大数据技术是什么
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大数据本身是一个抽象的概念。从一般意义上讲,大数据是指无法在有限时间内用常规软件工具对其进行获取、存储、管理和处理的数据集合。
目前,业界对大数据还没有一个统一的定义,但是大家普遍认为,大数据具备 Volume、Velocity、Variety 和 Value 四个特征,简称“4V”,即数据体量巨大、数据速度快、数据类型繁多和数据价值密度低,如图 1 所示。下面分别对每个特征作简要描述。
1)Volume:表示大数据的数据体量巨大。
数据集合的规模不断扩大,已经从 GB 级增加到 TB 级再增加到 PB 级,近年来,数据量甚至开始以 EB 和 ZB 来计数。
例如,一个中型城市的视频监控信息一天就能达到几十 TB 的数据量。百度首页导航每天需要提供的数据超过 1-5PB,如果将这些数据打印出来,会超过 5000 亿张 A4 纸。图 2 展示了每分钟互联网产生的各类数据的量。
2)Velocity:表示大数据的数据产生、处理和分析的速度在持续加快。
加速的原因是数据创建的实时性特点,以及将流数据结合到业务流程和决策过程中的需求。数据处理速度快,处理模式已经开始从批处理转向流处理。
业界对大数据的处理能力有一个称谓——“ 1 秒定律”,也就是说,可以从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。大数据的快速处理能力充分体现出它与传统的数据处理技术的本质区别。
3)Variety:表示大数据的数据类型繁多。
传统 IT 产业产生和处理的数据类型较为单一,大部分是结构化数据。随着传感器、智能设备、社交网络、物联网、移动计算、在线广告等新的渠道和技术不断涌现,产生的数据类型无以计数。
现在的数据类型不再只是格式化数据,更多的是半结构化或者非结构化数据,如 XML、邮件、博客、即时消息、视频、照片、点击流、 日志文件等。企业需要整合、存储和分析来自复杂的传统和非传统信息源的数据,包括企业内部和外部的数据。
4)Value:表示大数据的数据价值密度低。
大数据由于体量不断加大,单位数据的价值密 度在不断降低,然而数据的整体价值在提高。以监控视频为例,在一小时的视频中,有用的数据可能仅仅只有一两秒,但是却会非常重要。现在许多专家已经将大数据等同于黄金和石油,这表示大数据当中蕴含了无限的商业价值。
通过对大数据进行处理,找出其中潜在的商业价值,将会产生巨大的商业利润
目前,业界对大数据还没有一个统一的定义,但是大家普遍认为,大数据具备 Volume、Velocity、Variety 和 Value 四个特征,简称“4V”,即数据体量巨大、数据速度快、数据类型繁多和数据价值密度低,如图 1 所示。下面分别对每个特征作简要描述。
1)Volume:表示大数据的数据体量巨大。
数据集合的规模不断扩大,已经从 GB 级增加到 TB 级再增加到 PB 级,近年来,数据量甚至开始以 EB 和 ZB 来计数。
例如,一个中型城市的视频监控信息一天就能达到几十 TB 的数据量。百度首页导航每天需要提供的数据超过 1-5PB,如果将这些数据打印出来,会超过 5000 亿张 A4 纸。图 2 展示了每分钟互联网产生的各类数据的量。
2)Velocity:表示大数据的数据产生、处理和分析的速度在持续加快。
加速的原因是数据创建的实时性特点,以及将流数据结合到业务流程和决策过程中的需求。数据处理速度快,处理模式已经开始从批处理转向流处理。
业界对大数据的处理能力有一个称谓——“ 1 秒定律”,也就是说,可以从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。大数据的快速处理能力充分体现出它与传统的数据处理技术的本质区别。
3)Variety:表示大数据的数据类型繁多。
传统 IT 产业产生和处理的数据类型较为单一,大部分是结构化数据。随着传感器、智能设备、社交网络、物联网、移动计算、在线广告等新的渠道和技术不断涌现,产生的数据类型无以计数。
现在的数据类型不再只是格式化数据,更多的是半结构化或者非结构化数据,如 XML、邮件、博客、即时消息、视频、照片、点击流、 日志文件等。企业需要整合、存储和分析来自复杂的传统和非传统信息源的数据,包括企业内部和外部的数据。
4)Value:表示大数据的数据价值密度低。
大数据由于体量不断加大,单位数据的价值密 度在不断降低,然而数据的整体价值在提高。以监控视频为例,在一小时的视频中,有用的数据可能仅仅只有一两秒,但是却会非常重要。现在许多专家已经将大数据等同于黄金和石油,这表示大数据当中蕴含了无限的商业价值。
通过对大数据进行处理,找出其中潜在的商业价值,将会产生巨大的商业利润
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大数据技术:
大数据技术可以定义为一种软件实用程序,旨在分析,处理和提取来自极其复杂的大型数据集的信息,而传统数据处理软件永远无法处理这些信息。目前人们生活的很多方面都需要大数据处理技术来分析大量实时数据,并提出结论和预测以减少未来的风险。
大数据技术的类型:
大数据技术主要分为两种类型:1.运营大数据技术2.分析大数据技术。运营大数据与人们生成的正常日常数据有关。这可能是在线交易,社交媒体或特定组织的数据等。简单的可以认为这是一种原始数据,用于提供分析性大数据技术。
运营大数据技术的一些示例:
网上订票,包括火车票,机票,电影票等。
在线购物——淘宝,京东,拼多多,支付宝交易等等。来自社交媒体网站(如抖音,快手,QQ微信等应用程序)的数据。医保、车牌号、身份证等与人们息息相关的个人详细信息。
想要了解更多关于商业分析师和业务分析师的区别可以咨询一下CDA认证机构,CDA是大数据和人工智能时代面向国际范围全行业的数据分析专业人才职业简称。全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念,遵循着《CDA职业道德和行为准则》新规范,发挥着自身数据专业能力,推动科技创新进步,助力经济持续发展。
大数据技术可以定义为一种软件实用程序,旨在分析,处理和提取来自极其复杂的大型数据集的信息,而传统数据处理软件永远无法处理这些信息。目前人们生活的很多方面都需要大数据处理技术来分析大量实时数据,并提出结论和预测以减少未来的风险。
大数据技术的类型:
大数据技术主要分为两种类型:1.运营大数据技术2.分析大数据技术。运营大数据与人们生成的正常日常数据有关。这可能是在线交易,社交媒体或特定组织的数据等。简单的可以认为这是一种原始数据,用于提供分析性大数据技术。
运营大数据技术的一些示例:
网上订票,包括火车票,机票,电影票等。
在线购物——淘宝,京东,拼多多,支付宝交易等等。来自社交媒体网站(如抖音,快手,QQ微信等应用程序)的数据。医保、车牌号、身份证等与人们息息相关的个人详细信息。
想要了解更多关于商业分析师和业务分析师的区别可以咨询一下CDA认证机构,CDA是大数据和人工智能时代面向国际范围全行业的数据分析专业人才职业简称。全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念,遵循着《CDA职业道德和行为准则》新规范,发挥着自身数据专业能力,推动科技创新进步,助力经济持续发展。
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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。通过大量的统计了解大家的喜好,想要的东西,从而得到他们想要的,比如精准营销,征信分析,消费分析等等
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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。通过大量的统计了解大家的喜好,想要的东西,从而得到他们想要的,比如精准营销,征信分析,消费分析等等
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2020-10-04 · 百度认证:高顿教育官方账号
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大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。
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