1. 大數據解讀 處理信息的六個關鍵環節
大數據解讀：處理信息的六個關鍵環節
大數據按照信息處理環節可以分為數據採集、數據清理、數據存儲及管理、數據分析、數據顯化，以及產業應用等六個環節。而在各個環節中，已經有不同的公司開始在這里佔位。
1、數據採集：Google、CISCO 這些傳統的IT公司早已經開始部署數據收集的工作。在中國，淘寶、騰訊、網路等公司已經收集並存儲大量的用戶習慣及用戶消費行為數據。德勤預計，在未來，會有更為專業的數據收集公司針對各行業的特定需求，專門設計行業數據收集系統。
2、數據清理：當大量龐雜無序的數據收集之後，如何將有用的數據篩選出來，完成數據的清理工作並傳遞到下一環節，這是隨著大數據產業分工的不斷細化而需求越來越高的環節。除了Intel等老牌IT企業，Teradata、Informatica等專業的數據處理公司呈現了更大的活力。在中國，華傲數據等類似廠商也開始不斷涌現。德勤預計，在未來，將會有大量的公司專注於數據清理。
3、數據存儲及管理：數據的存儲、管理是數據處理的兩個細分環節。這兩個細分環節之間的關系極為緊密。數據管理的方式決定了數據的存儲格式，而數據如何存儲又限制了數據分析的深度和廣度。由於相關性極高，通常由一個廠商統籌設計這兩個細分環節將為更為有效。從廠商佔位角度來分析，IBM、Oracle等老牌的數據存儲提供商有明顯的既有優勢，他們在原有的存儲業務之上進行相應的深度拓展，輕松占據了較大的市場份額。而 Apache Software Foundation等新生公司，以開源的戰略匯集了行業專精的智慧，成為大數據發展的領軍企業。
4、數據分析：傳統的數據處理公司SAS及SPSS在數據分析方面有明顯的優勢。然而，基於開源軟體基礎構架Hadoop的數據分析公司最近幾年呈現爆發性增長。例如，成立於 2008 年的Cloudera公司，幫助企業管理和分析基於開源Hadoop產品的數據。由於能夠幫助客戶完成定製化的數據分析需求，Cloudera擁有了如Expedia、摩根大通等大批的知名企業用戶，僅僅五年時間，其市值估值已達到7億美元。
5、數據的解讀：將大數據的分析結果還原為具體的行業問題。SAP、SAS等數據分析公司在其已有的業務之上加入行業知識成為此環節競爭的佼佼者。同時，因大數據的發展而應運而生的wibidata等專業的數據還原公司也開始蓬勃發展。
6、數據的顯化：這一環節中，大數據真正開始幫助管理實踐。通過對數據的分析和具象化，將大數據能夠推導出的結論量化計算、同時應用到行業中去。這一環節需要行業專精人員，通過大數據給出的推論，結合行業的具體實踐制定出真正能夠改變行業現狀的計劃。
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2. 什麼是數據處理什麼是數據管理兩者之間的區別是什麼
兩者是完全不同的。
數據處理的基本目的是從大量的、可能是雜亂無章的、難以理解的數據中抽取並推導出對於某些特定的人們來說是有價值、有意義的數據。
數據處理是系統工程和自動控制的基本環節。數據處理貫穿於社會生產和社會生活的各個領域。數據處理技術的發展及其應用的廣度和深度，極大地影響了人類社會發展的進程。
數據管理是利用計算機硬體和軟體技術對數據進行有效的收集、存儲、處理和應用的過程。其目的在於充分有效地發揮數據的作用。實現數據有效管理的關鍵是數據組織。
隨著計算機技術的發展，數據管理經歷了人工管理、文件系統、 資料庫系統三個發展階段。在資料庫系統中所建立的數據結構，更充分地描述了數據間的內在聯系。
便於數據修改、更新與擴充，同時保證了數據的獨立性、可靠、安全性與完整性，減少了數據冗餘，故提高了數據共享程度及數據管理效率。
3. 數據、信息、數據處理、資料庫之間有什麼關系
資料庫技術是信息系統的一個核心技術。是一種計算機輔助管理數據的方法，它研究如何組織和存儲數據，如何高效地獲取和處理數據。是通過研究資料庫的結構、存儲、設計、管理以及應用的基本理論和實現方法，並利用這些理論來實現對資料庫中的數據進行處理、分析和理解的技術。即：資料庫技術是研究、管理和應用資料庫的一門軟體科學。 資料庫技術是現代信息科學與技術的重要組成部分，是計算機數據處理與信息管理系統的核心。資料庫技術研究和解決了計算機信息處理過程中大量數據有效地組織和存儲的問題，在資料庫系統中減少數據存儲冗餘、實現數據共享、保障數據安全以及高效地檢索數據和處理數據。 資料庫技術研究和管理的對象是數據，所以資料庫技術所涉及的具體內容主要包括：通過對數據的統一組織和管理，按照指定的結構建立相應的資料庫和數據倉庫；利用資料庫管理系統和數據挖掘系統設計出能夠實現對資料庫中的數據進行添加、修改、刪除、處理、分析、理解、報表和列印等多種功能的數據管理和數據挖掘應用系統；並利用應用管理系統最終實現對數據的處理、分析和理解。
資料庫技術涉及到許多基本概念：主要包括:信息,數據,數據處理,資料庫,資料庫管理系統以及資料庫系統等。 資料庫技術是現代信息科學與技術的重要組成部分，是計算機數據處理與信息管理系統的核心。資料庫技術研究和解決了計算機信息處理過程中大量數據有效地組織和存儲的問題，在資料庫系統中減少數據存儲冗餘、實現數據共享、保障數據安全以及高效地檢索數據和處理數據。
4. 數據採集系統有哪幾種採集方式，各自有什麼特點
1、設備類：
指從感測器和其它待測設備等模擬和數字被測單元中自動採集信息的過程。數據採集系統是結合基於計算機的測量軟硬體產品來實現靈活的、用戶自定義的測量系統。比如條碼機、掃描儀等都是數據採集工具（系統）。
2、網路類：
用來批量採集網頁，論壇等的內容，直接保存到資料庫或發布到網路的一種信息化工具。可以根據用戶設定的規則自動採集原網頁，獲取格式網頁中需要的內容，也可以對數據進行處理。
數據採集系統包括了：可視化的報表定義、審核關系的定義、報表的審批和發布、數據填報、數據預處理、數據評審、綜合查詢統計等功能模塊。
通過信息採集網路化和數字化，擴大數據採集的覆蓋范圍，提高審核工作的全面性、及時性和准確性；最終實現相關業務工作管理現代化、程序規范化、決策科學化，服務網路化。
(4)數據採集存儲處理之間的關系擴展閱讀
數據採集系統特點：
a、數據採集通用性較強。不僅可採集電氣量，亦可採集非電氣量。電氣參數採集用交流離散采樣，非電氣參數採集採用繼電器巡測，信號處理由高精度隔離運算放大器AD202JY調理，線性度好，精度高。
b、整個系統採用分布式結構，軟、硬體均採用了模塊化設計。數據採集部分採用自行開發的帶光隔離的RS-485網，通信效率高，安全性好，結構簡單。
後台系統可根據實際被監控系統規模大小及要求，構成485網、Novell網及WindowsNT網等分布式網路。由於軟、硬體均為分布式、模塊化結構，因而便於系統升級、維護，且根據需要組成不同的系統。
c、數據處理在WindowsNT平台上採用VisualC++語言編程，處理能力強、速度快、界面友好，可實現網路數據共享。
d、整個系統自行開發，符合我國國情。對發電廠原有系統的改動很小，系統造價較低，比較適合中小型發電廠技術改造需要。
5. 如何理解數據與信息間的關系
數據與信息間的關系：
聯系：
數據和信息之間是相互聯系的。數據是反映客觀事物屬性的記錄，是信息的具體表現形式。數據經過加工處理之後，就成為信息；而信息需要經過數字化轉變成數據才能存儲和傳輸。
區別：
1、描述信源的數據是信息和數據冗餘之和，即：數據=信息+數據冗餘；；
2、數據是數據採集時提供的，信息是從採集的數據中獲取的有用信息。
6. 數據的存儲結構及數據的運算之間存在著怎樣的關系
需要達到＜識記＞層次的基本概念和術語有：數據、數據元素、數據項、數據結構。特別是數據結構的邏輯結構、存儲結構及數據運算的含義及其相互關系。數據結構的兩大類邏輯結構和四種常用的存儲表示方法。
需要達到＜領會＞層次的內容有演算法、演算法的時間復雜度和空間復雜度、最壞的和平均時間復雜度等概念，演算法描述和演算法分析的方法、對一般的演算法要能分析出時間復雜度。對於基本概念，仔細看書就能夠理解，這里簡單提一下：數據就是指能夠被計算機識別、存儲和加工處理的信息的載體。數據元素是數據的基本單位，有時一個數據元素可以由若干個數據項組成。數據項是具有獨立含義的最小標識單位。如整數這個集合中，10這個數就可稱是一個數據元素．又比如在一個資料庫（關系式資料庫）中，一個記錄可稱為一個數據元素，而這個元素中的某一欄位就是一個數據項。數據結構的定義雖然沒有標准，但是它包括以下三方面內容：邏輯結構、存儲結構、和對數據的操作。這一段比較重要，我用自己的語言來說明一下，大家看看是不是這樣。
比如一個表（資料庫），我們就稱它為一個數據結構，它由很多記錄（數據元素）組成，每個元素又包括很多欄位（數據項）組成。那麼這張表的邏輯結構是怎麼樣的呢? 我們分析數據結構都是從結點（其實也就是元素、記錄、頂點，雖然在各種情況下所用名字不同，但說的是同一個東東）之間的關系來分析的，對於這個表中的任一個記錄（結點），它只有一個直接前趨，只有一個直接後繼（前趨後繼就是前相鄰後相鄰的意思），整個表只有一個開始結點和一個終端結點，那我們知道了這些關系就能明白這個表的邏輯結構了。
而存儲結構則是指用計算機語言如何表示結點之間的這種關系。如上面的表，在計算機語言中描述為連續存放在一片內存單元中，還是隨機的存放在內存中再用指針把它們鏈接在一起，這兩種表示法就成為兩種不同的存儲結構。（注意，在本課程里，我們只在高級語言的層次上討論存儲結構。） 第三個概念就是對數據的運算，比如一張表格，我們需要進行查找，增加，修改，刪除記錄等工作，而怎麼樣才能進行這樣的操作呢? 這也就是數據的運算，它不僅僅是加減乘除這些算術運算了，在數據結構中，這些運算常常涉及演算法問題。
弄清了以上三個問題，就可以弄清數據結構這個概念。
7. 大數據採集與存儲的基本步驟有哪些
數據抽取
針對大數據分析平台需要採集的各類數據，分別有針對性地研製適配介面。對於已有的信息系統，研發對應的介面模塊與各信息系統對接，不能實現數據共享介面的系統通過ETL工具進行數據採集，支持多種類型資料庫，按照相應規范對數據進行清洗轉換，從而實現數據的統一存儲管理。
數據預處理
為使大數據分析平台能更方便對數據進行處理，同時為了使得數據的存儲機制擴展性、容錯性更好，需要把數據按照相應關聯性進行組合，並將數據轉化為文本格式，作為文件存儲下來。
數據存儲
除了Hadoop中已廣泛應用於數據存儲的HDFS，常用的還有分布式、面向列的開源資料庫Hbase，HBase是一種key/value系統，部署在HDFS上，與Hadoop一樣，HBase的目標主要是依賴橫向擴展，通過不斷的增加廉價的商用伺服器，增加計算和存儲能力。
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8. 簡述傳統數據採集的關鍵技術有哪些他們之間的關系是什麼
大數據採集技術，大數據預處理技術，大數據存儲及管理技術，大數據分析及挖掘技術，大數據展現與應用技術
數據採集是指通過RFID射頻數據、感測器數據、社交網路交互數據及移動互聯網數據等方式獲得的各種類型的結構化、半結構化（或稱之為弱結構化）及非結構化的海量數據，是大數據知識服務模型的根本。重點要突破分布式高速高可靠數據爬取或採集、高速數據全映像等大數據收集技術；突破高速數據解析、轉換與裝載等大數據整合技術；設計質量評估模型，開發數據質量技術。
大數據存儲與管理要用存儲器把採集到的數據存儲起來，建立相應的資料庫，並進行管理和調用。重點解決復雜結構化、半結構化和非結構化大數據管理與處理技術。主要解決大數據的可存儲、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸等幾個關鍵問題。開發可靠的分布式文件系統（DFS）、能效優化的存儲、計算融入存儲、大數據的去冗餘及高效低成本的大數據存儲技術；突破分布式非關系型大數據管理與處理技術，異構數據的數據融合技術，數據組織技術，研究大數據建模技術；突破大數據索引技術；突破大數據移動、備份、復制等技術；開發大數據可視化技術。
大數據分析技術。改進已有數據挖掘和機器學習技術；開發數據網路挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術；突破基於對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術；突破用戶興趣分析、網路行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。
大數據技術能夠將隱藏於海量數據中的信息和知識挖掘出來，為人類的社會經濟活動提供依據，從而提高各個領域的運行效率，大大提高整個社會經濟的集約化程度。
9. 什麼是數據和數據處理數據與信息的區別聯系是什麼
數據就是數值，也就是我們通過觀察、實驗或計算得出的結果。數據有很多種，最簡單的就是數字。數據也可以是文字、圖像、聲音等。數據可以用於科學研究、設計、查證等。
數據(Data)是對事實、概念或指令的一種表達形式，可由人工或自動化裝置進行處理。數據經過解釋並賦予一定的意義之後，便成為信息。數據處理(data processing)是對數據的採集、存儲、檢索、加工、變換和傳輸。
數據與信息的區別聯系
從其概念而言，信息是對事物運動狀態和特徵的描述；數據是載荷信息的物理符號。
其區別是：1、數據時物理的，而數據是釋義的；信息是對數據的解釋，是數據含義的體現。
2、數據反映的是事物的表象，信息反映的是事物的本質
3、數據時信息的重要來源，可以用人工或自動化裝置進行通訊，翻譯和處理；信息是根據一定的規則對數據承載的事實進行組織後形成的結果；
4、數據的形式變化多端，很容易受載體的影響，信息則比較穩定，不隨載體的性質而隨意改變；