日职联赛特性及大数据(什么是大数据它有哪些特点)
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什么是大数据它有哪些特点
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。
大数据的特性
1、数据类型繁多:对数据的处理能力提出了更高的要求,例如网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等多类型的数据。2、处理速度快和时效性要求高:是区分于传统的数据挖掘,也这是大数据最显著的特征。3、数据价值密度相对较低:随着物联网的广泛应用,无处不在的信息感知和信息海量,但是价值密度却较低。大数据时代亟待解决的难题是:如何通过强大的机器算法可以更迅速地完成数据的价值“提纯”。二、大数据的四大特点1、海量性:有IDC 最近的报告预测称,在2020 年,将会扩大50 倍的全球数据量。现在来看,大数据的规模一直是一个不断变化的指标,单一数据集的规模范围可以从几十TB到数PB不等。也就是说,存储1 PB数据是需要两万台配备50GB硬盘的个人电脑。而且,很多你意想不到的来源都能产生数据。2、高速性:指数据被创建和移动的速度。在高速网络时代,创建实时数据流成为了流行趋势,主要是通过基于实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器。企业一般需了解怎么快速创建数据,还需知道怎么快速处理、分析并返回给用户,来满足他们的一些需求。3、多样性:由于新型多结构数据,导致数据多样性的增加。还包括网络日志、社交媒体、手机通话记录、互联网搜索及传感器网络等数据类型造成。4、易变性:大数据会呈现出多变的形式和类型,是由于大数据具有多层结构,相比传统的业务数据,大数据有不规则和模糊不清的特性,导致很难甚至不能使用传统的应用软件来分析。随时间演变传统业务数据已拥有标准的格式,能够被标准的商务智能软件识别。现在来看,要处理并从各种形式呈现的复杂数据中挖掘价值,成为了企业面临的挑战。
什么是大数据,它有哪些特点
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: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。
什么是大数据大数据是什么
大数据是指在一定时间内,常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产,需要一种新的处理模式,以具备更强的决策、洞察和流程优化能力。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些有意义的数据进行专业的处理。换句话说,如果把大数据比作一个行业,这个行业盈利的关键在于提高数据的“处理能力”,通过“处理”实现数据的“增值”。从技术上讲,大数据和云计算的关系就像硬币的正反面一样密不可分。大数据不能用单台计算机处理,必须采用分布式架构。其特点在于海量数据的分布式数据挖掘。但它必须依赖云计算分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。扩展信息:大数据只是现阶段互联网的一个表征或特征。没有必要将其神话或保持敬畏。在以云计算为代表的技术创新背景下,这些原本看似难以收集和使用的数据开始被轻松使用。通过各行各业的不断创新,大数据将逐渐为人类创造更多的价值。是体现大数据技术价值的手段,是进步的基石。这里从云计算、分布式处理技术、存储技术、感知技术的发展,阐述大数据从采集、处理、存储到形成结果的全过程。实践是大数据的终极价值。在这里,我们从互联网大数据、政府大数据、企业大数据、个人大数据四个方面来描绘大数据的美好图景和将要实现的蓝图。
大数据的特征有哪些
大数据是什么?其实很简单,大数据其实就是海量资料巨量资料,这些巨量资料来源于世界各地随时产生的数据,在大数据时代,任何微小的数据都可能产生不可思议的价值。大数据有4个特点,为别为:Volume(大量)、Variety(多样)、Velocity(高速)、Value(价值),一般我们称之为4V。所谓4V,具体指如下4点:1.大量。大数据的特征首先就体现为“大”,从先Map3时代,一个小小的MB级别的Map3就可以满足很多人的需求,然而随着时间的推移,存储单位从过去的GB到TB,乃至现在的PB、EB级别。随着信息技术的高速发展,数据开始爆发性增长。社交网络(微博、推特、脸书)、移动网络、各种智能工具,服务工具等,都成为数据的来源。淘宝网近4亿的会员每天产生的商品交易数据约20TB;脸书约10亿的用户每天产生的日志数据超过300TB。迫切需要智能的算法、强大的数据处理平台和新的数据处理技术,来统计、分析、预测和实时处理如此大规模的数据。2.多样。广泛的数据来源,决定了大数据形式的多样性。任何形式的数据都可以产生作用,目前应用最广泛的就是推荐系统,如淘宝,网易云音乐、今日头条等,这些平台都会通过对用户的日志数据进行分析,从而进一步推荐用户喜欢的东西。日志数据是结构化明显的数据,还有一些数据结构化不明显,例如图片、音频、视频等,这些数据因果关系弱,就需要人工对其进行标注。大数据3.高速。大数据的产生非常迅速,主要通过互联网传输。生活中每个人都离不开互联网,也就是说每天个人每天都在向大数据提供大量的资料。并且这些数据是需要及时处理的,因为花费大量资本去存储作用较小的历史数据是非常不划算的,对于一个平台而言,也许保存的数据只有过去几天或者一个月之内,再远的数据就要及时清理,不然代价太大。基于这种情况,大数据对处理速度有非常严格的要求,服务器中大量的资源都用于处理和计算数据,很多平台都需要做到实时分析。数据无时无刻不在产生,谁的速度更快,谁就有优势。
大数据的五个典型特性
大数据的5V 特性包括:Volume(大量),Velocity(高速),Variety(多样),Value(低价值密度),Veracity(真实)。
Volume(大量):包括采集,存储,管理,分析的数据量很大,超出了传统数据库软件工具能力范围的海量数据集合。其计量单位至少是P(千T),E(百万T)或Z(十亿T)。
Velocity(高速):数据增长速度快,要求实时分析与数据处理及丢弃,而非事后批处理。这是大数据区别于传统数据挖掘的地方。
Variety(多样):数据种类和来源多样性,包括不同种类的数据,比如文本图像音频视频定位等,以及各种结构化,半结构化,非结构化数据,不连贯的语义或句意。据调查,企业数据中80% 为非结构化数据。这对数据处理能力提出了更高的要求。集合了数学,心理学,神经生理学与生物学的机器学习在数据挖掘,自然语言处理,搜索引擎,医学诊断方面不断寻求突破。以期将人脑的智慧与机器的威力相结合,勾划一片混沌之中的清明。
Value(低价值密度):海量信息中的价值密度相对较低,如何在大数据中条分缕析披沙拣金,进行分析预测,找到数据的意义和价值所在,是机器学习和人工智能努力的方向。单位数据的价值低,如同蚂蚁,但聚合后的大数据却是蚁兵,战斗力惊人。
Veracity(真实性) : 指大数据的质量,大数据的内容是与真实世界息息相关的,真实不一定代表准确,但一定不是虚假数据,这也是数据分析的基础。基于真实的交易与行为产生的数据,才有意义,如何Mock数据,是一个话题。如何识别造假数据,更是值得研究的领域。
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