移动支付的运营及盈利模式

“大数据”是由于信息的膨胀，数据的多种多样，传统信息处理方式已不足以处理，需要进行改革。大数据技术的意义不在于越来越庞大的数据信息，而在于对这些数据进行处理，使之变得对我们有用。总而言之，如果把大数据比作一种项目，那么这种项目实现盈利的关键，在于我们对数据的提取与筛选，以此来将庞大的无用数据变得有用。大数据与云计算的关系从名字来看就十分密切。大数据对计算机的要求肯定是很高的，一台计算机是难以实现的，必须采用分布式架构。大数据的处理必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术来实现。随着数据变得越来越庞大，云计算必须发展。大数据我的理解就是互联网的发展产生的庞大数据，其中有夹杂着有用没用的多种多样多余的数据，这些数据在需要使用用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为大数据的处理必须用到云计算。大数据需要云计算的技术，以有效地处理从互联网获取的大量的数据。数据传输最小的基本单位是bit，按顺序给出所有单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB，它们按照进率1024（2的十次方）来计算：8bit= 1Byte；1KB= 1,024 Bytes；1MB= 1,024 KB = 1,048,576 Bytes；1GB= 1,024 MB = 1,048,576 KB；1TB= 1,024 GB = 1,048,576 MB；1PB= 1,024 TB = 1,048,576 GB；1EB= 1,024 PB = 1,048,576 TB；1ZB= 1,024 EB = 1,048,576 PB；1YB= 1,024 ZB = 1,048,576 EB；1BB= 1,024 YB = 1,048,576 ZB；1NB= 1,024 BB = 1,048,576 YB；1 DB = 1,024 NB = 1,048,576 BB（单位换算来源：百度百科）。

在各国发展中都不可避免的需要大规模调查各种数据，在1890年美国统计学家赫尔曼·霍尔瑞在普查人口时发明了一台电动器，从此引发了数据处理的新纪元。各个资本国迅速发展。1997年美国宇航局研究员迈克尔·考克斯和大卫·埃尔斯沃斯首次使用“大数据”这一术语来描述20世纪90年代的挑战：超级计算机生成大量的信息，“大数据”也开始正式走进人们的视野。大数据也随着大数据的技术不断发展，大数据行业也变得越来越火热。中国企业的大数据市场也快速发展，从互联网、金融、电商等开始实践。云计算的发展更是走向世界前列。

大数据技术我们所接触的并不多，只需要知道Hadoop技术的存在，数据库中我们所了解的就是sql server数据库。在内存方面，在大数据背景下，用户以及IT提供商应该将内存视为长远发展的技术趋势，我们所需要的是更加好的。集成设备在大数据时代也是企业应对数据挑战很重要的一项技术。大数据是互联网发展的的一种表现形式，只是将原本很难收集与提取的数据变得容易使用。想要好好利用大户数据，可以从三个层面展开，分为理论技术与实践。大数据的理论必须要被更多的人知道与传播才能更好应用。因为想要发展的首要