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扒扒跟大数据有关的那些事儿
也有很多人根本没有搞清楚什么是大数据，到底有什么价值。
怪不得，有一段时间，网上大量转发某篇文章 ，揭露某外国公司无良，竟然通过手机征收费用，致使在其APP上购买商品价格更高。网上一大片的“饭圈”个个同仇敌忾，大有扒下某公司画皮的义举。
年的结婚率跌至6‰，比前一年下降了0.7个千分点，创下了近十年来的新低，且连续六年下滑，已降至2013年的三分之一。值得关注的是，自2005年以来，中国的离婚率首次出现上升，达到36‰，这个数字几乎接近结婚率的一半，远高于十年前的水平。
或者是这样的情况，由于各种在网络上的争执，普通用户的各种社交账号，甚至是家庭住址、身份信息被扒出并公之于众，随后导致各种恶劣的行为发生。
新华三：云网端产业链的构建者 新华三通过整合资源，构建了从云计算到移动互联网和大数据的全面服务体系。虽然官方信息较为笼统，但新华三在IT产品线基础上，开始发展平台和生态，聚焦大型项目，展现出领头羊气质。不过，目前其规模和市场前景尚不足以成为真正的行业领头羊。
通信公司等留下我们的信息，这些信息会不断地被贩卖，让不法之徒获取利润。大数据是未来发展的大势所趋，但是网络与现实中，我们的信息都很不安全，经常会收到各种信息骚扰。我觉得信息被扒取的可能无处不在，我们能***取的错失少之又少，尽量少留下关键信息，如身份证号、手机号等。
工业大数据大有可为,浅谈制造业7大应用场景
工业大数据的应用场景广泛，包括产品创新、设备故障预测、工业生产线物联网分析、供应链优化和精准营销等。以下是工业大数据在制造业中的七大应用场景： **加速产品创新**：通过分析客户动态数据，工业企业可以更好地理解客户需求，并将其应用于产品设计和创新。
工业物联网生产线的大数据应用 现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析（包括违反生产规定、零部件故障）等。
典型工业数智化场景包括设备可靠性分析，如故障预警预测、生产资料优化、设备运行优化与质量控制等。此外，能源互联网、产业互联与供应链优化也是关注重点，通过不同维度的优化实现产业链的效率提升。 工业数智化的关注点 工业数智化领域处于探索阶段，企业关注点从平台搭建转向价值体现。
以制造业为例，随着智能制造、物联网、大数据等新技术的应用，工业工程将更加注重数据分析和智能化管理，以实现生产过程的高效、精准和绿色。工业工程专业的就业前景非常广阔。首先，制造业作为国民经济的重要组成部分，对于工业工程专业人才的需求将持续增长。
未来智慧工业大有可为，涉及生产制造、管理、工艺控制、物流仓储等多个环节。机器生成的数据成为生产通讯基础，通过5G技术***集设备状态、质量数据，***用边缘计算分析数据，实现生产现场智能化管控。数字化制造执行系统应用于生产调度、工艺管理、质量管理等，提高生产效率和产品质量。
大数据时代的特点主要有
大数据时代的主要特点包括四个方面，即大量（Volume）、多样（Variety）、高速（Velocity）和价值（Value），通常简称为4V。 大量：大数据时代的一个显著特征是数据量的巨大增长。从早期的MB级别，数据量已经激增至GB、TB，乃至PB、EB级别。随着信息技术的进步，数据产生速度加快，来源也更加广泛。
大数据时代的四个主要特点，即4V特性，包括Volume（大量性）、Velocity（高速性）、Variety（多样性）和Value（价值性），是由维克托·迈尔-舍恩伯格和肯尼斯·克耶在其著作《大数据时代》中首次提出的。
速度快、时效高 这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。既有的技术架构和路线，已经无法高效处理如此海量的数据，而对于相关组织来说，如果投入巨大***集的信息无法通过及时处理反馈有效信息，那将是得不偿失的。
大数据时代的数据量特征显著，以PB（1000个TB）、EB（100万个TB）或ZB（10亿个TB）为基本计量单位。 数据类型多样化，涵盖了网络日志、音频、***、图片、地理位置信息等多种格式，这要求数据处理技术必须能够适应和处理这些不同类型的数据。 数据的价值密度相对较低。
．大量。大数据的特征首先就体现为“大”，从先Map3时代，一个小小的MB级别的Map3就可以满足很多人的需求，然而随着时间的推移，存储单位从过去的GB到TB，乃至现在的PB、EB级别。随着信息技术的高速发展，数据开始爆发性增长。
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