大數據是需求
⑴ 大數據實驗室功能需求
主要還是硬體設備的需求，其他的都好說！
⑵ 如何利用大數據進行用戶需求分析
1.可視化分析
大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
2. 數據挖掘演算法
大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統
計
學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如
果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。
3. 預測性分析
大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
4. 語義引擎
非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。
5.數據質量和數據管理。 大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。
大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。
大數據的技術
數據採集： ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
數據存取： 關系資料庫、NOSQL、SQL等。
基礎架構： 雲存儲、分布式文件存儲等。
數
據處理： 自然語言處理(NLP，Natural Language
Processing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機地理解地自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理
解也稱為計算語言學。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧的核心課題之一。
統計分析：
假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、 方差分析 、
卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、
因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。
數
據挖掘： 分類
（Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity
grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and
Visualization）、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)
模型預測 ：預測模型、機器學習、建模模擬。
結果呈現： 雲計算、標簽雲、關系圖等。
大數據的處理
1. 大數據處理之一：採集
大
數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的
數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除
此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時
有可能會有成千上萬的用戶
來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間
進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
2. 大數據處理之二：導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些
海量數據進行有效的分析，還是應該將這
些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使
用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。
導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
3. 大數據處理之三：統計/分析
統
計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通
的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於
MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。
統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
4. 大數據處理之四：挖掘
與
前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數
據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於
統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並
且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。
整個大數據處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數據處理。
⑶ 雲計算和大數據的標准化需求和標准化組織有哪些
大數據（big
data），是指無來法在可承受自的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。
有人把數據比喻為蘊
藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。
大數據的價值體現在以下幾個方面：
1)對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷;
2)
做小而美模式的中長尾企業可以利用大數據做服務轉型;
3)
面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。
⑷ 大數據發展前景怎麼樣 這個行業有前途嗎
如果你是合格來的大數據開發技術源人員，那當然有高薪的工作，並不是說你學完了之後就一定有高薪工作的，那需要看你學習怎麼樣。
目前大數據培訓相對其他培訓項目要好就業，
因為其他語言還是技能培訓都是有一定的市場基礎的，
而大數據在最近兩年才大力發展，並且在各領域蔓延，
因此所產生的人才缺口巨大，而在企業中真正對大數據技能比較強力的技術人才，又特別的少；
應用越來越廣，技術人才卻產生較慢，剛培訓的人員，只能適應基本的軟體操作和理論基礎；
還達不到企業要完成復雜業務的技術需求；
所以培訓入門快，拿薪資快，但只是一時，進入企業，不努力學習是跟不上發展與用人需求的。
⑸ 什麼是大數據分析
大數據分析是指對規模巨大的數據進行分析。
大數據(big data,mega data)，或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。可以概括為5個V， 數據量大(Volume)、速度快(Velocity)、類型多(Variety)、價值(Value)、真實性(Veracity)。
大數據分析的六個基本方面：
1. Analytic Visualizations(可視化分析)
2. Data Mining Algorithms(數據挖掘演算法)
3. Predictive Analytic Capabilities(預測性分析能力)
4. Semantic Engines(語義引擎)
5. Data Quality and Master Data Management(數據質量和數據管理)
6.數據存儲，數據倉庫
大數據分析的作用：
1.積極主動&預測需求: 客戶通過分享數據，降低數據使用的隱私級別，期望企業能夠了解他們，形成相應的互動，並在所有的接觸點提供無縫體驗。
2. 緩沖風險&減少欺詐: 安全和欺詐分析旨在保護所有物理、財務和知識資產免受內部和外部威脅的濫用。
3.提供相關產品: 通過對個人公布的想法和觀點的第三方數據源進行有效整理，再進行相應分析，可以幫助企業在需求發生變化或開發新技術的時候保持競爭力，並能夠加快對市場需求的預測，在需求產生之前提供相應產品。
4. 個性化&服務: 大數據帶來了基於客戶個性進行互動的機會。這是通過理解客戶的態度，並考慮實時位置等因素，從而在多渠道的服務環境中帶來個性化關注實現的。
5. 優化&改善客戶體驗：運營管理不善可能會導致無數重大的問題，這包括面臨損害客戶體驗，最終降低品牌忠誠度的重大風險。通過在流程設計和控制，以及在商品或服務生產中的業務運營優化中應用分析技術，可以提升滿足客戶期望的有效性和效率，並實現卓越的運營。
⑹ 金融機構有哪些信息化，大數據需求
數據大集中
數據大集中是一個過程，之前整個銀行體系都在分行，包括證券公司也是如此。這些金融機構並沒有集中的數據中心概念，所以他們先做了數據大集中。
數據倉庫
數據倉庫是在數據大集中的基礎上，提升、改善了數據的質量。
報表
在上面兩步的基礎上，做了兩個報表：一個是監管報表，另一個是內部管理報表。
決策支持
決策支持是基於報表而形成的系統。但是，最後形成的決策支持系統扮演的角色並不是全局性的。比如，針對風險部門的是風險數據倉庫，針對業務部的是客戶數據倉庫，所以在金融信息化過程中，以上四個方面還是部分處於分離的狀態。
數據整合
無論做什麼樣的分析，數據質量是最重要的。如果數據質量差，很多事情都做不了。
公開數據現在越來越開放，比如說工商數據、徵信數據。所以我覺得很多公開數據的運用，確實為數據分析提供了非常好的基礎。
智能金融的嘗試
為什麼用嘗試二字，因為我還是持一個比較保守的觀點。就智能金融而言，現在的數據挖掘技術與人工智慧技術還是不夠的，但是我相信科技的不斷發展肯定會解決這個問題。我一直堅信一個觀點就是：以後絕對不會存在物理上雲的概念。再過十年或者二十年所有的東西都是雲，這就是趨勢，是你沒有辦法改變的。我覺得智能金融或者大數據是一個趨勢，是一個沒有辦法去改變、沒有餘地可討論的趨勢。
⑺ 大數據是什麼意思
大數據是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。
大數據是一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。
大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。
從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。
(7)大數據是需求擴展閱讀：
大數據的應用
1、洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。
2、google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。
3、統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。
4、麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。
5、梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。
6、醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰，而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展，這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。