支持大数据业务的基础,支撑大数据业务最基础的前提是

比如社会信息快速增长产生的大量交易和记录。但是现有的扩展数据 set无法保证搜索到有价值的信息业务。今天的信息是重要的生产要素数据已经成为生产资料，就像资本、劳动力、原材料一样，而且不局限于某个行业的具体应用。企业各部门以整合越来越多数据集合为目标，努力降低成本，提高质量，增强生产能力，开发新产品。

big 数据发展的根本是什么数据活在“云”里！只有云计算才能让Da 数据找到自己的轨迹和真正的存在价值；但是Da 数据不是无根的云，它有自己的根，它源源不断地输送数据的根。那么，Da 数据，根在哪里呢？日前，国务院发布了《促进都市圈数据发展行动方案》(以下简称《行动方案》)，或许能帮我们找到答案。《行动纲要》明确提出了推动项目发展的三项重点任务和十个项目数据。

不难发现，三大重点任务、十大工程的关键词都是共享，其中政府开放共享数据是核心。分享是大数据和云计算的“根”，或许就像一枚神奇金币的两面，让很多人觉得“迷雾重重”，真真假假，却又能真切感受到金币的光芒。什么是大数据？根据维基百科的定义，大数据是指在可承受的时间范围内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据的集合。

Current Big数据Technical基础最早由Google提出。从2003年到2006年，Google发表的三篇论文为生态学的发展奠定了基础数据。Google是一家位于美国的跨国科技企业，业务包括互联网搜索、云计算、广告技术等。同时基于互联网开发和提供大量的产品和服务。

部署Da 数据 业务七个步骤对于Da 数据，有三个重要的事实。首先，它不是一个新的趋势。亚马逊、微软、谷歌从上世纪90年代就开始致力于Big 数据。其实几十年来，很多公司都在挖数据。可能是因为只有资金雄厚的大公司才有能力进行“大-2”的研究，但“大-2”确实已经存在。现在，几乎每个人都可以使用基于廉价计算和存储能力以及新工具和技术的高级数据挖掘技术和算法。

第二个事实:“大”是相对的。现在所有行业和组织真的面临/123，456，789-2/的历史新高增长。根据IDC的数据，我们每秒创建超过58TB 数据，到2020年，我们将拥有超过35ZB的存储数据。但是，大的数据不一定是巨大的。大数据不在于它的规模，而在于你需要如何应对。100TB的小公司也可能有big 数据的问题，因为需要提取、分析数据并做出决策。

1。客户要充分挖掘和分析客户各维度的基本信息和当前/以往历史的行为记录，描述用户画像，实现客户分组，2.在基础上精准营销建立用户画像，可以向特定客户推荐营销针对性产品或优惠，增强获客能力，稳定客户关系。3.危险识别:可以利用异常检测、危险识别等模型，识别客户处理、产品开发、销售过程中的异常和危险，以便有针对性地进行处置，防患于未然。