最早提出大-0概念的公司是麥肯錫公司。麥肯錫公司是世界級領先的全球管理咨詢公司，由美國芝加哥大學布斯商學院教授詹姆斯·麥肯錫于1926年創(chuàng)立。自1926年成立以來，公司的使命是幫助領先企業(yè)實現經營業(yè)績的顯著和持久改善，創(chuàng)建能夠吸引、培養(yǎng)和激勵優(yōu)秀人才的優(yōu)秀組織。麥肯錫采用“公司一體化”的合伙人制度，在全球44個國家擁有80多個分支機構，7000多名顧問。

麥肯錫公司的業(yè)務范圍。公司的客戶:總裁、高管、部長、大公司管理委員會、非營利組織、政府高層領導，就他們關心的管理問題提供建議。2.主要業(yè)務范圍:為客戶尤其是企業(yè)設計和制定整體解決方案、戰(zhàn)略發(fā)展、運營和組織架構。3.關注客戶可量化的績效改進，如提高銷售收入、利潤成本、交付時間和質量。

構建大型數據需要設計大型系統步驟。1.數據收集各種原創(chuàng)數據收集自外部來源，整合清理。2.數據存儲原數據和清洗后的數據，支持存儲大數據計算幀。3.數據Analysis數據通過機器學習和深度學習進行分析，挖掘數據中的模式和規(guī)律。4.數據可視化利用可視化工具將分析出來的信息展示出來，從而更好地理解和掌握數據的規(guī)律，發(fā)現潛在的問題和機會。

要用數據分析一個人，就要盡可能多的收集數據并把它們整合成一個系統。以下是一些可能的考慮數據 Source: 1。社交媒體:分析個人社交媒體，如臉書、Twitter、LinkedIn、Instagram等。，了解個人愛好，社交圈等。2.郵件和短信:分析個人郵件和短信，了解個人行動、心理狀態(tài)等。

4.健康數據:分析個人健康狀況數據，如體檢報告、體檢報告、健康日記等。，了解個人健康狀況。5.位置數據:分析個人位置數據，如智能手機、GPS設備等。，了解個人日常生活中的出行軌跡和習慣。一旦收集了這些數據就可以使用大的數據技術進行分析。這可能涉及到機器學習、數據挖掘、自然語言處理等技術。通過這些技術，我們可以了解個人的偏好、行動，預測個人決策的可能性等等。

了解Da 數據與人工智能的區(qū)別和聯系。先從Da 數據和人工智能的概念說起。1.Big 數據big數據是物聯網、Web系統、信息系統發(fā)展的綜合結果，其中物聯網的影響最大，所以big數據也可以說是物聯網發(fā)展的必然結果。數據的相關技術緊緊圍繞數據展開，包括數據的收集、整理、傳輸、存儲、安全、分析、展現和應用。目前Da 數據的價值主要體現在分析和應用上，比如Da 數據場景分析。

人工智能的核心在于“思考”和“決策”。如何理性思考和行動，是目前人工智能研究的主流方向。3.大數據和人工智能大數據雖然關注點不同，但聯系緊密。一方面，人工智能需要大量的數據作為“思考”和“決策”的基礎，另一方面，大/12344。

問題1:什么是大數據工業(yè)大數據概念包括幾個方面。1.數據量大，TB，PB甚至EB 數據量大。2.要求反應快，市場變化快，對數據的分析也要求快，對性能要求更高，所以數據的量對于速度來說有些“大”。3.數據多樣性:不同數據來源，非結構化數據越來越多，需要清洗、整理、篩選等操作，成為結構數據。

很多行業(yè)都會有數據的大量需求，比如電信行業(yè)、互聯網行業(yè)等等，很多傳統行業(yè)，比如醫(yī)藥、教育、礦業(yè)、電力等等，都會有數據的大量需求。隨著業(yè)務的不斷拓展和數據的歷史不斷增加，-0/的增長是持續(xù)的，大數據行業(yè)包括新興數據分析行業(yè)或制造商。如果需要分析big 數據，可以使用Hadoop等開源big 數據項目，或者永宏套件等國內商用big 數據BI工具。