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云数据和大数据之间有什么不一样,目前国内应用到什么程度?在制造业行业应用现状如何?

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大数据(big data),是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
大数据的4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。
从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
 

事实上,“公有云、私有云和混合云”不同形态的云计算在不断地发展和成熟,越来越多企业级的云计算服务被推出市场。尽管这样,大部分的声音认为这只是云计算提供商和企业的初期。“就目前来看,云计算还只是处在青春期,要想成熟进入成年期至少还需要五年的时间以上。” 我们还将会看到云计算生态系统的崛起,公有云不仅可以作为技术交互的平台,还是云服务提供商和消费者之间的生态纽扣将二者很好的连接在一起。在瞬息万变的社交网络和移动互联网的时代,云计算为整个互联网生态系统的发展提供了新加速途径。很多行业受益于“数据中心作为一个枢纽”,越来越多的以云计算为中心的生态系统合作伙伴集中在一个关键的数据中心,如金融交易、网页和在线服务或是媒体内容的企业。众所周知,这些企业有大量的数据需要进行处理和管理。随着移动智能设备的普及,云计算服务和云应用在云平台的支撑下,让这庞大的数据得以保存和处理,数据的价值不在于多,而是如何挖掘到有价值的数据,这需要借助云服务和云应用的能力了。这也是业界将云计算和大数据相提并论的原因所在,到底云计算与大数据是怎么样的关系?云计算已然走下神坛开始步入应用阶段,而大数据的催生反过来了体现了云计算的价值所在。关注IT的朋友想必已经注意到业界对于新趋势的关注已由原来的云计算转移到大数据上,越来越多的企业开始推广大数据相关的服务和产品,越来越多的企业将企业数据作为企业资产进行管理和变现,已经开始从数据抽象、数据共享和数据估值开始启动大数据战略。对于大数据趋势并不像云计算那样主要集中在概念层面的讨论,主要是在技术层面的研究。企业视大数据为企业的生命、企业的新竞争力,要想在同类行业中脱颖而出赢得市场,大数据的支持是必不可少的,所以企业纷纷制定大数据战略,无论是互联网企业还是传统企业,都在大数据时代不甘示弱,而大数据时代的特性注定了它与云计算的不解之缘。大数据推动云计算的落地,云计算促进大数据的应用。云计算大数据
 
云计算数据 (cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网,后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此,云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力,拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心,按自己的需求进行运算 大数据

 

大数据技术(big data),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中[2] 大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理
 
云数据与大数据的关系是:
云数据是基于大数据的基础之上的;
云计算的关键词在于“整合”,无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术,还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术,他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合,调度分配给用户,从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。
大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容,如何存储如今互联网时代所产生的海量数据,如何有效的利用分析这些数据等等。
他俩之间的关系你可以这样来理解,云计算技术就是一个容器,大数据正是存放在这个容器中的水,大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的
我想说的是,我们公司是一个小的制造业,目前虽然有上了金蝶的ERP系统,但是月度生产计划,物流计划还的人工来用excel表格来做。根据往年的销售数据,客户的产品型号需求数据,来预测;ERP的作业只有BOM,推单的功能了。而大数据的分析和预测,决策功能没有啊。

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