天已经到来，春天还会远吗？ —— 雪莱 过去属于死神，未来属于你自己。 —— 雪莱 世间的活动，缺点虽多，但仍是美好的。

—— 罗丹 人生在勤，不索何获？ —— 张衡 临渊羡鱼不如退而结网。 —— 班固 走自己的路，让别人说去！（但丁） 海纳百川有容乃大；壁立千仞无欲则刚。

（林则徐） 书是人类进步的阶梯。（高尔基） 要成就一件大事业，必须从小事做起。

（列宁） 欲穷千里目，更上一层楼。（王之焕） 世上无难事，只要肯登攀。

（毛泽东） 横眉冷对千夫指，俯首甘为孺子牛。（鲁迅） 君子爱财，取之有道。

（孔子） 一言既出，驷马难追。（佚名） 天下兴亡，匹夫有责。

（顾炎武） 人生自古谁无死，留取丹心照汗青。（文天祥） 知识就是力量。

（培根） 学无止境。（荀子） 己所不欲，勿施于人。

（孔子） 如果错过太阳时你流了泪，那么你也要错过群星。（泰戈尔） 虚心使人进步，骄傲使人落后。

（毛泽东） 苟利国家生死以，岂因祸福避趋之。（林则徐） 路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。

（屈原） 与有肝胆人共事，从无字句处读书。（周恩来） 出淤泥而不染，濯清涟而不妖。

（周敦颐） 生活的理想，就是为了理想的生活。（张闻天） 静以修身，俭以养德，非淡泊无以明志，非宁静无以致远。

（诸葛亮） 两情若是久长时，又岂在朝朝暮暮。（秦观） 不想当将军的士兵，不是好士兵。

（拿破仑） 生命诚可贵，爱情价更高；若为自由故，二者皆可抛。（裴多菲） 展开。

大数据是什么？为什么说“数据”是未来企业的头号资产？

进入21世纪之后，其实IT圈已经很久没有什么振奋人心的成就了，技术的内卷化使得科技圈死气沉沉。之所以大家还觉得IT圈很热闹，一是因为IT圈的分支-互联网圈那大师级别的炒作极其吸引眼球，另一个就是其他同行也确实更卷，相比较而言，IT圈发展的路还算可以，还没有完全被堵死。既然还没有完全被堵死，那么出路在哪里呢？

应该说，21世纪以来整体毫无生气的IT圈，唯二的可以称之为划时代的伟大发明：一个是云计算，另一个就是大数据。

云计算极大的改变了原有的商业模式

本文先从大数据开始说起，之后再慢慢讲云计算。

大数据已经渗透到生活的方方面面

说到大数据，其实，普通人是没有什么太多的概念的。可能最直观的概念都是从媒体那里得来的，什么某某地又建了一个大数据中心，什么某某大数据公司又拿到了C轮融资，类似于这样的新闻完全就是给这个热闹的行业添上一把火，使它烧得更旺而已，对于大数据的理解毫无帮助。

真正的大数据技术，其出现的源动力在于人民日益增长的使用互联网次数和时长，以及各行各业不断的信息化数字化所带来的海量数据沉淀。与此同时，相关企业还想把这些数据研究出一些价值，不能在那里只沉淀，空占存储资源不说，增加了好多不必要的成本。人类的本性好像就是如此，搂草也得打打兔子。就这样，大数据技术应运而生。国外的AWS、Google、Facebook，国内的阿里、腾讯无一不是如此。正应那一句放之四海而皆准的真理：只有需求才能产生市场，只有满足需求的技术才是有生命力的，才是有价值的。此名言出处：火中的灭火者。

蓝色巨人IBM

可能大多数人还记得大学曾经学过Excel表格，有一些白领工作中可能还会经常用到各类表格工具。其实，那一行行的表格，就是数据的一种表现形成，我们称之为结构化数据。这种数据最直观，处理它们也有很多技术成熟的工具，比如Oracle、DB2、SQLServer、MySQL等等，业内人士一定对这些名词相当的熟悉，都是常用的数据库软件。这些数据库软件背后的公司也是如雷贯耳的世界软件巨头，诸如甲骨文、IBM、微软等。应该说，在那个移动互联网还没有兴起的时候，在那个手机还处于只能打电话发短信的时代，这些软件巨头们几乎垄断了所有的市场。

曾经的数据库巨头甲骨文

然而移动互联网还是如约而至，不仅数据量呈现井喷式爆发，而且数据的形式也变得多种多样起来，有太多太多的数据没有办法以结构化数据的方式来处理，比如视频、音频、图片、日志等等等等等。尤其是日志，这东西简直太重要了，无论是产业互联网还是工业互联网，日志源源不断地被产生出来。这里面蕴含着巨大的商业价值，在过去却无人问津。

这就不得不牵出了大数据的另一个特点，价值密度太小了。什么是价值密度？单位数据量里面，有价值的部分。举例来说，如果你手里有一份投标文件，那么这份数据里面的价值密度就非常大，因为里面的每一个字都非常重要，直接影响是不是能够中标。但是，如果我家楼下的车库摄像头拍摄了一周的视频，这份数据里有价值的部分就太少了，也许一丁点儿有价值的内容都没有，也许有一点儿，因为周二有一位业主发现自己的车被剐蹭了，通过视频知道了原来是自己的邻居干的。以上两个例子就说明了价值密度的含义，而大数据技术要处理的，往往就是后者，价值密度极其稀疏。

数据ETL

这些数据，我们无论是通过传统的数据库技术，还是通过日志收集工具，还是其它什么新奇的技术方式，总之第一步就是先收集上来。收集上来之后的第二步，就该做大数据的存储与开发了。这里，因为整个大数据技术应用的时间还不是很长，并且因为开源技术遍地都是，没有形成统一的标准。换言之，可能你我说的是同一件事，但是使用的语言和名词却不一样。这一点在新技术开始应用的头几年是非常常见的。就像我说的新能源，和你说的电动车，其实是一回事儿。所以，我们也会经常看到数据开发、数据计算，不管它们爱叫什么就叫什么。但是大名鼎鼎的Hadoop开源框架你肯定听过，没听过的话到网上随便搜搜也能搜到一大堆资料。Hadoop其核心就是为了解决数据的分布存储和分布式计算所设计的，是Apache基金会的顶级项目，全世界最流行的开源大数据平台解决方案。

起名很随意的大数据平台

总之，技术发展到今天已经是比较成熟了，无论是离线计算还是实时计算，都有一大堆的开源工具和商业软件。如果团队的技术实力强大，技术人才储备充足的话，开源框架可以说是不二之选：自主研发，自主可控历来都是各大公司企业首先要考虑的事情。如果团队并没有很多人从事技术开发，更多的是放在业务上的话，那么购买商业软件也不失为一个明智之举，免得到时候自己玩不明白，又没人帮着解决问题，最后把自己放在火上烤。

大数据平台所处在位置

数据开发的工作做完后，下一步必然是形成数据资产。数据的资产化会将企业内外部的数据更高效的使用起来，从而让数据真正的能对业务产生价值，最终实现：数据从业务中来，又反哺了业务。在这一点上，依然是广大的互联网公司一骑绝尘，他们对于数据的使用炉火纯青，甚至好多大数据技术本身就是由他们贡献给开源社区的。

以上，基本就是大数据所涵盖的所有内容。从大数据的起源，到技术的实现，最终到具体业务场景上的应用；由互联网公司所引领，并最终蔓延到几乎全行业。后面，我们会就“大数据”三个字再具体展开来讲。还是那句话，只有需求才能产生市场，只有满足需求的技术才是有生命力的，才是有价值的。

大数据技术无疑是非常有价值的，这一点已经被无数的企业验证过。甚至，如今的商业环境，一切的价值都是由数据产生，一切可持续发展的商业模式也都离不开数据的赋能。而大数据技术，将会为未来的商业世界保驾护航，提供最根本的支撑。

PS：我知道大家还是读得云里雾里，这也不奇怪，脱离了实际例子的知识传播，最终的结果一定是失败的。之后我会就一个又一个的名词进行解释与分享。感谢关注