在当前社会中，大数据环境已经成为一个备受关注的话题。大数据环境是指大规模数据的产生、管理和应用所形成的一种复杂环境。在这个环境中，大量的数据被不断产生和积累，同时各种技术和工具被应用于数据的处理、分析和挖掘，为社会各行各业带来了巨大的变革和机遇。
并非所有领域都处于同样程度的大数据环境之中。在当前社会中，最为突出的大数据环境主要包括以下几个方面：
1. 金融领域：金融领域一直是大数据应用的热门领域之一。在金融行业，大数据被广泛应用于风险管理、交易分析、客户关系管理等方面。通过对大量交易数据和客户信息的分析，金融机构可以更好地识别风险、优化投资组合，并提供个性化的金融服务。同时，大数据技术也被应用于高频交易、财务预测等领域，为金融市场的运作带来了更高的效率和透明度。
2. 医疗保健领域：医疗保健领域也是大数据应用的重要领域之一。随着医疗技术的发展和医疗数据的积累，大数据在医疗诊断、药物研发、疾病预防等方面发挥着越来越重要的作用。通过对患者的健康数据、基因数据以及医疗记录的分析，医疗机构可以提供更准确的诊断、更有效的治疗方案，从而提高医疗服务的质量和效率。
3. 零售与电商领域：随着移动互联网和电子商务的快速发展，零售与电商领域也成为了大数据环境最为突出的领域之一。通过对消费者行为数据、商品信息、市场趋势等数据的分析，零售商和电商平台可以更好地理解消费者的需求，优化产品推荐和促销策略，提高销售业绩和客户满意度。同时，大数据技术也被应用于供应链管理、库存优化等方面，为零售与电商行业带来了更高的效率和竞争力。
4. 城市智能化领域：随着城市化进程的加速和智能科技的发展，城市智能化领域也逐渐成为大数据环境的焦点之一。通过对城市交通、能源、环境等方面的数据进行收集和分析，城市管理者可以更好地优化城市规划、提升城市服务水平，实现资源的有效利用和环境的可持续发展。同时，大数据技术也被应用于智慧城市建设、交通管理、环境监测等方面，为城市的发展和改善提供了重要支持。
金融领域、医疗保健领域、零售与电商领域以及城市智能化领域是当前社会中最为突出的大数据环境。在这些领域中，大数据技术的应用已经取得了显著成果，为经济社会发展带来了巨大的推动力。随着科技的不断进步和数据的不断增长，大数据环境将会在更多领域中得到广泛应用，为未来社会的进步和发展注入新的活力。
信息采集的原则
1、可靠性原则：信息必须是真实对象或环境所产生的，必须保证信息来源是可靠的，必须保证采集的信息能反映真实的状况。 2、完整性原则：信息采集必须按照一定的标准要求，采集反映事物全貌的信息，完整性原则是信息利用的基础。 3、实时性原则：信息自发生到被采集的时间间隔，间隔越短就越及时，最快的是信息采集与信息发生同步。 4、准确性原则：采集到信息的表达是无误的，是属于采集目的范畴之内的，相对于企业或组织自身来说具有适用性，是有价值的。 5、计划性原则：采集的信息既要满足当前需要，又要照顾未来的发展；既要广辟信息来源，又要持之以恒。 6、预见性原则：信息采集人员要掌握社会、经济和科学技术的发展动态，要随时了解未来，采集那些对将来发展有指导作用的预测性信息。 扩展资料信息采集的渠道：1、传统信息系统。 传统信息系统采集的信息往往具有较高的价值，一方面原因是传统信息系统采集的往往是结构化数据，易于统计和分析，另一方面原因是传统信息系统采集的数据往往是比较重要的数据。 2、Web平台。 信息来源的另一个重要渠道是各种Web平台，随着Web应用的普及，尤其是Web2.0的普及应用之后，整个Web系统产生了大量的数据，这些数据也是大数据系统的重要数据来源之一。 3、物联网系统。 物联网与大数据的关系非常紧密，与传统信息系统和Web系统不同，物联网的数据大部分都是非结构化数据和半结构化数据，要想对其进行分析需要采用特定的处理方式，比较常见的处理方式包括批处理和流处理。 参考资料来源：网络百科-信息采集
大数据都体现在哪些方面？
在过去几年，大数据的建设主要集中在物联网、云计算、移动互联网等基础领域，一些大数据起步较早、积累较深的行业领域，开始基于大数据的基础建设，开启了行业数据应用与价值挖掘之路。从数据的抽取、清洗等预处理，到数据存储及管理，再到数据分析挖掘，以及最终的可视化呈现。行业用户开始把注意力转向大数据真正的价值点——发现规律，提升决策效率与能力。这一年，他们在收集数据上花费的时间很少，而在实际分析数据并回答各种问题上的时间则越来越多。
目前进入大数据应用相对较成熟的领域主要在公安、交通、电力、园区管理、网络安全、航天等。大数据价值被挖掘，帮助各行业从业务管理、事前预警、事中指挥调度、事后分析研判等多个方面提升智能化决策能力。
公安领域的大数据应用，可以实现从警综、警力、警情、人口、卡口/车辆、重点场所、摄像头管理等全方位进行公安日常监测与协调管理；实现突发事件下的可视化接处警、警情查询监控、辖区定位、应急指挥调度管理，满足公安行业平急结合的应用需求。
从而全面提升公安机关智能化决策能力，提升警务资源利用和服务价值，为预防打击违法犯罪、维护社会稳定提供有力支持。
交通领域的大数据应用，可以实现从公交车辆、司乘人员、运行线路、站点场站管理、乘客统计等多个维度进行日常路网运行监测与协调管理；支持突发事件下的值班接警、信息处理发布、应急指挥调度管理，发挥交通资源最大效益
电力领域的大数据应用，可以实现用户分布、节点负荷、电网拓扑、电能质量、窃电嫌疑、安全防御、能源消耗等智能电网多个环节进行日常运行监测与协调管理；满足常态下电网信息的实时监测监管、应急态下协同处置指挥调度的需要。全面提高电力行业管理的及时性和准确性，更好地实现电网安全、可靠、经济、高效运行。
园区管理的大数据应用，可以实现从园区建设规划、管网运行、能耗监测、园区交通、安防管理、园区资源管理等多个维度进行日常运行监测与协调管理；从而全面加强园区创新、服务和管理能力，促进园区产业升级、提升园区企业竞争力。
网络安全的大数据应用，能够实现对网络中的安全设备、网络设备、应用系统、操作系统等整体环境进行安全状态监测，帮助用户快速掌握网络状况，识别网络异常、入侵，把握网络安全事件发展趋势，全方位感知网络安全态势。
航天是大数据应用最早也最成熟，取得成果最多的领域，航天要对尺度远比地球大无数倍的广阔空间进行探索，其总量更多，要求更高。因此，航天大数据不仅具有一般大数据的特点，更要求高可靠性和高价值。能够实现对航天测发、测控设备控制；航天指挥作战体系模拟推演、作战评估；航天作战指挥显示控制航天器数据分析、状态监控。
什么是大数据？
大数据指无法在一定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，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
什么是大数据
大数据指无法在一定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，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据历史和当前考虑因素
虽然术语“大数据”相对较新，但收集和存储大量信息以进行最终分析的行为已经很久了。这个概念在 21 世纪初获得了动力，当时行业分析师 Doug Laney 将现在主流的大数据定义表达为三个 V：
2.速度，数据以前所未有的速度流入，必须及时处理。RFID 标签，传感器和智能电表正在推动近乎实时处理数据的需求。
3.品种，数据有各种格式 – 从传统数据库中的结构化数字数据到非结构化文本文档，电子邮件，视频，音频，股票报价数据和金融交易。
在 SAS，我们在大数据方面考虑两个额外的维度：
1.变化性，除了速度和数据种类的增加之外，数据流还可能与周期性峰值高度不一致。社交媒体中有什么趋势吗？每日，季节性和事件触发的峰值数据负载可能难以管理。非结构化数据更是如此。
为什么大数据很重要？
大数据的重要性不在于您拥有多少数据，而在于您使用它做了多少。您可以从任何来源获取数据并进行分析，以找到能够降低成本，减少时间，新产品开发和优化产品，以及智能决策的答案。将大数据与高性能分析结合使用时，您可以完成与业务相关的任务，例如：
1.近乎实时地确定故障，问题和缺陷的根本原因；
2.根据客户的购买习惯在销售点生成优惠券；
3.在几分钟内重新计算整个风险组合；
4.在欺诈行为影响您的组织之前检测它。
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