大数据
什么是大数据？
什么是大数据？什么是大数据？大数据（Big Data）是指规模巨大、种类繁多的数据集合，无法用常规的数据处理工具进行管理和处理。
这些数据通常以超过传统数据处理能力的速度，并展现出高度的多样性、复杂性和实时性。
大数据的处理需要借助于先进的数据分析和处理技术，以从中挖掘出有价值的信息和洞察力。
⒈大数据的特点⑴规模巨大：大数据所涉及的数据集合非常庞大，通常以TB、PB甚至EB为单位计算。
⑵多样性：大数据包含不同类型和来源的数据，例如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
⑶实时性：大数据的速度很快，需要实时处理和分析，以快速反应市场变化和数据趋势。
⒉大数据的应用领域⑴企业管理和决策：大数据分析可以帮助企业了解市场需求、消费者行为和竞争对手情况，优化产品设计和营销策略。
⑵社会公共管理：大数据可以用于城市交通管理、环境监测、智慧城市等领域，提高公共服务效率。
⑶医疗卫生：通过对大数据的分析，可以发现疾病的模式和趋势，帮助医生做出准确的诊断和预测治疗效果。
⑷金融行业：大数据分析可以用于风险评估、欺诈检测、个性化产品推荐等，提高金融机构的运营效率和风险管理能力。
⒊大数据的处理技术⑴数据采集与存储：包括数据抓取、数据清洗和数据存储等技术，确保数据的准确性和完整性。
⑵数据分析与挖掘：通过技术工具和算法，对大数据进行分析和挖掘，以发现数据中隐藏的模式和关联关系。
⑶可视化和报告：将分析结果以可视化的方式呈现，提供直观的数据展示和报告。
⑷机器学习和：通过机器学习和技术，对大数据进行预测和决策支持。
附件：本文档未涉及附件。
法律名词及注释：⒈数据隐私：保护个人数据不被未经授权的访问和使用。
⒉数据保护法：规定了个人数据的处理和保护规则。
⒊数据安全：保障数据不受损坏、丢失、泄露等威胁。
什么是大数据？
什么是大数据？大数据是指以规模化、高速度和多样化的数据为基础，通过创新的分析方法和工具，用于提取价值、洞察信息并支持决策的一种数据处理技术。
大数据具有以下特点：数据量大、数据速度快、数据种类多、数据价值高。
一、大数据的定义与背景1.1 定义大数据是指采集、存储和分析庞大数据量的一种技术和方法。
1.2 背景随着互联网的发展，数据的产生呈现爆发式增长，传统的数据处理方法已无法满足对大规模数据的处理需求。
二、大数据的特征2.1 数据量大大数据的特征之一是数据量巨大，包括结构化数据和非结构化数据。
2.2 数据速度快大数据的特点之一是数据和流动速度非常快，需要实时或近实时处理。
2.3 数据种类多大数据的种类多样，包括文本、图片、视频等多种数据形式。
2.4 数据价值高大数据中蕴含着宝贵的信息和洞见，通过分析可以挖掘出对企业决策有益的信息。
三、大数据应用场景3.1 企业决策大数据可以协助企业进行市场调研、产品优化、运营管理等决策过程，提高决策的准确性和效率。
3.2 城市规划通过收集城市中各个领域的数据，如交通、气象、人口等，可以进行智慧城市的规划和管理。
3.3 金融风控大数据技术可以对金融数据进行风险分析，帮助金融机构进行风险管理和预防欺诈行为。
3.4 医疗健康通过分析大数据可以实现个性化医疗、疾病预测和精准治疗，提高医疗服务的质量和效率。
3.5大数据是的基础，通过分析大数据可以让机器学习、自然语言处理等技术更加准确和智能。
四、大数据的挑战与发展方向4.1 数据安全与隐私保护随着数据量的增加，数据的安全性和隐私保护愈发重要，需要加强安全技术的研究和应用。
4.2 技术挑战大数据的处理需要高效的分布式计算、数据挖掘和机器学习等技术的支持，需要不断发展和创新。
4.3 数据规范与标准大数据的应用需要建立统一的数据规范和标准，方便数据共享和交流。
附件：本文档涉及的附件包括：大数据应用案例分析、大数据处理工具介绍等相关资料。
什么是大数据大数据技术有哪些(一)2024
什么是大数据大数据技术有哪些（一）引言概述:在当今信息时代，大数据已成为各行各业不可忽视的重要资源。
大数据的出现为企业、学术机构和政府等带来了前所未有的机遇和挑战。
本文将介绍什么是大数据以及大数据技术的种类。
大点1: 什么是大数据1.1 定义：大数据是指规模庞大、种类多样且增长迅速的数据集合。
1.2 特点：大数据具有高速、多样、广度和价值密度的特点。
1.3 来源：大数据由互联网、社交媒体、传感器和其他数据源产生。
大点2: 大数据技术的分类2.1 数据采集技术- 传感器技术：通过传感器收集来自物理设备等的数据。
- 无线通信技术：通过无线网络收集数据。
- 数据抓取技术：通过网络爬虫等方法从互联网抓取数据。
2.2 数据存储和管理技术- 分布式文件系统：将大数据分布在多个机器上进行存储和管理。
- 数据库管理系统：用于对大数据进行快速查询和分析。
- 数据仓库技术：将不同来源的大数据集中存储和管理。
2.3 数据处理和分析技术- 并行计算技术：利用多个计算资源并行处理大数据。
- 数据挖掘技术：通过挖掘大数据中的模式和关联关系，发现潜在的信息。
- 机器学习技术：利用算法和模型对大数据进行自动学习和预测。
2.4 数据可视化技术- 图表和图形展示：将大数据以可视化的方式呈现，便于用户理解和分析。
- 仪表盘和报表设计：设计交互式和实时的报表和仪表盘，方便用户查看数据。
2.5 数据安全和隐私保护技术- 数据加密技术：对大数据进行加密保护，防止未经授权的访问。
- 访问控制技术：限制对大数据的访问权限，确保数据安全。
- 数据脱敏技术：对敏感信息进行脱敏处理，保护个人隐私。
总结:大数据是指规模庞大、种类多样且增长迅速的数据集合。
大数据技术包括数据采集技术、数据存储和管理技术、数据处理和分析技术、数据可视化技术以及数据安全和隐私保护技术。
这些技术为我们深入挖掘大数据的价值提供了有力的支持，同时也带来了数据管理和安全方面的挑战。
大数据是什么
大数据是什么大数据（Big Data）是指规模庞大、复杂度高且难以用传统数据处理工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
这些数据集合通常包含结构化数据（如关系数据库中的数据）和非结构化数据（如文本、音频、视频等），并且具有高速度、高密度和高多样性的特点。
大数据的特点1. 体量巨大：大数据的数据量通常以TB（1TB=1024GB）或PB（1PB=1024TB）为单位，甚至更高。
2. 多样性：大数据可以包含来自各种来源和格式的数据，如传感器数据、社交媒体数据、图像和视频数据等。
3. 时效性：大数据的生成速度非常快，需要实时或近实时处理，以便及时获取有用的信息。
4. 真实性：大数据通常是从真实世界中收集的，具有较高的真实性和代表性。
5. 不确定性：大数据中的数据质量和准确性往往难以保证，需要进行数据清洗和预处理。
大数据的应用1. 商业决策：大数据分析可以帮助企业了解市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，从而做出更明智的商业决策。
2. 金融风控：通过对大数据的分析，可以识别潜在的风险和欺诈行为，提高金融机构的风险管理能力。
3. 医疗健康：利用大数据分析技术，可以挖掘医疗数据中的潜在关联和模式，提高疾病诊断和治疗效果。
4. 智慧城市：通过对城市中各种传感器和设备产生的大数据进行分析，可以优化城市交通、能源利用和公共服务等方面的运行效率。
5. 社交媒体分析：大数据分析可以帮助企业了解用户在社交媒体上的行为和偏好，从而改进产品和服务。
6. 物流管理：通过对物流数据的分析，可以优化运输路线、减少物流成本，提高物流效率。
7. 科学研究：大数据分析在天文学、生物学、气象学等领域有着广泛的应用，帮助科学家发现新的规律和知识。
大数据的处理技术1. 数据采集：通过传感器、日志文件、网络爬虫等方式收集大数据。
2. 数据存储：使用分布式文件系统（如Hadoop HDFS）或NoSQL数据库（如MongoDB）等技术进行大数据的存储。
大数据知识点全面总结
大数据知识点全面总结目录一、什么是大数据1.1 大数据的定义1.2 大数据的特点1.3 大数据的价值二、大数据的应用场景2.1 金融领域2.2 零售领域2.3 医疗健康领域2.4 交通领域2.5 农业领域三、大数据的技术工具3.1 Hadoop3.2 Spark3.3 Flink3.4 Kafka3.5 Elasticsearch四、大数据的挑战与解决方案4.1 数据存储与管理4.2 数据处理与分析4.3 数据安全与隐私4.4 数据可视化与决策支持五、大数据未来发展趋势5.1 人工智能与大数据的融合5.2 云计算与大数据的融合5.3 边缘计算与大数据的融合5.4 行业应用与大数据的融合六、结语一、什么是大数据1.1 大数据的定义大数据是指规模巨大、种类繁多、处理速度快的数据集合。
它包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
结构化数据是以表格形式存储的数据，如关系数据库中的数据；半结构化数据是具有一定组织结构但不符合传统关系数据库模式的数据，如XML、JSON格式的数据；非结构化数据是没有固定结构的数据，如文本、图像、音频、视频等。
1.2 大数据的特点大数据具有5V特征：Volume（数据量大）、Velocity（处理速度快）、Variety（种类繁多）、Veracity（真实性）、Value（价值高）。
Volume：大数据的数据量通常以TB、PB、甚至EB计算，远超传统数据库能力。
Velocity：大数据的处理速度要求非常高，需要能够实时或近实时地处理数据。
Variety：大数据的数据种类繁多，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
Veracity：大数据的真实性要求高，需要通过数据清洗、质量控制等手段保证数据的准确性和一致性。
Value：大数据的价值非常大，可以挖掘出隐藏在其中的商业洞见和价值。
1.3 大数据的价值大数据具有重要的商业价值。
通过对大数据的分析和挖掘，可以为企业带来以下益处：- 更好的决策支持- 更精准的市场营销- 更高效的运营管理- 更好的客户服务- 更快的产品创新二、大数据的应用场景2.1 金融领域在金融领域，大数据被广泛用于风险管理、信用评估、欺诈检测、投资决策等。
大数据是指什么
大数据是指什么大数据，这个词汇在当今时代已经变得耳熟能详，它指的是通过传统数据处理应用软件难以处理的大量、高速、多样化的数据集合。
大数据的概念不仅包括数据的规模，还涉及到数据的生成速度、多样性和价值。
以下是对大数据概念的详细解释：1. 大数据的规模：大数据的“大”字意味着数据的体量非常庞大，通常以TB（太字节）甚至PB（拍字节）为单位。
这些数据可能来源于各种渠道，如社交媒体、移动设备、传感器、交易记录等。
2. 数据生成的速度：大数据的生成速度非常快，几乎每时每刻都有新的数据产生。
例如，互联网用户在社交平台上发布的信息、在线交易系统产生的交易记录等，都在不断地产生新的数据。
3. 数据的多样性：大数据不仅包括结构化数据，如数据库中的表格数据，还包括非结构化数据，如文本、图片、视频等。
这种多样性使得大数据的处理和分析变得更加复杂。
4. 数据的价值：虽然大数据包含了大量的信息，但并非所有的数据都是有价值的。
大数据的价值在于通过分析和挖掘这些数据，能够发现潜在的模式、趋势和关联，从而为决策提供支持。
5. 大数据处理技术：为了处理和分析大数据，需要采用一系列先进的技术，如分布式存储系统、并行计算框架、数据挖掘算法等。
这些技术能够帮助我们从海量数据中提取有价值的信息。
6. 大数据的应用：大数据在各个领域都有广泛的应用，包括商业智能、健康医疗、金融分析、交通管理等。
通过大数据分析，企业和组织能够更好地理解客户需求、优化运营效率、预测市场趋势等。
7. 大数据的挑战：尽管大数据带来了巨大的潜力，但它也带来了一系列挑战，如数据隐私和安全问题、数据质量控制、人才短缺等。
这些挑战需要通过技术创新、政策制定和人才培养等方式来解决。
综上所述，大数据是一个多维度的概念，它涉及到数据的规模、速度、多样性、价值以及与之相关的技术和应用。
随着技术的发展和应用的深入，大数据将继续在各个领域发挥重要作用。
大数据是什么
大数据是什么大数据是指规模巨大、复杂多样、难以用传统数据处理工具进行管理和处理的数据集合。
它通常具有三个特征，即数据量大、速度快和种类多。
随着互联网的迅猛发展和信息化程度的提高，大数据已经成为当今社会的一个重要概念。
大数据的特征：1. 数据量大：大数据的特点之一是数据量庞大，通常以TB（千兆字节）甚至PB（百万兆字节）为单位进行计量。
这些数据来自各种来源，包括社交媒体、传感器、日志文件、电子邮件等。
2. 速度快：大数据的生成速度非常快，需要实时或者近实时的处理和分析。
例如，社交媒体平台每天产生大量的用户评论和互动数据，需要快速分析和响应。
3. 种类多：大数据不仅包括结构化数据（如数据库中的表格数据），还包括非结构化数据（如文本、音频、视频等）。
这些数据类型多样且格式各异，需要特殊的技术和工具进行处理和分析。
大数据的应用领域：1. 商业智能：大数据分析可以匡助企业了解市场趋势、消费者行为和竞争对手的动态。
通过对大数据的挖掘和分析，企业可以制定更精确的营销策略、改进产品设计和提高客户满意度。
2. 健康医疗：大数据在医疗领域的应用非常广泛。
通过分析大量的医疗数据，可以匡助医生提高诊断准确性、预测疾病发展趋势和制定个性化治疗方案。
3. 城市管理：大数据可以匡助城市管理者更好地了解城市居民的需求和行为，从而优化城市规划、交通管理和公共服务。
例如，通过分析交通流量数据，可以优化交通信号灯的控制，减少交通拥堵。
4. 金融服务：大数据在金融领域的应用也非常广泛。
通过分析大量的金融交易数据和市场数据，可以匡助金融机构更好地进行风险评估、市场预测和投资决策。
大数据的处理和分析技术：1. 分布式存储和计算：由于大数据的规模庞大，传统的单机存储和计算无法满足需求。
分布式存储和计算技术可以将数据分散存储在多台计算机上，并通过并行计算的方式进行处理和分析。
2. 数据挖掘和机器学习：数据挖掘和机器学习是大数据分析的核心技术。
大数据是什么
大数据是什么大数据（Big Data）是指规模庞大、复杂度高且难以通过传统数据处理工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
大数据的特点主要包括四个方面：数据量大、数据类型多样、数据生成速度快以及数据价值密度低。
数据量大：大数据的数据量通常以TB（Terabytes）或者PB（Petabytes）为单位进行衡量。
这些数据可以来自各种来源，包括传感器、社交媒体、电子商务、医疗保健等领域。
数据类型多样：大数据不仅包含结构化数据（如数据库中的表格数据），还包括非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
这些数据类型多样，需要使用不同的方法和工具进行处理和分析。
数据生成速度快：大数据的生成速度非常快，需要即时处理和分析。
例如，社交媒体上每秒钟产生的数据量非常庞大，需要实时监测和分析用户的行为和情绪。
数据价值密度低：大数据中往往包含了大量的噪音和冗余信息，数据的价值并不都是显而易见的。
因此，需要通过数据挖掘和分析技术，从大数据中提取出有价值的信息和洞察。
大数据的应用领域广泛，包括但不限于以下几个方面：1. 商业智能和市场分析：通过分析大数据，企业可以了解消费者的行为和偏好，优化产品设计和市场营销策略，提高销售和客户满意度。
2. 金融风险管理：银行和金融机构可以通过分析大数据，识别潜在的风险和欺诈行为，提高风险管理和预测能力。
3. 医疗保健：大数据可以帮助医疗机构分析患者的病历、病情和治疗效果，提供个性化的医疗服务和药物推荐。
4. 城市规划和交通管理：通过分析大数据，城市可以优化交通流量，提高公共交通的效率，减少交通事故和拥堵。
5. 农业和环境保护：通过分析气象数据、土壤数据和植物生长数据，农业和环保部门可以制定更科学的农作物种植计划和环境保护措施。
为了处理和分析大数据，需要使用一些特殊的技术和工具，包括：1. 分布式存储和计算：大数据通常存储在多个服务器上，需要使用分布式存储系统（如Hadoop）进行管理和处理。
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大数据（巨量资料（IT行业术语））编辑[1]大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
(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》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法[2]）大数据的4V特点：Volume （大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、veracity（真实性[3]）。
目录1历史2原理3大数据时代网站▪简介▪宗旨▪内容设置4解构5特点6用途7应用8数据价值9数据机遇10数据回报11实现回报12处理工具13操作方法▪SOA模型▪Hadoop▪Streams14治理计划15相关问题16发展前景▪价值▪存储17商业模式18企业应对19投资热点1历史编辑数据热情地赞颂为“第三次浪大数据时代由某风投公司投资组建，由资深专业团队独立运作，于2014年3月24日正式上线。
宗旨以做大数据行业第一媒体为宗旨，围绕大数据这一核心概念，专注聚焦国内外行业资讯，精准剖析数据应用，深度调研行业趋势，全面关注大数据传播，及时分享活动专题，见证并助推大数据行业的发展[5]。
内容设置业界资讯不仅涵盖国内资讯和技术前沿，我们还以敏锐的嗅觉捕捉到了政策解读及国外资讯之于大数据行业的价值所在，将重点关注国家政策及国外最新信息[5]。
数据应用实践是检验真理的唯一标准，实现大数据的产业化更离不开产品的研发及成功案例的部署。
行业研究大数据时代行业研究更为重要，虽说样本能够代表整体，但样本也需是精准化的样本，受众群体、价格、产品性质、市场份额等的调研才更有价值。
大数据传播品牌对人们的影响力越来越大，做品牌就是在传播渠道与内容营销之间玩转。
您的产品品牌会在大数据时代下崭露头角吗？活动专题关注展会，关注论坛，策划专题，Online-offline、Offline-online之间相互转换。
4解构编辑大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，我着手从三个层面来展开：第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。
我会从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。
第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。
我将分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。
第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。
我将分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。
5特点编辑大数据分析相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点。
《计算机学报》刊登的“架构大数据：挑战、现状与展望”一文列举了大数据分析平台需要具备的几个重要特性，对当前的主流实现平台——并行数据库、MapReduce及基于两者的混合架构进行了分析归纳，指出了各自的优势及不足，同时也对各个方向的研究现状及作者在大数据分析方面的努力进行了介绍，对未来研究做了展望。
大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。
从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。
前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。
第三，数据的来源，直接导致分析结果的准确性和真实性。
若数据来源是完整的并且真实，最终的分析结果以及决定将更加准确。
[6]第四，处理速度快，1秒定律。
最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
业界将其归纳为4个“V”——Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety （多样）、Veracity（真实性）从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术。
简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。
明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。
6用途编辑大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。
目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。
工程和科学问题尚未被重视。
大数据工程指大数据的规划建设运营管理的系统工程；大数据科学关注大数据网络发展和运营过程中发现和验证大数据的规律及其与自然和社会活动之间的关系。
物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。
[7]有些例子包括网络日志，RFID，传感器网络，社会网络，社会数据（由于数据革命的社会），互联网文本和文件;互联网搜索索引;呼叫详细记录，天文学，大气科学，基因组学，生物地球化学，生物，和其他复杂和/或跨学科的科研，军事侦察，医疗记录;摄影档案馆视频档案;和大规模的电子商务。
7应用编辑洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。
google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。
统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。
[1]麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。
[8][9][7]梅西百货的实时定价机制。
根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
Tipp24 AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。
该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性，然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。
这项举措减少了90%的预测模型构建时间。
SAP公司正在试图收购KXEN。
“SAP想通过这次收购来扭转其长久以来在预测分析方面的劣势。
”Laney分析到。
沃尔玛的搜索。
这家零售业寡头为其网站自行设计了最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。
根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。
“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。
”Laney说。
快餐业的视频分析(Laney没有说出这家公司的名字)。
该公司通过视频分析等候队列的长度，然后自动变化电子菜单显示的内容。
如果队列较长，则显示可以快速供给的食物;如果队列较短，则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。
Morton牛排店的品牌认知。
当一位顾客开玩笑地通过推特向这家位于芝加哥的牛排连锁店订餐送到纽约Newark机场(他将在一天工作之后抵达该处)时，Morton就开始了自己的社交秀。
首先，分析推特数据，发现该顾客是本店的常客，也是推特的常用者。
根据客户以往的订单，推测出其所乘的航班，然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提供晚餐。
也许，这听起来过于离奇，但是你必须审视自己：“我是否有能力做到这个程度?”Laney说。
PredPol Inc.。
PredPol公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到500平方英尺的范围内。
在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。
Tesco PLC(特易购)和运营效率。
这家超市连锁在其数据仓库中收集了700万部冰箱的数据。
通过对这些数据的分析，进行更全面的监控并进行主动的维修以降低整体能耗。
American Express(美国运通，AmEx)和商业智能。
以往，AmEx只能实现事后诸葛式的报告和滞后的预测。
“传统的BI已经无法满足业务发展的需要。
”Laney 认为。
于是，AmEx开始构建真正能够预测忠诚度的模型，基于历史交易数据，用115个变量来进行分析预测。
该公司表示，对于澳大利亚将于之后四个月中流失的客户，已经能够识别出其中的24%。
Express Scripts Holding Co.的产品制造。
该公司发现那些需要服药的人常常也是最可能忘记服药的人。
因此，他们开发了一个新产品：会响铃的药品盖和自动的电话呼叫，以此提醒患者按时服药。
Infinity Property & Casualty Corp.的黑暗数据(dark data)。
Laney对于黑暗数据的定义是，那些针对单一目标而收集的数据，通常用过之后就被归档闲置，其真正价值未能被充分挖掘。
在特定情况下，这些数据可以用作其他用途。
该公司用累积的理赔师报告来分析欺诈案例，通过算法挽回了1200万美元的代位追偿金额。
IBM战略IBM的大数据战略以其在2012年5月发布智慧分析洞察“3A5步”动态路线图作为基础。
所谓“3A5步”，指的是在“掌握信息”（Align）的基础上“获取洞察”（Anticipate），进而采取行动（Act），优化决策策划能够救业务绩效。
除此之外，还需要不断地“学习”（Learn）从每一次业务结果中获得反馈，改善基于信息的决策流程，从而实现“转型”（Transform）。
基于“3A5步”动态路线图，IBM提出了“大数据平台”架构。
该平台的四大核心能力包括Hadoop系统、流计算（StreamComputing）、数据仓库（Data Warehouse）和信息整合与治理（Information Integration and Governance）。
[4]在大数据处理领域，IBM于2012年10月推出了IBMPureSystems专家集成系统的新成员——IBM PureData系统。
这是IBM在数据处理领域发布的首个集成系统产品系列。
PureData系统具体包含三款产品，分别为PureDataSystem for Transactions、PureData System forAnalytics和PureData System for Operational Analytics，可分别应用于OLTP（联机事务处理）、OLAP（联机分析处理）和大数据分析操作。
与此前发布的IBMPureSystems系列产品一样，IBM PureData系统提供内置的专业知识、源于设计的集成，以及在其整个生命周期中的简化体验。
斯隆数字巡天收集在其最初的几个星期，就比在天文学的历史上之前的2000年的收集了更多的数据。
自那时以来，它已经积累了140兆兆字节的信息。
这个望远镜的继任者，大天气巡天望远镜，将于2016年在网上将获得数据公布，沃尔玛每隔一小时处理超过100万客户的交易，录入量数据库估计超过2.5 PB相当于美国国会图书馆的书籍的167倍。