大数据是什么意思？

一、大数据的概念

大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电 ，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联 ，和可扩展的存储系统。

二、大数据三大转变

1.我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不是依赖于随机采样。更高的精确性可使我们发现更多的细节。

2.研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度。适当忽略微观层面的精确度，将带来更好的洞察力和更大的商业利益。

三、大数据应用

应用场景示意图：

大数据

1.大数据应用案例之：医疗行业

医疗行业大数据应用十分广泛，主要有以下几个应用场景：

1.1医院管理层决策辅助

通过对医院的临床数据、运营数据、物资数据进行挖掘，解决医院管理中的各种问题，提高设备的使用效率，降低医院运营成本。

1.2健康管理

通过数据的分析实现健康人的管理，让人不生病、少生病，是医疗大数据应用的终极方向。借助物联 、智能医疗器械、智能穿戴设备，实时收集居民的健康大数据，通过对体征数据的监控，实现健康管理。

1.3医药研发

通过医疗、医药大数据，利用人工智能深度学习能力的算法系统，对研发药物中各种不同的化合物以及化学物质进行分析，预测药品研发过程中的安全性、有效性、副作用等，可以有效的降低药品研发成本，缩短研发周期，降低药品价格。

2.大数据应用案例之：能源行业

能源大数据能够将电力、石油、煤炭等能源领域数据以及人口、地理、气象等诸多领域数据，进行综合采集、处理、分析与应用，发展能源大数据将加速推进能源产业发展及商业模式创新。

3.大数据应用案例之：通信行业

电信行业大数据还是有所应用的，比如某运营商多个省的决策系统，便是基于hadoop平台进行的数据分析，主要内容是：

3.1采集基站等硬件设备的数据，分析设备负荷状况，生成设备的扩容、优化、质量排查、扩建等建议，达到均衡 络流量的目的；

3.2分析用户的话单数据，界定用户属性，分析手机终端的特征，从而形成套餐推荐、终端推荐等决策；

3.3根据用户使用的app软件、访问的 页进行更为全面的用户行为分析、用户喜好分析；

3.4采集微博等 交 络数据，了解用户对运营商的评价和意见，舆情分析。

4.大数据应用案例之：零售业

线下零售应用大数据技术首先面临的技术难点是数据采集。专家指出，线下零售店由于技术限制和消费者更加碎片割裂的行为，很难根据消费者ID数据与商品销售、店铺库存、物流等数据进行打通连接，尤其消费者店铺行为偏好数据的获取。