第159章 大数据

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过几天复旦大学会组织一场关于大数据的会议，陆云要上去做一场演讲，他需要回去写点稿子，做PPT。</p>

10月15日，复旦大学多媒体会议室坐满了来自各行各业的大佬，以及政府部门代表，连过道都站满了前来旁听的老师和学生。</p>

陆云一身站在演讲台上，说道“各位领导各位来宾，我的名字叫陆云，今天我在这里对大家阐述一下我对大数据这一概念的理解。”</p>

“其实在很早以前，物理和化工领域已经对大数据进行了基本的应用，因为实验会产生大量的数据，我们需要从中找到自己数据就需要对其进行具体的分析。”</p>

因为数据是很庞大的，这其中就产生了几个过程:第一，怎么让数据产生，第二，怎么收集数据，第三怎么利用数据。</p>

大数据是指无法在合理时间内用常规软件工具捕获、管理和处理的海量数据集合，它通常具有大量、高速、多样、低价值密度和真实性的特点。</p>

大数据的概念不仅仅指数据量的庞大，还包括数据的处理速度、多样性以及如何从这些数据中提取价值。具体来说：</p>

1. **Volume（大量）：指的是数据的规模非常巨大，可以达到PB（Petabyte）甚至EB（Exabyte）级别。</p>

2. **Velocity（高速）：数据的生成速度非常快，需要实时或近实时的处理能力。</p>

3. **Variety（多样）：数据类型繁多，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。</p>

4. **Value（低价值密度）：大数据中的有价值信息密度较低，需要通过分析提取有用信息。</p>

5. **Veracity（真实性）：数据的准确性和可信度，对于决策支持尤为重要。</p>

就像我经常给人家举例，如果我能通过数据分析知道某地一天的物质消耗，或者一周一月的数据，我们是不是可以做到精准安排?避免了物资的挤压和浪费，同时可以合理的进行生产。</p>

大数据的价值体现在其能够帮助企业和个人做出更加精准的决策，提供洞察力和流程优化能力。例如，在商业领域，大数据可以用于市场分析、消费者行为预测、风险管理等；在医疗领域，可以通过分析大量的患者数据来提高诊断的准确性和治疗的效果；在城市管理中，大数据可以帮助优化交通流量、节能减排等……”</p>

陆云在会议上进行多种多样的举例，浅显易懂的表达下面的人基本上都听明白了。</p>

中国是个人口大国，但是又是个资源贫乏的国家，大量的资源需要进口，如果有数据支持那好处可是巨大的。</p>

资源配给分配，企业生产决策，物资采购，病理分析等等等等……</p>

但是这个工程太庞大了，需要各行各业的通力协作。</p>

谁产生这些数据?</p>

谁收集这些数据?</p>

谁处理这些数据?</p>

谁利用这些数据?</p>

牵扯到隐私和机密这些事情怎么处理?</p>

陆云就不管了，他只负责把火点起来。</p>

任何产业的发展都离不开技术的革新，这不是一个人，一家企业能做的事情。</p>

陆云获得了一堆名片后，离开了会场。</p>

会议的影响是巨大的，各大互联网企业第一次稍微看懂了陆云的商业逻辑。</p>

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