大数据具备以下4个特点:
一是数据量巨大。例如,人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。典型个人计算机硬盘的容量为TB量级,而一些大企业的数据量已经接近EB量级。
二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式,更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据,个性化数据占绝对多数。
三是处理速度快。数据处理遵循“1秒定律”,可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。
四是价值密度低。以视频为例,一小时的视频,在不间断的测试过程中,可能有用的数据仅仅只有一两秒。
2022-03-14 广告
大数据(big data,mega data),或称巨量资料,指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据的5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity(真实性)。
第一,Volume(大量),数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别。
第二,Variety(多样),数据类型繁多,如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息,等等。
第三,Value(价值密度),价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。
第四,Velocity(高速),处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器,无一不是数据来源或者承载的方式。
2020-12-02 · 百度认证:河南新华电脑学院有限公司官方账号
定义,结构特点,我们身边有哪些大数据,大数据带来了什么,这四个方面了解。
那么“大数据”到底是什么呢?
在麦肯锡全球研究所给出的定义中指出:大数据即是一种规模大到在获取,存储,管理,分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。简单而言大数据是数据多到爆表。大数据的单位一般以PB衡量。那么PB是多大呢?1GB=1024MB ,1PB=1024GB才足以称为大数据。
大数据具有什么样的特点和结构呢?
大数据从整体上看分为四个特点,
第一,大量。
衡量单位PB级别,存储内容多。
第二,高速。
大数据需要在获取速度和分析速度上要及时迅速。保证在短时间内更多的人接收到信息。
第二,多样。
数据的来源是各种渠道上获取的,有文本数据,图片数据,视频数据等。因此数据是多种多样的。
第三,价值。
关于大数据:
大数据技术是指从各种各样海量类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,分布式文件系统,分布式数据库,云计算平台,互联网,和可扩展的存储系统。
大数据具备以下4个特点:
①数据量巨大。例如,人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。典型个人计算机硬盘的容量为TB量级,而一些大企业的数据量已经接近EB量级。
②数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式,更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据,个性化数据占绝对多数。
③处理速度快。数据处理遵循“1秒定律”,可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。
④价值密度低。以视频为例,一小时的视频,在不间断的测试过程中,可能有用的数据仅仅只有一两秒。
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1、大数据(Big Data)又称为巨量资料,指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
2、特点:大数据分析相比于传统的数据仓库应用,具有数据量大、查询分析复杂等特点。
2、“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出,指不用随机分析法(抽样调查)的捷径,而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点,即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。
3、对于“大数据”(Big data)研究机构Gartner给出了定义,“大数据”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。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。
4、从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘,但它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。
5、随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为,大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据,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。