大数据的核心是，大数据的核心是洞察,洞察有以下哪个特色?

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于大数据的核心是的问题，于是小编就整理了2个相关介绍大数据的核心是的解答，让我们一起看看吧。

什么是大数据，大数据的核心价值是什么？

大数据（big data）是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。

大数据的核心价值主要体现在以下几分面：

1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销

2) 做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型

3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值

简单的给你打个比方吧， 1000 条收集上来的信息，可能只有 100 条是比较有用的，那么这 100 条就可以叫做是消息，而这 100 条有用的消息，可能就会总结出来一条叫做情报的东西，你可以想象，对于某一行业一条有用的情报，会是什么样的价值？

1客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。

2模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。

3加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。

4降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。

大数据方面核心技术有哪些？

这个问题提问的很有深度，目前大数据是个比较广义的概念，涉及的方方面面很大，若要给个很官方的说法是比较难，简单说一下我知道的理解：

一是数据采集与预处理，也就是说你不管是任何的大数据分析，首先要有数据支撑，但是数据是很广的，你需要的数据得按关键词或者一定的分类把数据进行预处理，以便分析时提供调用。数据采集分很多很多种，可以是网络资源抓取、硬件采集、人工录入、数据对接、购买第三方资源等等，技术很多种Flume NG、NDC、Logstash、Sqoop、Strom、Zookeeper等。

二是数据存储，这是个很消耗硬件资源的本质问题，既然是大数据，说明是一个大型量化的过程，随着你分析需求，数据会随着时间的推移变得庞大，应用多技术方法有Hadoop、HBase、Phoenix、Yarm、Mesos、Redis、Atlas、Kudu等。

三是数据清洗，你的数据庞大会让你的整体响应速度受到极大考验，读写分离，负载均衡等等问题就需要你去想应对方案，应用到的查询引擎工作流调度引擎技术有MapReduce、Oozie、Azkaban等。

四是数据查询分析，这个依据你的业务数据需求，比如现在应用比较广泛成熟的有商城产品信息推送、头条新闻推送、广告推送等等，都是以收集用户历史信息唯独去分析，应用到的技术有Hive、Impala、Spark、Nutch、Solr、Elasticsearch等，当然还有一些机器学习语言，机器学习算法如贝叶斯、逻辑回归、决策树、神经网络和协同过滤等等。

五是数据可视化，这也是数据分析的最终目的，如何去更好的呈现你的数据，使你的数据变得有价值是你做这个分析平台的制高点，当下应用比较成熟的技术有BI Tableau、Qlikview、PowrerBI、SmallBI等。

总结起来就是你需要实现分析，首先要有来源，然后要有方法，其次要有目的，最后你要面向用户，这可能是个漫长而又考验技术的过程，人力物力环境时间都将可能是你面临的难题。

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到此，以上就是小编对于大数据的核心是的问题就介绍到这了，希望介绍关于大数据的核心是的2点解答对大家有用。