其实要想了解大数据，首先要了解大数据的用途。大数据的目的是实现数据的价值。大数据几乎所有的操作都是围绕数据的价值展开的，包括数据采集、数据整理、数据存储、数据分析、数据应用等。这一系列环节都是围绕数据的价值增值来进行的，最终通过数据应用来体现价值。
什么是大数据?
这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下。首先，要想把大数据搞清楚，首先要明白大数据本身并不是一个单一的概念，如今的大数据已经发展成了一个庞大的生态体系，涉及到的产业链也在不断完善和发展。随着大数据技术体系逐渐成熟，大数据的落地应用已经开始逐渐展开，随着诸多行业企业纷纷实现业务上云，未来大数据的应用场景会越来越多，大数据所构建起来的价值空间也有很大的潜力。
早期在描述大数据的时候，往往从大数据本身的特点来入手，比如数据量大速度快数据类型多样化价值密度低真假难辨等等，但是对于普通人来说，即使知道了这些特点，对于大数据的概念依然是模糊的，依然不知道大数据到底用来做什么，能够与普通人产生哪些连接。实际上，要想了解大数据，首先要搞清楚大数据的目的，大数据的目的就是实现数据的价值化，大数据的所有操作几乎都是围绕数据价值化展开的，包括数据采集数据整理数据存储数据分析和数据应用等等，这一系列环节都是围绕数据的价值增量来展开的，最终通过数据应用来完成价值体现。
简单的说，通过大数据能够让更多的数据产生价值，通过大数据能够让数据的价值进行传递赋能和提升，通过大数据能够让数据逐渐成为一个重要的生产材料，通过大数据能够衡量一个企业的价值和发展潜力等等，随着工业互联网的发展，未来大数据本身所承载的价值空间会越来越大。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
什么是数据可视化？
数据可视化被许多学科视为视觉通信的现代等价物。它涉及创建和研究数据的视觉表示。为了清晰有效地传达信息，数据可视化使用统计图形，图表，信息图形和其他工具。数字数据可以使用点，线或条编码，从而在视觉上传达定量信息。有效的可视化有助于用户分析和推理数据和证据。它使复杂的数据更易于访问，易于理解和使用。用户可能有特定的分析任务，比如进行比较或理解因果关系，图形的设计原则即显示比较或显示因果关系跟随任务。
表格通常用于用户查找特定测量的位置，而各种类型的图表用于显示数据中的一个或多个变量的模式或关系。数据可视化既是一门艺术，也是一门科学，被一些人视为描述性统计学的一个分支，而且其他人则认为数据可视化为一种扎根理论的开发工具。因互联网活动而产生的数据量增加以及环境中传感器数量的增加被称为大数据或物联网。
对这些数据进行处理，分析和交流，为数据可视化带来了道德和分析方面的挑战。数据科学领域和实践者称为数据科学家帮助解决这一挑战。数据可视化与信息图形，信息可视化，科学可视化，探索性数据分析和统计图形密切相关。2000以来，数据可视化已成为研究，教学和开发的一个活跃领域，能够将科学和信息可视化结合起来。有学者认为，数据可视化的理想状态不仅仅是清晰传达，更要激发观众的参与和注意。
大数据时代是什么意思？
大数据是指在一定时间内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。具有高增长率和多样化的海量信息资产需要新的处理模式，以具有更强的决策能力、洞察和发现能力以及流程优化能力。大数据的特征应该有以下几个方面4V。首先，现在的数据计算单位Volume已经从GB达到了TBPB甚至EB。其次，多样性多样，大数据绝大多数是非结构化的，类型非常复杂。我们目前的技术手段无法应对。再次，速度速度，数据生成和传输的频率非常快。最后是价值价值，从大量低质量低价值的数据中获取知识犹如大海捞针。获取数据的成本很高，但是需要挖掘。
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