大數(shù)據(jù)即海量的數(shù)據(jù)，一般至少要達(dá)到TB級(jí)別才能算得上大數(shù)據(jù)，相比于傳統(tǒng)的企業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)要更加多樣化，數(shù)值、文本、視頻、語(yǔ)音、圖像、文檔、XML、HTML等都可以作為大數(shù)據(jù)的內(nèi)容。

提到大數(shù)據(jù)，最常見(jiàn)的應(yīng)用就是大數(shù)據(jù)分析，大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)來(lái)源不僅是局限于企業(yè)內(nèi)部的信息化系統(tǒng)，還包括各種外部系統(tǒng)、機(jī)器設(shè)備、傳感器、數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)，如：政府、銀行、國(guó)計(jì)民生、行業(yè)產(chǎn)業(yè)、社交網(wǎng)站等數(shù)據(jù)，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)及工具將海量數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)匯總后，以圖形圖表的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)展現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的可視化，在此基礎(chǔ)上結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，發(fā)掘數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值。

應(yīng)用部分，大數(shù)據(jù)不僅包括企業(yè)內(nèi)部應(yīng)用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析，還包括與行業(yè)、產(chǎn)業(yè)的深度融合，大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用場(chǎng)景具有行業(yè)性，不同行業(yè)所呈現(xiàn)的內(nèi)容與分析維度各不相同，具體場(chǎng)景包括：互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)、政府行業(yè)、金融行業(yè)、傳統(tǒng)企業(yè)中的地產(chǎn)、醫(yī)療、能源、制造、電信行業(yè)等等。

1. 互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用代表為電商、社交、網(wǎng)絡(luò)檢索領(lǐng)域，可以根據(jù)銷售數(shù)據(jù)、客戶行為（活躍度、商品偏好、購(gòu)買率等）數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、商品收藏?cái)?shù)據(jù)、售后數(shù)據(jù)等、搜索數(shù)據(jù)刻畫用戶畫像，根據(jù)客戶的喜好為其推薦對(duì)應(yīng)的產(chǎn)品。

2. 政府行業(yè)在大數(shù)據(jù)分析部分包括質(zhì)檢部門、公安部門、氣象部門、醫(yī)療部門等，質(zhì)檢部門包括對(duì)商品生產(chǎn)、加工、物流、貿(mào)易、消費(fèi)全過(guò)程的信息進(jìn)行采集、驗(yàn)證、檢查，保證食品物品安全；氣象部門通過(guò)構(gòu)建大氣運(yùn)動(dòng)規(guī)律評(píng)估模型、氣象變化關(guān)聯(lián)性分析等路徑，精準(zhǔn)地預(yù)測(cè)氣象變化，尋找最佳的解決方案，規(guī)劃應(yīng)急、救災(zāi)工作。

3. 金融行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析多應(yīng)用于銀行、證券、保險(xiǎn)等細(xì)分領(lǐng)域，在大數(shù)據(jù)分析方面結(jié)合多種渠道數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，客戶在社交媒體上的行為數(shù)據(jù)、在網(wǎng)站上消費(fèi)的交易數(shù)據(jù)、客戶辦理業(yè)務(wù)的預(yù)留數(shù)據(jù)，結(jié)合客戶年齡、資產(chǎn)規(guī)模、消費(fèi)偏好等對(duì)客戶群進(jìn)行精準(zhǔn)定位，分析其在金融業(yè)的需求等。

4. 傳統(tǒng)行業(yè)包括：能源、電信、地產(chǎn)、零售、制造等。電信行業(yè)借助大數(shù)據(jù)應(yīng)用分析傳感器數(shù)據(jù)異常情況，預(yù)測(cè)設(shè)備故障，提高用戶滿意度；能源行業(yè)利用大數(shù)據(jù)分析挖掘客戶行為特征、消費(fèi)規(guī)律，提高能源需求準(zhǔn)確性；地產(chǎn)行業(yè)通過(guò)內(nèi)外部數(shù)據(jù)的挖掘分析，使管理者掌握和了解房地產(chǎn)行業(yè)潛在的市場(chǎng)需求，掌握商情和動(dòng)態(tài)，針對(duì)細(xì)分市場(chǎng)實(shí)施動(dòng)態(tài)定價(jià)和差別定價(jià)等；制造行業(yè)通過(guò)大數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)設(shè)備預(yù)測(cè)維護(hù)、優(yōu)化生產(chǎn)流程、能源消耗管控、發(fā)現(xiàn)潛在問(wèn)題并及時(shí)預(yù)警等。

伴隨著信息化的快速發(fā)展、數(shù)據(jù)量加大，已經(jīng)進(jìn)入數(shù)據(jù)時(shí)代，相信各行業(yè)間日后對(duì)于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用會(huì)更多、更深入。

大數(shù)據(jù)的核心作用是數(shù)據(jù)價(jià)值化，簡(jiǎn)單的說(shuō)就是大數(shù)據(jù)讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生各種“價(jià)值”，這個(gè)數(shù)據(jù)價(jià)值化的過(guò)程就是大數(shù)據(jù)要做的主要事情。

數(shù)據(jù)價(jià)值化的過(guò)程涉及到一個(gè)完整的產(chǎn)業(yè)鏈，包括數(shù)據(jù)的采集、整理、傳輸、存儲(chǔ)、安全、分析、呈現(xiàn)以及應(yīng)用。其中數(shù)據(jù)的采集主要來(lái)源于物聯(lián)網(wǎng)和傳統(tǒng)信息系統(tǒng)，而數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和安全則依賴于云計(jì)算平臺(tái)，可以說(shuō)大數(shù)據(jù)是物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算發(fā)展到一定階段的必然結(jié)果，物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)也被稱為第三次信息化浪潮的代表技術(shù)。

大數(shù)據(jù)有哪些具體的應(yīng)用呢？目前大數(shù)據(jù)的應(yīng)用體現(xiàn)在諸多領(lǐng)域，比較常見(jiàn)的有決策分析、推薦系統(tǒng)（電商平臺(tái)）、自動(dòng)駕駛、語(yǔ)音識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域，隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用將普及到越來(lái)越多的領(lǐng)域。

按照應(yīng)用的對(duì)象來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用對(duì)象可以簡(jiǎn)單的分為給人類提供輔助服務(wù)，以及為智能體提供決策服務(wù)。比如目前比較常見(jiàn)的大數(shù)據(jù)場(chǎng)景數(shù)據(jù)分析，場(chǎng)景數(shù)據(jù)分析的結(jié)果大部分情況下是給人類看的，通過(guò)這個(gè)分析的結(jié)果可以進(jìn)一步輔助人類作出各種決策。

未來(lái)，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用將更多的服務(wù)于人工智能產(chǎn)品（智能體），現(xiàn)在人工智能的研究也開(kāi)始以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)展開(kāi)，很多產(chǎn)品已經(jīng)開(kāi)始落地使用了。

從就業(yè)的角度來(lái)說(shuō)，由于大數(shù)據(jù)的產(chǎn)業(yè)鏈能夠容納各種人才，所以未來(lái)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域?qū)⑹且粋€(gè)比較大的就業(yè)渠道，學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。

大數(shù)據(jù)是我的主要研究方向之一，目前我也在帶大數(shù)據(jù)方向的研究生，我會(huì)陸續(xù)在我們寫一些關(guān)于大數(shù)據(jù)方面的文章，感興趣的朋友可以關(guān)注我的我們，相信一定會(huì)有所收獲。

如果有大數(shù)據(jù)方面的問(wèn)題，也可以咨詢我。

謝謝！

答，什么是大數(shù)據(jù)，這句詞意我熱衷想說(shuō)的，應(yīng)該算是我們國(guó)家的高端技術(shù)北斗衛(wèi)星GPS吧，它的科技的魅力和技術(shù)功能，促發(fā)了人們第一生產(chǎn)力，科技含量至力于 當(dāng)今的軍事國(guó)防的強(qiáng)盛，高鐵制造技術(shù)領(lǐng)先，橋梁工程民用建設(shè)，電力網(wǎng)絡(luò)，科技l通訊，電信網(wǎng)絡(luò)，智能手機(jī)，行車導(dǎo)航，人們生活息息相關(guān)事情，都離不開(kāi)我們國(guó)家領(lǐng)先世界高尖端技術(shù)，北斗衛(wèi)星GPS導(dǎo)航的功能。中國(guó)高端技術(shù)北斗衛(wèi)星GPS作用給人類杰出貢獻(xiàn)，算得上是我們國(guó)家富民強(qiáng)國(guó)，人們盛夏共享科技的大數(shù)據(jù)。

“Big Data is like teenage sex:Everyone talks about it，nobody really knows how to do it，everyone thinks everyone else is doing it，so everyone claims they are doing it too.”

2013年被稱為大數(shù)據(jù)元年，各行各業(yè)都逐漸開(kāi)啟大數(shù)據(jù)應(yīng)用時(shí)代。直至現(xiàn)在，大數(shù)據(jù)依然為人所津津樂(lè)道。

何為大數(shù)據(jù)？

1PB夠大嗎？

如果你沒(méi)有直觀印象，可以聯(lián)想一下你的電腦硬盤容量，標(biāo)配是500G-1TB，大部分人用了一兩年，可能這部分容量都沒(méi)用完。而1PB=1024TB=1048576GB。

在實(shí)際中，一個(gè)小有名氣的游戲一天的數(shù)據(jù)量就在數(shù)十TB左右，甚至更多。

如果你以為PB單位已經(jīng)是最大了？那就大錯(cuò)特錯(cuò)了?。。?！

在PB之上，還有EB（Exabyte 百億億字節(jié) 艾字節(jié)），ZB（Zettabyte 十萬(wàn)億億字節(jié) 澤字節(jié)），YB（Yottabyte 一億億億字節(jié) 堯字節(jié)），而這些單位也只是為了方便統(tǒng)計(jì)海量數(shù)據(jù)所給出的當(dāng)前單位，在未來(lái)還可能出現(xiàn)更大的單位。

因特爾公司首席執(zhí)行官Brian Krzanich表示，2020年互聯(lián)網(wǎng)用戶每天將產(chǎn)生1.5GB的數(shù)據(jù)。

HIS數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，到2025年，全球互聯(lián)網(wǎng)（IoT）連接設(shè)備的總安裝量預(yù)計(jì)將達(dá)到754.4億，這部分設(shè)備每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量可想而知。

按照前面的數(shù)據(jù)關(guān)系，得出1ZB大概是1.1萬(wàn)億GB，等同于全世界沙子數(shù)量總和。

從上圖中不難看出，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)每年都在爆炸式增長(zhǎng)。當(dāng)然，大數(shù)據(jù)并不只是數(shù)據(jù)量大而已，它還有其他更深的含義。

對(duì)于大數(shù)據(jù)，麥肯錫全球研究所給出的定義是：

”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?！?/p>

大數(shù)據(jù)具有五大特點(diǎn)，稱為5V。

1. 多樣（Variety）

大數(shù)據(jù)的多樣性是指數(shù)據(jù)的種類和來(lái)源是多樣化的，數(shù)據(jù)可以是結(jié)構(gòu)化的、半結(jié)構(gòu)化的以及非結(jié)構(gòu)化的，數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)形式包括但不僅限于文本，圖像，視頻，HTML頁(yè)面等等。

2. 大量（Volume）

大數(shù)據(jù)的大量性是指數(shù)據(jù)量的大小，這個(gè)就是上面筆者介紹的內(nèi)容，不再贅述。

3. 高速（Velocity）

大數(shù)據(jù)的高速性是指數(shù)據(jù)增長(zhǎng)快速，處理快速，每一天，各行各業(yè)的數(shù)據(jù)都在呈現(xiàn)指數(shù)性爆炸增長(zhǎng)。在許多場(chǎng)景下，數(shù)據(jù)都具有時(shí)效性，如搜索引擎要在幾秒中內(nèi)呈現(xiàn)出用戶所需數(shù)據(jù)。企業(yè)或系統(tǒng)在面對(duì)快速增長(zhǎng)的海量數(shù)據(jù)時(shí)，必須要高速處理，快速響應(yīng)。

4. 低價(jià)值密度（Value）

大數(shù)據(jù)的低價(jià)值密度性是指在海量的數(shù)據(jù)源中，真正有價(jià)值的數(shù)據(jù)少之又少，許多數(shù)據(jù)可能是錯(cuò)誤的，是不完整的，是無(wú)法利用的?？傮w而言，有價(jià)值的數(shù)據(jù)占據(jù)數(shù)據(jù)總量的密度極低，提煉數(shù)據(jù)好比浪里淘沙。

5. 真實(shí)性（Veracity）

大數(shù)據(jù)的真實(shí)性是指數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度和可信賴度，代表數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

數(shù)據(jù)一直都在，變革的是方式

大數(shù)據(jù)的意義不僅僅在于生產(chǎn)和掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，更重要的是對(duì)有價(jià)值的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。

人類從來(lái)不缺數(shù)據(jù)，缺的是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度價(jià)值挖掘與利用?？梢哉f(shuō)，從人類社會(huì)有了文字以來(lái)，數(shù)據(jù)就開(kāi)始存在了，現(xiàn)在亦是如此。這其中唯一改變的是數(shù)據(jù)從產(chǎn)生，到記錄，再到使用這整個(gè)流程的形式。

1. 數(shù)據(jù)生產(chǎn)

在人類社會(huì)的早期，民以食為天，數(shù)據(jù)的產(chǎn)生大多與商品，食物，土地等掛鉤。舊石器時(shí)代的部落人民在樹(shù)枝或骨頭上刻下凹痕來(lái)記錄日常的交易活動(dòng)或物品供應(yīng)。

為了衡量商品長(zhǎng)度，中國(guó)人發(fā)明了尺、里、寸、丈、步、仞等長(zhǎng)度單位；為了衡量重量，發(fā)明了升、斗，斛等重量單位。

在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，數(shù)據(jù)的生產(chǎn)變得更為容易。美國(guó)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心曾指出，互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)每年都將增長(zhǎng)50%，每?jī)赡瓯銓⒎槐?，而目前世界?0%以上的數(shù)據(jù)是最近幾年才產(chǎn)生的。

每人每天都會(huì)產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，如視頻數(shù)據(jù)，電商數(shù)據(jù)，社交數(shù)據(jù)等等。

全球每60秒產(chǎn)生的數(shù)據(jù)

2. 數(shù)據(jù)記錄

千年之前，人們用龜甲石鼓、簡(jiǎn)牘絹帛到造紙術(shù)成熟后的刻本等一切觸手可及的器物來(lái)作為數(shù)據(jù)的載體。

千年之后，人們用圖書，報(bào)紙，硬盤，光盤，存儲(chǔ)器等各種更為靈活，簡(jiǎn)便的方式記錄數(shù)據(jù)。

3. 數(shù)據(jù)利用

古人利用利用甲骨文占卜判斷兇吉，利用占星術(shù)預(yù)測(cè)朝代興衰；利用螞蟻搬家，燕子低飛，蚯蚓出洞來(lái)預(yù)測(cè)天氣。

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，企業(yè)或產(chǎn)品利用電商數(shù)據(jù)為用戶推薦商品，利用社交數(shù)據(jù)做廣告營(yíng)銷等等。

在大數(shù)據(jù)概念興起之前，大部分企業(yè)并沒(méi)有注意到數(shù)據(jù)的寶貴價(jià)值，只是在純粹的生產(chǎn)和記錄數(shù)據(jù)。更有甚者視海量數(shù)據(jù)為累贅，因?yàn)閿?shù)據(jù)的存儲(chǔ)與管理需要耗費(fèi)企業(yè)大量的成本，極少有企業(yè)能把數(shù)據(jù)作為一種資源，嗅到大數(shù)據(jù)背后的價(jià)值，從而加以利用。就算到現(xiàn)在，數(shù)據(jù)資源的整合利用能力依然是考驗(yàn)每個(gè)企業(yè)的一大難點(diǎn)。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用

大數(shù)據(jù)作為一個(gè)能夠改變產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的技術(shù)，只有切實(shí)落地才能帶來(lái)真正的價(jià)值。

其實(shí)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用范圍非常廣，不單單限于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，在其他諸如金融，制造業(yè)，交通物流方面也都有非常大的應(yīng)用價(jià)值。

1. 大數(shù)據(jù)讓借貸款更加放心

在金融行業(yè)中，以借貸款為例。在貸款前，貸款借出方會(huì)先利用大數(shù)據(jù)對(duì)借款人進(jìn)行貸前審核，以此來(lái)保障貸后的還款率。

借出方從各個(gè)渠道合法收集借款人的標(biāo)簽信息，如學(xué)歷，職業(yè)，薪資狀況，歷史借還款情況等（據(jù)說(shuō)一個(gè)用戶的標(biāo)簽維度可以達(dá)到7000個(gè)）。海量數(shù)據(jù)被放入反欺詐模型，還款能力模型，身份驗(yàn)證模型等數(shù)個(gè)中做訓(xùn)練，最終得出是否通過(guò)本次貸款申請(qǐng)，貸款的額度，貸款人的還款意愿等評(píng)估信息。

借款人數(shù)據(jù)收集的越多，標(biāo)簽維度越細(xì)，數(shù)據(jù)越真實(shí)，則審核效果越全面。

2. 大數(shù)據(jù)讓廣告營(yíng)銷更高效

廣告作為互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)最常見(jiàn)的變現(xiàn)手段之一，大數(shù)據(jù)賦能廣告營(yíng)銷，讓廣告從惹人惱轉(zhuǎn)變?yōu)閺V告即內(nèi)容，廣告即服務(wù)。

曾幾何時(shí)，你會(huì)發(fā)現(xiàn)日常生活中看到的廣告居然那么懂你。點(diǎn)開(kāi)淘寶，你最愛(ài)的商品被推薦在Banner首頁(yè)；打開(kāi)微信朋友圈，映入眼簾的是你正想要做的汽車保養(yǎng)；打開(kāi)百度搜索，你前兩天看的別墅信息赫然出現(xiàn)。

這一切的實(shí)現(xiàn)都得益于大數(shù)據(jù)賦能廣告。

在廣告投放前期，通過(guò)大數(shù)據(jù)手段大量的整合、分析數(shù)據(jù)，包括用戶的瀏覽習(xí)慣、消費(fèi)行為、瀏覽記錄、對(duì)廣告的點(diǎn)擊數(shù)量等，并從中挖掘出有效的信息；構(gòu)建全面的用戶畫像，結(jié)合廣告業(yè)務(wù)，精準(zhǔn)定位目標(biāo)用戶，保證廣告定向投放。

大數(shù)據(jù)構(gòu)建用戶畫像

在廣告投放的中后期，通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)反饋，結(jié)合用戶所處地域，時(shí)間的變化，動(dòng)態(tài)優(yōu)化廣告素材，調(diào)整廣告的呈現(xiàn)方式與廣告的展覽位置，讓同一個(gè)用戶在不同的場(chǎng)景下享受不一樣的廣告服務(wù)，實(shí)現(xiàn)一人千面，增加廣告營(yíng)銷效果，提升廣告主KPI。

3. 大數(shù)據(jù)賦能零售

新零售時(shí)代，客戶的需求無(wú)時(shí)無(wú)刻不在變化，大數(shù)據(jù)賦能零售，讓零售在人，貨，場(chǎng)上進(jìn)行變革。

零售商可以借助大數(shù)據(jù)對(duì)未來(lái)市場(chǎng)需求進(jìn)行預(yù)測(cè)，搶先一步對(duì)庫(kù)存進(jìn)行管理。在流量高發(fā)的前期，及時(shí)補(bǔ)足庫(kù)存，提升商品供應(yīng)率；在流量散去的前期，及時(shí)去庫(kù)存，避免庫(kù)存積壓。

借助大數(shù)據(jù)分析用戶地域分布情況，商店流量，消費(fèi)者習(xí)慣等那個(gè)，在合適的地區(qū)開(kāi)設(shè)商店，建造倉(cāng)庫(kù)。在物流發(fā)貨時(shí)，從數(shù)據(jù)出發(fā)，合理規(guī)劃運(yùn)輸路勁，降低運(yùn)輸成本。

利用數(shù)據(jù)還可以統(tǒng)一上下游供應(yīng)鏈交互，解決數(shù)據(jù)不對(duì)成問(wèn)題，減小牛鞭效應(yīng)，提升供應(yīng)鏈中每個(gè)環(huán)節(jié)的利用效率。

總結(jié)

數(shù)據(jù)一直都在，大數(shù)據(jù)變革的只是方式。大數(shù)據(jù)并不神秘，神秘的是對(duì)未知數(shù)據(jù)的探索與利用。

精準(zhǔn)分析。

大數(shù)據(jù)就是將宏觀的經(jīng)濟(jì)調(diào)控，通過(guò)計(jì)算機(jī)進(jìn)行云計(jì)算后，將微觀的供求信息準(zhǔn)確、快速的提供給供需雙方的過(guò)程。直觀的說(shuō)，就是將供需雙方同時(shí)置于一個(gè)較大的〝商品展銷會(huì)〞現(xiàn)場(chǎng)，讓供需雙方能夠以最快的時(shí)間實(shí)現(xiàn)自已的目的。例如，目前國(guó)內(nèi)的ucloud巴巴、滴滴平臺(tái)、美團(tuán)等等，都是應(yīng)用的大數(shù)據(jù)。

做判斷，采取符合現(xiàn)實(shí)行動(dòng)。大數(shù)據(jù)就是現(xiàn)實(shí)的匯總

首先，結(jié)合了大數(shù)據(jù)分析和天氣建模技術(shù)的能源電力系統(tǒng)能夠提高風(fēng)電的可靠性。以往對(duì)風(fēng)資源的預(yù)測(cè)不夠精準(zhǔn)，在風(fēng)能無(wú)法貢獻(xiàn)預(yù)期功力時(shí)，火電就要作為后備電力。這樣，電網(wǎng)對(duì)風(fēng)電的依賴程度越高，需要建設(shè)后備電站的成本就越高。另外，啟用火電站的就等于向環(huán)境中釋放碳排。然而，在大數(shù)據(jù)分析的幫助下，溫度、氣壓、濕度、降雨量、風(fēng)向和風(fēng)力等變量都得到充分考慮，對(duì)風(fēng)電的預(yù)測(cè)更加精準(zhǔn)。電網(wǎng)調(diào)度人員可以提前做好調(diào)度安排，也有助于電網(wǎng)消納更多風(fēng)電。

除了做到更精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)，檢測(cè)和采集風(fēng)機(jī)的運(yùn)轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)、風(fēng)場(chǎng)的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)還有利于風(fēng)機(jī)制造商更好地改善風(fēng)機(jī)的性能，風(fēng)電場(chǎng)業(yè)主在追求風(fēng)場(chǎng)效益最大化時(shí)也離不開(kāi)大數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)在風(fēng)電領(lǐng)域的應(yīng)用前景看起來(lái)很美，但當(dāng)前存在的問(wèn)題是，將風(fēng)機(jī)、風(fēng)場(chǎng)的數(shù)據(jù)匯集起來(lái)并非易事。這些數(shù)據(jù)分散在風(fēng)機(jī)制造商、風(fēng)場(chǎng)業(yè)主、系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)商和運(yùn)維服務(wù)商等多個(gè)環(huán)節(jié)手中，他們能從這些數(shù)據(jù)中得到利益卻無(wú)法做到合理分配，所以，有些利益相關(guān)方寧愿不分享這些數(shù)據(jù)。

知識(shí)產(chǎn)權(quán)問(wèn)題也是大數(shù)據(jù)影響風(fēng)電進(jìn)程的一個(gè)攔路虎。試想，如果多家風(fēng)機(jī)制造商都公開(kāi)風(fēng)機(jī)的設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)，那將是整個(gè)行業(yè)的幸事，通過(guò)交流和分享，風(fēng)機(jī)的設(shè)計(jì)會(huì)有所改善性，性能會(huì)提高。但出于商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)考慮，風(fēng)機(jī)制造商往往將這些數(shù)據(jù)視為商業(yè)機(jī)密、競(jìng)爭(zhēng)利器，不愿公開(kāi)。同理，風(fēng)場(chǎng)業(yè)主收集和保存的風(fēng)電運(yùn)行數(shù)據(jù)不但有助于他們做出更好的業(yè)務(wù)決策，也有利于第三方運(yùn)維企業(yè)提供更好的服務(wù)，但在實(shí)際情況下，運(yùn)維商卻很難得到這些數(shù)據(jù)。

風(fēng)電行業(yè)的意義在于向終端消費(fèi)者提供更穩(wěn)定、更清潔、更廉價(jià)的電力，這是行業(yè)存在合理性的根據(jù)，也是業(yè)界努力的方向。共建并分享運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，進(jìn)而激發(fā)這些數(shù)據(jù)的全部潛力才是風(fēng)電行業(yè)迎接大數(shù)據(jù)時(shí)代的應(yīng)有姿態(tài)。

還用于網(wǎng)絡(luò)日志，RFID，傳感器網(wǎng)絡(luò)，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，社會(huì)數(shù)據(jù)（由于數(shù)據(jù)革命的社會(huì)），互聯(lián)網(wǎng)文本和文件;互聯(lián)網(wǎng)搜索索引;呼叫詳細(xì)記錄，天文學(xué)，大氣科學(xué)，基因組學(xué)，生物地球化學(xué)，生物，和其他復(fù)雜和/或跨學(xué)科的科研，軍事偵察，醫(yī)療記錄;攝影檔案館視頻檔案;和大規(guī)模的電子商務(wù) ?；@球比賽當(dāng)中利用大數(shù)據(jù)對(duì)球員的個(gè)人在比賽場(chǎng)上的數(shù)據(jù)分析，可以幫助比賽變得更加精彩。

大數(shù)據(jù)的意思就是在線數(shù)據(jù)，這樣你的數(shù)據(jù)才能有價(jià)值，用于分析或者處理，大量的數(shù)據(jù)在線后的分析才更有意義，得到你想要的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用如今越來(lái)越廣泛，基本上各行各業(yè)都可以運(yùn)用到大數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)化的應(yīng)用、分析、預(yù)測(cè)等。對(duì)于大數(shù)據(jù)應(yīng)用的工具有很多，據(jù)我所知，國(guó)內(nèi)的finereport也不錯(cuò)，類excel界面，特色功能報(bào)表制作，報(bào)表權(quán)限分配，報(bào)表管理，還有填報(bào)（網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)填數(shù)），支持各種數(shù)據(jù)庫(kù)，能去各種數(shù)據(jù)源，專門解決復(fù)雜的中國(guó)式報(bào)表。

大數(shù)據(jù)指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。通過(guò)大量的統(tǒng)計(jì)了解大家的喜好，想要的東西，從而得到他們想要的，比如精準(zhǔn)營(yíng)銷，征信分析，消費(fèi)分析等等