啥叫大數(shù)據(jù)（大數(shù)據(jù)查詢(xún)個(gè)人信息）

一、什么是大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)是什么意思

大數(shù)據(jù)是一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類(lèi)型和價(jià)值密度低四大特征。

從技術(shù)上看，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無(wú)法用單臺(tái)的計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理，必須采用分布式架構(gòu)。它的特色在于對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)挖掘。但它必須依托云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)和云存儲(chǔ)、虛擬化技術(shù)。

擴(kuò)展資料

大數(shù)據(jù)的價(jià)值體現(xiàn)在以三方面：

1、對(duì)大量消費(fèi)者提供產(chǎn)品或服務(wù)的企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)；

2、做小而美模式的中小微企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)做服務(wù)轉(zhuǎn)型；

3、面臨互聯(lián)網(wǎng)壓力之下必須轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)企業(yè)需要與時(shí)俱進(jìn)充分利用大數(shù)據(jù)的價(jià)值。

參考資料：百度百科-大數(shù)據(jù)

二、什么是“大數(shù)據(jù)”，如何理解“大數(shù)據(jù)”

你好，大數(shù)據(jù)是指巨量的數(shù)據(jù)，指的是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。

當(dāng)下，大數(shù)據(jù)技術(shù)作為新興技術(shù)被許多互聯(lián)網(wǎng)大廠所需，以華為為例。

1、華為云推出大數(shù)據(jù)稽核方案解決偷逃費(fèi)

很多朋友可能發(fā)現(xiàn),部分省界收費(fèi)站變少而ETC通道在增加,高速公路的出行體驗(yàn)比以前更加順暢。然而,在公眾體驗(yàn)節(jié)省費(fèi)用、便捷通行等利好的同時(shí),高速公路的管理運(yùn)營(yíng)單位卻飽受新情況的困擾。

部分車(chē)主偷逃費(fèi)方式多樣化,包括換卡逃費(fèi)、車(chē)頭掛車(chē)分離逃費(fèi)、倒換電子標(biāo)簽、ETC車(chē)道跟車(chē)逃費(fèi)等。同時(shí)偷逃費(fèi)行為向?qū)I(yè)化、團(tuán)伙化演變,給高速運(yùn)營(yíng)單位帶來(lái)大量經(jīng)濟(jì)損失和嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

目前收費(fèi)卡口仍主要使用傳統(tǒng)稽核方法。傳統(tǒng)方式通?；诔醪降能?chē)輛行駛異常信息作篩查依據(jù),如頻繁進(jìn)出站等,卻難以發(fā)現(xiàn)大量逃費(fèi),存在的主要問(wèn)題是:

大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用較少,缺乏數(shù)據(jù)深度分析

基本以收費(fèi)數(shù)據(jù)為主,視頻/圖片等輔助證據(jù)不足

依賴(lài)大量人工進(jìn)行稽核,效率低下

針對(duì)傳統(tǒng)稽核方法的不足之處,華為云正式推出高速公路大數(shù)據(jù)稽核解決方案。

該方案基于華為云業(yè)界領(lǐng)先的云數(shù)字平臺(tái),結(jié)合華為在高速公路行業(yè)的深厚積淀,利用大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算等技術(shù),實(shí)現(xiàn)了海量通行記錄數(shù)據(jù)的偷逃費(fèi)自動(dòng)分析,并結(jié)合門(mén)架攝像頭抓拍的圖像記錄實(shí)現(xiàn)偷逃費(fèi)車(chē)輛的精準(zhǔn)識(shí)別,保障高速業(yè)主收益。

華為云大數(shù)據(jù)稽核解決方案包括三大平臺(tái):

AI邊緣稽核平臺(tái),基于華為自研鯤鵬920和升騰310芯片+智能邊緣平臺(tái)IEF Edge架構(gòu),實(shí)現(xiàn)30+車(chē)輛特征和上萬(wàn)種車(chē)型的識(shí)別、稽核場(chǎng)景的實(shí)時(shí)處理,車(chē)輛通行照片的存儲(chǔ);

大數(shù)據(jù)稽核平臺(tái),主要包括基礎(chǔ)設(shè)施層、平臺(tái)層、使能層、應(yīng)用層:

基礎(chǔ)設(shè)施層:提供計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)等基礎(chǔ)資源

平臺(tái)層:提供智能數(shù)據(jù)湖平臺(tái)DAYU、AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts、邊緣管理平臺(tái)IEF、數(shù)據(jù)庫(kù)及中間件等通用平臺(tái)及組件

使能層:提供車(chē)輛識(shí)別算法、以圖搜圖、路徑還原等基礎(chǔ)能力

應(yīng)用層:包括稽核系統(tǒng)、客服系統(tǒng)等其他公共服務(wù)類(lèi)系統(tǒng),其中稽核系統(tǒng)主要實(shí)現(xiàn)偷逃費(fèi)模型、通行記錄分析、證據(jù)鏈管理、信用管理、黑白名單管理等稽核相關(guān)功能

車(chē)輛特征訓(xùn)練開(kāi)發(fā)平臺(tái),實(shí)現(xiàn)新的車(chē)型識(shí)別和車(chē)輛特征識(shí)別能力的持續(xù)提升,車(chē)輛異常通行照片的持久存儲(chǔ);其中ModelArts是一站式AI訓(xùn)練開(kāi)發(fā)平臺(tái),提供車(chē)型和車(chē)輛特征的海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、車(chē)輛識(shí)別模型自動(dòng)化生成、云邊按需部署模型等能力。

2、華為大數(shù)據(jù)工程師

華為云致力于為客戶(hù)提供高度可信的業(yè)務(wù)運(yùn)行環(huán)境,易獲取、按需使用、彈性擴(kuò)展的云安全服務(wù),幫助客戶(hù)保護(hù)云上的應(yīng)用系統(tǒng)和重要數(shù)據(jù),華為云已獲得了CSA STAR、ISO安全體系等20多個(gè)安全合規(guī)認(rèn)證,并在2018年就高分通過(guò)了等保四級(jí)測(cè)評(píng)。

目前，包括騰訊、阿里等互聯(lián)網(wǎng)頭部企業(yè)在內(nèi)的大廠，均在積極使用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)為產(chǎn)品賦能。

例如最早使用大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)音樂(lè)推薦個(gè)性化的網(wǎng)易云音樂(lè)、在電商平臺(tái)普遍使用的商品推薦功能等等，均是基于大數(shù)據(jù)技術(shù)運(yùn)用的代表。

以華為為例，華為給1-3年經(jīng)驗(yàn)的大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師開(kāi)到了高達(dá)4萬(wàn)的月薪，在其他大廠的招聘中30k-60k的大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師，也只要1-3年工作經(jīng)驗(yàn)，可以說(shuō)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算仍是當(dāng)下的紅利崗位。

希望我的回答對(duì)你有所幫助！

三、大數(shù)據(jù)是什么？多大的數(shù)據(jù)叫大數(shù)據(jù)?

根據(jù)數(shù)據(jù)收集的端口，企業(yè)端與個(gè)人端之間，大數(shù)據(jù)的數(shù)量級(jí)別是不同的。

企業(yè)端(B端)數(shù)據(jù)近十萬(wàn)的級(jí)別，就可以稱(chēng)為大數(shù)據(jù);個(gè)人端(C端)的大數(shù)據(jù)要達(dá)到千萬(wàn)級(jí)別。收集渠道沒(méi)有特定要求，PC端、移動(dòng)端或傳統(tǒng)渠道都可以，重點(diǎn)要達(dá)到這樣數(shù)量級(jí)的有效數(shù)據(jù)，形成數(shù)據(jù)服務(wù)即可。很有趣，大家可以看到2B和2C，兩類(lèi)大數(shù)據(jù)差了兩個(gè)數(shù)量級(jí)。

有些小公司，數(shù)據(jù)只有千到萬(wàn)級(jí)的規(guī)模，但經(jīng)過(guò)收集分析，也能從中有針對(duì)性的總結(jié)出這一群體的原則，同樣能指導(dǎo)企業(yè)進(jìn)行一定程度的用戶(hù)分析、獲取或者是服務(wù)工作，但這并不是大數(shù)據(jù)，而是一般性的數(shù)據(jù)挖掘。

大數(shù)據(jù)面向的是更海量的一個(gè)數(shù)據(jù)，借助了更廣義的知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)的分析方法。大部分的數(shù)據(jù)公司的數(shù)據(jù)來(lái)源是海量的，它的收集和分析，并不是局限于個(gè)體，而是以一個(gè)非常非常廣泛的群體為對(duì)象展開(kāi)的。

四、大數(shù)據(jù)到底是啥？在哪里？（通俗解釋?zhuān)?/strong>