海量数据是做什么的？
海量数据是做什么的
今天要讲的这家公司——海量数据，号称是中国领先的数据技术提供商，业务涵盖数据服务、数据分析和数据应用等诸多热门领域。海量数据如今已发展十余载，于2017年上市，股价在短短时间内就翻......接下来具体说说
什么是大数据？怎么理解大数据？有哪些作用和应用场景？
想必大家听到大数据这个词，已经如同家常便饭这么频繁了吧？可大数据究竟是个什么东东？大数据可以用来做什么？目前大数据有哪些应用呢？
大数据的概念是什么？
最早提出大数据的是 麦肯锡公司 ，当时的定义是：
渗透在每一个行业和业务领域的数据，通过人们对这些海量数据的挖掘和运用，产生出一波新的生产率增长和消费者盈余浪潮。
后来麦肯锡全球研究所给出的定义是：
一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
研究机构 Gartner 给出了这样的定义：
“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
百度百科 的定义：
指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，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。
简单理解 为：
"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。简单的说就是超级存储，海量数据上传到云平台后，大数据就会对数据进行深入分析和挖掘。
进一步简单的说，大数据基本要具备以下三点：
1）有海量的数据；
2）有对海量数据进行挖掘的需求；
3）有对海量数据进行挖掘的技术和工具（比如常见的有hadoop、spark等）。
大数据是一个抽象的概念，对当前无论是企业还是政府、高校等单位面临的数据无法存储、无法计算的状态。大数据，在于海量，单机无法快速处理，需要通过垂直扩展，即大内存高效能，水平扩展，即大磁盘大集群等来进行处理。
大数据可以做什么？
大数据里面的数据，分三种类型：
（1）结构化的数据：即有固定格式和有限长度的数据。
（2）非结构化的数据：现在非结构化的数据越来越多，就是不定长、无固定格式的数据，例如网页、语音，视频等。
（3）半结构化数据：是一些XML或者HTML的格式的数据。
获取大数据后，用这些数据做：数据采集、数据存储、数据清洗、数据分析、数据可视化
大数据的核心作用是 数据价值化 ，简单的说就是大数据让数据产生各种“价值”，这个数据价值化的过程就是大数据要做的主要事情。
简单的说，大数据可以做的是：
记录一切、描述一切、预测一切
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于 对这些含有意义的数据进行专业化处理 。
大数据有哪些主要的应用场景？
大数据的应用对象可以简单的分为给人类提供辅助服务，以及为智能体提供决策服务。
大数据不仅包括企业内部应用系统的数据分析，还包括与行业、产业的深度融合。具体场景包括：互联网行业、政府行业、金融行业、传统企业中的地产、医疗、能源、制造、电信行业等等。通俗地讲“大数据就像互联网+，可以应用在各行各业"，如电信、金融、教育、医疗、军事、电子商务甚至政府决策等。
对企业而言，大数据可提高工作效率，降低企业成本，精准营销带来更多客户。
对政府而言，可以利用大数进行统筹分析、提高管理效率、管理抓获犯罪分子等。
对个人而言，可以利用大数据更了解自己等。
举例一些主要应用的行业：
制造业：大数据可以帮助制造商减少成本和浪费，并在更短的时间内制造出高质量的产品。
金融：大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。
零售餐饮行业：利用大数据实现餐饮O2O模式，彻底改变传统餐饮经营方式。通过了解顾客的喜好，可以对营销方案进行改进、服务转型。
医疗保健行业：改善治疗或向患者提供更好的医疗援助；提高行政管理、成本管理、人力资源/人员管理和供应管理的效率。
能源行业：大数据能加速推进能源产业发展及商业模式创新等。
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大数据是具有海量、高增长率和多样化的信息资产，它需要全新的处理模式来增强决策力、洞察发现力和流程优化能力。
Big data is high volume, high velocity, and/or high variety information assets that require new forms of processing to enable enhanced decision making, insight discovery and process optimization.
大数据通常都拥有海量的数据存储。仅根据2013年的统计，互联网搜索巨头百度已拥有数据量接近EB级别、阿里、腾讯声明自己存储的数据总量都达到了百PB以上。此外，电信、医疗、金融、公共安全、交通、气象等各个方面保存的数据量也都达到数十或者上百PB级别。
面对这样规模的数据存储量，依靠单台数据库服务器显然是不够的，需要以分布式文件系统（例如 HDFS）作为基石。
在传统的关系型数据库中，所存储的数据都是 结构化 的，例如：
但是在现实生活中，信息往往并没有严格的结构限制。比如一个电商网站需要记录如下用户行为：
用户张三， 于某某时间在商品搜索栏搜索了“苹果手机”一词，然后进入 XXX 商铺进行浏览，经过与店家沟通，讨价还价，最终以6000元的价格购买了 iPhone 7 “钢琴黑”款式手机一部。
诸如此类的用户行为数据属于 非结构化数据 ，很难用关系型数据库存储。因此诸多No-SQL数据库（例如 HBase）成为了存储大数据的更好选择。
如果没有更加快速有效的海量数据解决方案，那么如此大量多样的数据不但没有带来更多价值，反而成为了系统的负担。关于这一点，谷歌公司率先提出的MapReduce模型为我们带来了新的道路。
MapReduce可以简单的理解成一种分治方法：把庞大的任务分成若干小任务，交给多个节点进行并行处理，然后再把所有节点的处理结果合并起来，从而大大提升了数据处理效率。（关于MapReduce的详细流程，将会在以后的文章中进行讲解。）
人工智能：
以大数据作为机器学习的训练集，从而训练出拥有一定决策能力的人工智能。典型的代表案例就是谷歌的AlphaGo, 通过大量围棋棋局的学习，最终拥有了打败围棋世界冠军的能力。
商业分析：
从大量的用户行为数据中挖掘出有价值的商业信息。典型代表是著名社交公司LinkedIn，他们通过用户之间的关联关系，绘画出学校、公司、人才之间庞大而复杂的信息网络。不仅如此，LinkedIn还通过大量求职者和招聘方的信息，分析出哪些公司正在迅速扩张，哪些公司正在流失人才，哪些公司之间正在展开人才市场的争夺。这些对于客户公司来说，都是无价之宝。
犯罪预测：
洛杉矶警察局曾经借助一套原本用于预测**后**的大数据模型，把过去80年内的130万个犯罪记录数据输入进去，结果发现其预测出的犯罪高发地点与现实惊人的吻合。后来该预测算法经过改进，已经成为了当地警局重要的参考依据，大大降低了当地的犯罪率。
这里所介绍的相关知识，只是作者对于大数据领域的浅层次理解。通过这篇漫画，希望没有从事过IT行业，或者不了解大数据的朋友们能够对大数据有一些初步的认知。
稳中有序的业绩背后却暗藏颓势，海量数据的未来到底怎么样？
今天要讲的这家公司——海量数据，号称是中国领先的数据技术提供商，业务涵盖数据服务、数据分析和数据应用等诸多热门领域。海量数据如今已发展十余载，于2017年上市，股价在短短时间内就翻了5倍！但是如今再看海量数据，股价已经一路滑坡，这让人们不禁好奇，海量数据到底怎么了？
一、总体业绩 不愠 不火，营收增速却在下滑
海量数据是国内领先的数据技术提供商， 主要为大中型企事业单位和政府部门搭建高性能的IT基础设施数据平台，提供相关的数据库、数据存储及数据安全等方面的软硬件产品、技术服务和解决方案 。
从2015年到2019年，海量数据的营收和净利均有增长 ，其中营业收入分别为3.91、4.7、5.18、5.37、5.51亿元，年均复合增长7.1%；归属净利润分别为0.362、0.436、0.569、0.542、0.588亿元，年均复合增长10.19%。 但是2017年后涨势竭力 ，营收增速由2016年的20.22%高点一路下滑至2019年的2.7%。净利润在2018年甚至出现负增长，据公司年报称是因国际*治经济环境复杂、消费增速减慢、经济下行压力加大而导致的，但净利润在2019年有所抬升，看来公司做了积极调整。
二、业绩增速下滑，是自身原因还是行业原因？
虽然从海量数据的盈利规模上看，似乎并没有什么问题。但是要深挖它业绩增速下滑的问题，还是要从宏观（行业）和微观（公司）两个角度去探索。
1、毛利率稳步抬升，但ROE一直下滑不振
海量数据的业务有 技术服务、系统集成、服务销售以及产品销售 四部分， 其中技术服务和系统集成是主要收入来源 ，合计占总营收7成以上。从这两块核心业务的营收变化上看，似乎表现一直平稳，没有太大的波动性。2017年到2019年，技术服务的营收分别为2.31、2.69、2.36亿元；系统集成的营收分别为1.78、1.5、1.69亿元。 并且随着服务销售业务规模的扩大，技术服务和系统集成所占业务的比重呈下降趋势。
但值得注意的是，虽然核心业务表现平平，但是毛利率一直在稳步提升。 技术服务的毛利从2017年的32.14%升至41.82%。系统集成的毛利从16.39%升至20.27%，可见公司对主营业务的成本控制有效。另外，产品销售的毛利率增速是最惊人的，从2017年的19.16%高涨至81.45%！ 究其原因是公司自主研发产品销售占比提升，采购成本大幅降低所致。 受这几项业务的推动，公司的综合毛利业也一直处于稳步增长状态。
再从ROE的角度看，整体ROE的下滑也侧面反映出海量数据的不振，从2017年到2019年共下滑了4.4个百分点。究其原因，是其总资产周转率持续在下滑，公司利用总资产进行盈利的能力在下降。
2、行业总体发展稳健
根据中国信通院发布的《大数据白皮书（2019）》中相关数据预测，全球大数据市场2020年的收入规模将达到 560 亿美元（其中硬件150 亿美元、软件200 亿美元、服务210 亿美元），年均复合增长率超过 14%。从细分市场看，大数据硬件、软件和服务市场的规模均保持稳定增长。从整体占比来看，软件规模占比将逐渐增加，服务相关收益将保持平稳发展的趋势，软件与服务的收入差距将不断缩小，而硬件规模在整体的占比将逐渐缩小。
而公司目前的主要收入还是靠技术服务和系统集成来赚钱，这两项业务的成长性是与行业发展以及公司研发能力紧密相关的。自主研发产品的销售规模仍然很小，尚处于起步阶段。
三、研发强度持续加大，但还远远不够
做为一家以技术为支撑的企业，要想在激烈的市场中分得一杯羹，就必须重视自身的研发能力。 从2017年到2019年，海量数据的研发投入分别为2520、3990、4745万元，连0.5个亿都不到。 但是话又说回来， 研发投入占营收比重还是一直在提高的，分别是4.86%、7.43%、8.61% ，看来海量数据还是不甘于平庸啊。
再从研究成果上看，公司逐渐创新出AtlasDB 云图数据库、VastData 数据库一体机以及Vastorage 数据存储等产品系列，持续升级自主技术服务Apollo品牌，可见公司把钱花在了刀刃上。
但是，无论是与其他做互联网行业的公司相比，还是基于公司主技术、重服务的特点，海量数据都需要继续提高自我研发力度，尤其是需要根据市场灵活变化。
四、总结
以上就是海量数据是做什么的？的详细内容，希望通过阅读小编的文章之后能够有所收获！
