大数据分析的技术特点
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容量仅仅是界定大数据定义的关键要素之一,而对于大数据的定义至少有三个方面的重要要素。容量服务器数据恢复、许多不同的数据和文件类型、对于管理和更深入的分析数据。数据量本身就是聚合的概念。不是数据量大的数据被称为大数据,传统信息系统生成的“小数据”也是大数据分析的重要组成部分,这点必须清楚。当前,从大数据的数据源的角度来看,它主要集中在互联网,物联网和传统信息系统三个渠道。当前物联网数据的比例相对较大。
大数据分析的特点(二)数据分析类型繁多
这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据,非结构化数据越来越多,包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等,这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
大数据分析的特点(三)数据价值密度
虽然数据量大,数据价值密度低是大数据的第2个重要特征。传统数据基本都是结构化数据,每个字段都是有用的,价值密度非常高。大数据时代,越来越多数据都是半结构化和非结构化数据,比如网站访问日志,里面大量内容都是没价值的,真正有价值的比较少,虽然数据量比以前大了N倍,但价值密度确实低了很多。
如果有海量的结构化数据,需要大数据技术才能处理得了,当然也可以称之为大数据,但价值密度并不低。举个例子,银联、VISA
大数据分析的特点(二)数据分析类型繁多
这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据,非结构化数据越来越多,包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等,这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
大数据分析的特点(三)数据价值密度
虽然数据量大,数据价值密度低是大数据的第2个重要特征。传统数据基本都是结构化数据,每个字段都是有用的,价值密度非常高。大数据时代,越来越多数据都是半结构化和非结构化数据,比如网站访问日志,里面大量内容都是没价值的,真正有价值的比较少,虽然数据量比以前大了N倍,但价值密度确实低了很多。
如果有海量的结构化数据,需要大数据技术才能处理得了,当然也可以称之为大数据,但价值密度并不低。举个例子,银联、VISA
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