互联网大数据在数据内容上有三个特点，一是数据平台化，二是C端数据集中，三是数据源多元化。通过这三个特征，可以挖掘数据价值。互联网大数据的特点是实时性强、数据维度高、数据边界广，因此互联网大数据可以在很大程度上弥补传统数据的不足。
大数据在科研上的应用有哪些？
大数据可以对科研有以下帮助 大型强子对撞机实验代表约 1.5 亿个传感器每秒提供 4000 万次数据。每秒有近 6 亿次碰撞。经过筛选并避免记录超过 99.99995% 的这些数据流后，每秒有 100 个目标的冲突。因此，仅使用小于 0.001 的传感器数据流，来自所有四个 LHC 实验的数据流在复制之前的年度速率为 25 PB截至 2012 年。
复制后这将变成近 200 PB。如果所有传感器数据都记录在 LHC 中，那么数据流将非常难以处理。在复制之前，数据流量每年将超过 1.5 亿 PB，或者将近 500 EBabytestes。以数字来看，这相当于每天500 个字节51020字节，几乎是世界上所有其他来源的 200 倍。 Square Kilometer Array 是由数千个天线构成的射电望远镜。
预计到2024年将投入使用。总的来说，这些天线预计将收集 14 EB 字节，并且每天存储 1 PB 字节，这被认为是有史以来最雄心勃勃的科学计划之一。 当斯隆数字巡天SDSS在 2000 年开始收集天文数据时，它在头几周收集的数据比以前天文学历史上收集的数据要多。 SDSS 以每晚 200GB 的速度继续运行，累积了超过 140TB 的信息。
当 SDSS 的继任者，大型综合测量望远镜在 2020 年上线时，其设计人员预计它将每五天获取一次该数据量。 解码人类基因组原本需要 10 年 的时间来处理，现在可以在不到一天的时间内完成。在过去的十年中，DNA 测序仪已经将测序成本减少了10,000，这比按照摩尔定律预测的成本降低便宜了 100 倍 。
互联网大数据应用价值有哪些？
大数据是我的主要研究方向之一，目前也在带大数据方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。互联网大数据是大数据三大数据来源之一，另外两个重要的数据来源是传统信息系统ERP等和物联网系统，不同的数据来源所体现的数据价值也是存在一定区别的。传统信息系统的数据主要以结构化数据为主，数据的准确性比较高，同时数据自身的价值密度也比较高，传统的数据分析往往都是以信息系统所采集的结构化数据为基础，但是传统信息系统所采集的数据往往有较大的局限性，一方面是实时性不足，另一方面是数据维度不足，同时数据的局限性也比较大。
互联网大数据的特点是实时性比较强数据维度比较高数据边界比较广泛，所以互联网大数据能够在很大程度上弥补传统数据的不足。互联网大数据在移动互联网时代得到了充分的发展，由于互联网大数据涵盖的领域主要以消费领域为主，所以互联网大数据也称为消费大数据，因此互联网大数据的价值主要体现在消费端，在互联网尤其是移动互联网时代，网络消费得到了快速的发展。
互联网大数据在数据内容上有三个特点，其一是数据平台化其二是数据集中在C端其三是数据来源多元化，通过这三个特点可以进行数据价值的挖掘。要想获得互联网大数据的价值最大化，应该构建一个完整的数据流程，从平台搭建到数据应用，这里面涉及到诸多环节，比如推荐系统就是目前进行大数据应用的常见方式之一。随着产业互联网的发展，未来以物联网为代表的行业大数据将迎来大量的发展机会，尤其是随着5G标准的落地，将进一步促进物联网生态的发展，比如AIoT就应该重点关注。
大数据平台的软件有哪些？
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