大数据特征和要解决的问题.docx

人数据特征和要胡决的同吆大数据特征和要解决的问题一、大数据特征（一）海量的数据规模大数据相较于传统数据最大的区别就是海量的数据规模，这种规模大到“在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合”。就商业WiFi企业所拥有的数据而言，即便整合一个商场或者商业中心所采柒到的数据也很难达到这种“超出范围”的数据量，里不耍说少有WiFi企业可以做到布点一整个商业中心，现在多数的商业WiFi企业还是处于小规模发展阶段，所得到的数据多是某个门店或者单独营业个体的数据，并不能称之为大数据,所以要想收集海信的数据，就目前的行业发展态势而言，最佳的选择是企业合作，通过合作，集合多家企业的数据，填补数据空白区域，增加数据珏，真正意义上实现大数据到大数据的跨步。（二）快速的数据流转。数据也是具有时效性的，采集到的大数据如果不经过流转，最终只会过期报废。尤其是对于商业HiFi企业来说，大多数商业Wi：i企业采集到的数据都是在一些用户的商业行为，这些行为往往具备时效性，例如，采集到某位用户天在服装商场的消费行为轨迹，如果不能做到这些数据的快速流转、及时分析，那么本次所采集到的数据可能便失去了价值，因为这位用户不会每一天都在买衣服。快速流转的数据就像是不断流动的水，只有不断流转才能保证大数据的新鲜和价值.（三）多样的数据类型。大数据的第三特征就是数据类型的多样性，首先用户是一个匆杂的个体,单一的行为数据是不足以描述用户的。目前WiFi行业对大数据的使用多是通过分析用户轨迹，了解用户的行为习惯,由此进行用户画像，从而实现精确推送。但是单一的类型的数据并不足以实现用户画像，例如，第者之前了解过一些企业可通过用户某一段时间的在某一区域内的饮食数据，并由此在用户进入这一区域的时候推送相关信息，但是这一信息只是单纯的分析了用户一段时间的饮食数据，并没有考虑到用户现阶段的身体状况、个人需求和经济承受能力等等，所以这种推送的转化率也就可想而知。(四)价值密度低。大数据本身拥有海量的信息，这种信息从采集到变现不要个重要的过程一一分析，只有通过分析才能实现大数据从数据到价值的转变，但是众所周知，大数据虽然拥有海地的信息，但是其正可用的数据可能只有很小一部分，从海量的数据中挑出小部分数据本身就是各巨大的工作量，所以大数据的分析也常和云计算联系到一起。只有集数十、数百或甚至数千的电脑分析能力于一身的云计算才能完成对海量数据的分析，而很遗憾的是，目前RiFi行业中的绝大部分企业并不具备云计算的能力。二、大数据要解决的问题大数据技术被设计用于在成本可承受的条件下，通过非常快速(ve1.ocity)地采集、发现和分析，从大fit(vo1.umes),多类别(variety)的数据中提取价值(va1.ue),将是IT领域新一代的技术与架构。