大數(shù)據(jù)可以解決的問題有哪些？大數(shù)據(jù)具體可以分為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)展現(xiàn)等幾個(gè)部分，由于大數(shù)據(jù)采用的是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析相比價(jià)值密度、數(shù)據(jù)量大，通俗來說就是傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析相當(dāng)于順藤摸瓜

大數(shù)據(jù)可以解決的問題有哪些？

大數(shù)據(jù)具體可以分為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)展現(xiàn)等幾個(gè)部分，由于大數(shù)據(jù)采用的是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析相比價(jià)值密度、數(shù)據(jù)量大，通俗來說就是傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析相當(dāng)于順藤摸瓜，大數(shù)據(jù)分析相當(dāng)于畫地為牢。

可以舉幾個(gè)大數(shù)據(jù)的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，比如商業(yè)營(yíng)銷，商家通過統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)在平臺(tái)采集客戶信息，分析客戶偏好，有針對(duì)性的制定營(yíng)銷策略，這個(gè)模式目前在每個(gè)行業(yè)營(yíng)銷領(lǐng)域都很常見，再比如人工智能、物聯(lián)網(wǎng)方面，這兩個(gè)方面都是本身數(shù)據(jù)就是非結(jié)構(gòu)化的，利用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方式無法有效處理，只能通過大數(shù)據(jù)的手段進(jìn)行分析。

總之，大數(shù)據(jù)解決的問題不是哪一個(gè)領(lǐng)域而是每一個(gè)領(lǐng)域，不是某一時(shí)刻影響我們的生活而是每一刻都在影響我們生活。大數(shù)據(jù)仍然需要統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)作為支撐，具體解決的問題以及落地場(chǎng)景，還在不斷的完善，隨著技術(shù)以及時(shí)間的推移，大數(shù)據(jù)應(yīng)用越來越廣泛，解決的問題也是越來越多，可能后續(xù)的問題就是大數(shù)據(jù)還有哪些不能解決的問題。

大數(shù)據(jù)可以解決盲人摸象的問題？

可以，大數(shù)據(jù)正好可以解決盲人摸象看問題比較片面的問題。

大數(shù)據(jù)可以解決“坐井觀天”問題，解決“一葉障目”問題，解決“盲人摸象”問題，解決“城門失火，殃及池魚”問題；提升“一葉知秋”能力，提升“運(yùn)籌帷幄，決勝千里”能力。

大數(shù)據(jù)具有“容量大（volume）、類型多（variety）、存取速度快（velocity）、應(yīng)用價(jià)值高（value）”4V特征和“大雜全多快，久活簡(jiǎn)稀聯(lián)”10字特征。

大數(shù)據(jù)可以解決盲人摸象的問題？

可以，盲人摸象主要指對(duì)事物的片面理解，當(dāng)信息量足夠大時(shí)，就可以解決。

為什么說當(dāng)今時(shí)代是大數(shù)據(jù)時(shí)代？大數(shù)據(jù)對(duì)于目前我們有哪些應(yīng)用？

1、從技術(shù)應(yīng)用方向來說，我們的數(shù)據(jù)主要做傳播指導(dǎo)；

2、數(shù)據(jù)研究過程中我們的數(shù)據(jù)主要來自互聯(lián)網(wǎng)的公共數(shù)據(jù)（媒體數(shù)據(jù)、自媒體數(shù)據(jù)、企業(yè)自營(yíng)的媒體數(shù)據(jù)），通過數(shù)據(jù)解決用戶洞察問題、傳播效果問題、競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)獲取的問題，3、我們主要是在大數(shù)據(jù)的維度上的研究上，我們的維度更多更寬廣，維度的多少?zèng)Q定了效果。

為什么說當(dāng)今時(shí)代是大數(shù)據(jù)時(shí)代？大數(shù)據(jù)對(duì)于目前我們有哪些應(yīng)用？

#34大數(shù)據(jù)#34是一個(gè)體量特別大，數(shù)據(jù)類別特別大的數(shù)據(jù)集，并且這樣的數(shù)據(jù)集無法用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)工具對(duì)其內(nèi)容進(jìn)行抓取、管理和處理。簡(jiǎn)單的說就是超級(jí)存儲(chǔ)，海量數(shù)據(jù)上傳到云平臺(tái)后，大數(shù)據(jù)就會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析和挖掘。

進(jìn)一步簡(jiǎn)單的說，大數(shù)據(jù)基本要具備以下三點(diǎn)：

1）有海量的數(shù)據(jù)；

2）有對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘的需求；

3）有對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘的技術(shù)和工具（比如常見的有hadoop、spark等）。

用這些數(shù)據(jù)做：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化

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)。

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。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。通俗地講“大數(shù)據(jù)就像互聯(lián)網(wǎng) ，可以應(yīng)用在各行各業(yè)#34，如電信、金融、教育、醫(yī)療、軍事、電子商務(wù)甚至政府決策等。