大数据时代指什么?
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大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库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,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象:互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模异常庞大,以至于不能用G或T来衡量。其实“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日,因为近年来互联网和信息行业的发展而引起关注。
特征:
数据量大(Volume)
第一个特征是数据量大。
大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)。
类型繁多(Variety)
第二个特征是数据类型繁多。
包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等,多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
价值密度低(Value)
第三个特征是数据价值密度相对较低。
如随着物联网的广泛应用,信息感知无处不在,信息海量,但价值密度较低,如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”,是大数据时代亟待解决的难题。
速度快时效高(Velocity)
第四个特征是处理速度快,时效性要求高。
这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。既有的技术架构和路线,已经无法高效处理如此海量的数据,而对于相关组织来说,如果投入巨大采集的信息无法通过及时处理反馈有效信息,那将是得不偿失的。可以说,大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战,也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。
“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象:互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模异常庞大,以至于不能用G或T来衡量。其实“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日,因为近年来互联网和信息行业的发展而引起关注。
特征:
数据量大(Volume)
第一个特征是数据量大。
大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)。
类型繁多(Variety)
第二个特征是数据类型繁多。
包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等,多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
价值密度低(Value)
第三个特征是数据价值密度相对较低。
如随着物联网的广泛应用,信息感知无处不在,信息海量,但价值密度较低,如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”,是大数据时代亟待解决的难题。
速度快时效高(Velocity)
第四个特征是处理速度快,时效性要求高。
这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。既有的技术架构和路线,已经无法高效处理如此海量的数据,而对于相关组织来说,如果投入巨大采集的信息无法通过及时处理反馈有效信息,那将是得不偿失的。可以说,大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战,也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。
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最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。后来就经常从唯脸提到这个词了。
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科技发展与互联网时代的新概念,通俗一点就是利用互联网科技收集数据(信息),进行分析利用,涉及范围是方方面面的。
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现在网络很发达,各种信息层出不穷,汇在一起分类整理,统计,就是大数据啦
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