大数据环境监测问题有哪些，大数据环境监测问题有哪些方面

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大数据可以解决的问题有哪些？

大数据技术目前主要解决两个问题，大量数据情况下，单台机器无法进行计算以及存储问题，所以此时需要大数据技术进行解决。

分布式计算解决单台机器无法计算大数据问题，常见的分布式计算分为离线计算和实时计算

计算机使用数据进行计算时，会把数据加载到内存中，但是由于单台机器的内存限制有限，当数据量过于巨大时，比如 1024 G数据，全部加载到内存是不现实的，因为现在的机器内存一般不会太大，虽然有这样大内存的机器，但是成本太高，一般不会选择使用一台机器来进行处理。

此时使用分布式计算技术，使用多台机器进行数据处理，每台机器本质是处理总数据的一个子集。打个比方，1024 G 的数据，有64台机器，那其实每台机器处理 16GB 的数据即可，这是可以实现的,而且都是廉价机器，总体成本不会太高。像现在的 Hadoop 的 MapReduce 技术，就是通过将数据分割，每个Map任务处理总体数据的一个子集，来解决大数据计算的问题。

分布式存储解决单台机器无法存储大量数据的情况，解决单机磁盘限制问题，支持水平扩展

大数据最终本质都会存储在计算机的磁盘上面，单台机器磁盘无论再大，其磁盘容量都是有限制的。而对于分布式存储来说，当一台机器的磁盘不够时，它支持水平扩展机器，可以从一台变成多台，那总的磁盘大小就是这些机器的和，从而解决了单台机器磁盘不足问题。

分布式存储也是通过将数据进行水平划分或者垂直划分，每台机器存储的是整体数据集的一个子集，协同进行存储。而单机就一台机器， 虽然其磁盘支持更换，但始终是有限的，当达到特别大的时候，在进行磁盘容量扩展，成本也会非常大。一般公司都会选择廉价的机器，分布式的进行存储数据，那台机器坏了，在添加新的机器即可。

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大数据具体可以分为数据采集、数据分析和数据展现等几个部分，由于大数据采用的是非结构化的数据，与传统的数据分析相比价值密度、数据量大，通俗来说就是传统的数据分析相当于顺藤摸瓜，大数据分析相当于画地为牢。

可以举几个大数据的实际应用场景，比如商业营销，商家通过统一的数据标准在平台采集客户信息，分析客户偏好，有针对性的制定营销策略，这个模式目前在每个行业营销领域都很常见，再比如人工智能、物联网方面，这两个方面都是本身数据就是非结构化的，利用传统的数据分析方式无法有效处理，只能通过大数据的手段进行分析。

总之，大数据解决的问题不是哪一个领域而是每一个领域，不是某一时刻影响我们的生活而是每一刻都在影响我们生活。大数据仍然需要统一的数据标准作为支撑，具体解决的问题以及落地场景，还在不断的完善，随着技术以及时间的推移，大数据应用越来越广泛，解决的问题也是越来越多，可能后续的问题就是大数据还有哪些不能解决的问题。

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。大数据的作用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。

第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境。

第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。

第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对；可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持；可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务；在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性；在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。

第四，大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。

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