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大数据的定义是什么?

发布网友 发布时间:2022-04-23 09:52

我来回答

14个回答

热心网友 时间:2022-04-13 07:34

大数据首先是一个非常大的数据集,可以达到TB(万亿字节)甚至ZB(十万亿亿字节)。这里面的数据可能既有结构化的数据,也有半结构化和非结构化的数据,而且来自于不同的数据源。

结构化的数据是什么呢?对于接触过关系型数据库的小伙伴来说,应该一点都不陌生。对了,就是我们关系型数据库中的一张表,每行都具有相同的属性。如下面的一张表:

每行数据都有相同的属性,这就是结构化的数据。

我们再来看半结构化数据。XML或JSON格式的数据就是我们所常见的半结构的数据。如,下面所示的XML数据:

(子标签的次序和个数不一定完全一致)

那什么又是非结构化数据呢?这类数据没有预定义完整的数据结构,在我们日常工作生活中可能更多接触的就是这类数据,比如,图片、图像、音频、视频、办公文档等等。

知道了这三类结构的数据,我们再来看看大数据的数据源有哪些呢?归纳起来大致有五种数据源。

一是社交媒体平台。如有名气的*、Twitter、*和Instagram等。媒体是比较受欢迎的大数据来源之一,因为它提供了关于消费者偏好和变化趋势的宝贵依据。并且因为媒体是自我传播的,可以跨越物理和人口障碍,因此它是企业深入了解目标受众、得出模式和结论、增强决策能力的方式。

二是云平台。公有的、私有的和第三方的云平台。如今,越来越多的企业将数据转移到云上,超越了传统的数据源。云存储支持结构化和非结构化数据,并为业务提供实时信息和随需应变的依据。云计算的主要特性是灵活性和可伸缩性。由于大数据可以通过网络和服务器在公共或私有云上存储和获取,因此云是一种高效、经济的数据源。

三是Web资源。公共网络构成了广泛且易于访问的大数据,个人和公司都可以从网上或“互联网”上获得数据。此外,国内的大型购物网站,淘宝、京东、阿里巴巴,更是云集了海量的用户数据。

四是IoT(Internet of Things)物联网数据源。物联网目前正处于迅猛发展势头。有了物联网,我们不仅可以从电脑和智能手机获取数据,还可以从医疗设备、车辆流程、视频游戏、仪表、相机、家用电器等方面获取数据。这些都构成了大数据宝贵的数据来源。

五是来自于数据库的数据源。现今的企业都喜欢融合使用传统和现代数据库来获取相关的大数据。这些数据都是企业驱动业务利润的宝贵资源。常见的数据库有MS Access、DB2、Oracle、MySQL以及大数据的数据库Hbase、MongoDB等。

我们再来总结一下,什么样的数据就属于大数据呢?通常来大数据有4个特点,这就是业内人士常说的4V,volume容量、 variety多样性、velocity速度和veracity准确性。

热心网友 时间:2022-04-13 08:52

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。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理。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)。
“大数据”是指以多元形式,许多来源搜集而来的庞大数据组,往往具有实时性。在企业对企业销售的情况下,这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录,还有许多其他来源。这些数据,并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。[13]
从技术上看,大数据[1]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,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和/或虚拟化技术。(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代[4]》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据的方法)大数据的4大特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。
早在1980年,著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中,将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。不过,大约从2009年开始,“大数据”才成为互联*息技术行业的流行词汇。美国互联网数据中心指出,互联网上的数据每年将增长50%,每两年便将翻一番,而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。此外,数据又并非单纯指人们在互联网上发布的信息,全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器,随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化,也产生了海量的数据信息。[3]
大数据的意义是由人类日益普及的网络行为所伴生的,受到相关部门、企业采集的,蕴含数据生产者真实意图、喜好的,非传统结构和意义的数据 。2013年5月10日,阿里巴巴集团董事局*马云在淘宝十周年晚会上,卸任阿里集团CEO的职位,并在晚会上做卸任前的演讲,马云说,大家还没搞清PC时代的时候,移动互联网来了,还没搞清移动互联网的时候,大数据时代来了。
借着大数据时代的热潮,微软公司生产了一款数据驱动的软件,主要是为工程建设节约资源提高效率。在这个过程里可以为世界节约40%的能源。抛开这个软件的前景不看,从微软团队致力于研究开始,可以看他们的目标不仅是为了节约了能源,更加关注智能化运营。通过跟踪取暖器、空调、风扇以及灯光等积累下来的超大量数据,捕捉如何杜绝能源浪费。“给我提供一些数据,我就能做一些改变。如果给我提供所有数据,我就能拯救世界。”微软史密斯这样说。而智能建筑正是他的团队专注的事情。
从海量数据中“提纯”出有用的信息,这对网络架构和数据处理能力而言也是巨大的挑战。在经历了几年的批判、质疑、讨论、炒作之后,大数据终于迎来了属于它的时代。2012年3月22日,奥巴马*宣布投资2亿美元拉动大数据相关产业发展,将“大数据战略”上升为国家战略。奥巴马*甚至将大数据定义为“未来的新石油”。
大数据时代已经来临,它将在众多领域掀起变革的巨浪。但我们要冷静的看到,大数据的核心在于为客户挖掘数据中蕴藏的价值,而不是软硬件的堆砌。因此,针对不同领域的大数据应用模式、商业模式研究将是大数据产业健康发展的关键。我们相信,在国家的统筹规划与支持下,通过各地方*因地制宜制定大数据产业发展策略,通过国内外IT龙头企业以及众多创新企业的积极参与,大数据产业未来发展前景十分广阔。[2]
大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已,没有必要神话它或对它保持敬畏之心,在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下,这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了,通过各行各业的不断创新,大数据会逐步为人类创造更多的价值。[1]

热心网友 时间:2022-04-13 10:27

“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。

大数据结构特点:

结构

大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已,没有必要神话它或对它保持敬畏之心,在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下,这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了,通过各行各业的不断创新,大数据会逐步为人类创造更多的价值。

其次,想要系统的认知大数据,必须要全面而细致的分解它,我着手从三个层面来展开:

第一层面是理论,理论是认知的必经途径,也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性;从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在;洞悉大数据的发展趋势;从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。

第二层面是技术,技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。

第三层面是实践,实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据,*的大数据,企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。

特点

大数据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。《计算机学报》刊登的“架构大数据:挑战、现状与展望”一文列举了大数据分析平台需要具备的几个重要特性,对当前的主流实现平台——并行数据库、MapRece及基于两者的混合架构进行了分析归纳,指出了各自的优势及不足,同时也对各个方向的研究现状及作者在大数据分析方面的努力进行了介绍,对未来研究做了展望。

大数据的4个“V”,或者说特点有四个层面:

第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别。

第二,数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。

第三,处理速度快,1秒定律,可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息,这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。

第四,只要合理利用数据并对其进行正确、准确的分析,将会带来很高的价值回报。业界将其归纳为4个“V”——Volume(数据体量大)、Variety(数据类型繁多)、Velocity(处理速度快)、Value(价值密度低)。

大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析。相比起现有的其他技术而言,大数据的“廉价、迅速、优化”这三方面的综合成本是最优的。

热心网友 时间:2022-04-13 12:18

大数据是一个抽象的概念,大数据是一系列技术的统称,经过多年的发展,大数据已经形成了从数据采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等一系列环节,这些环节涉及到诸多大数据工作岗位,这些工作岗位与物联网、云计算也都有密切的联系。

热心网友 时间:2022-04-13 14:26

大数据(big data),IT行业术语,是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,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。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

热心网友 时间:2022-04-13 16:51

对于“大数据”(Big data)研究机构Gartner给出了这样的定义。“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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

热心网友 时间:2022-04-13 19:32

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,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,如购物网站的消费记录,这些数据只有进行处理整合才有意义。

热心网友 时间:2022-04-13 22:30

“大数据”是近年来IT行业的热词,大数据在各行各业的应用逐渐变得广泛起来,那么大数据到底是什么了?下面用这张给大家简单介绍一下,希望对你有帮助,谢谢

热心网友 时间:2022-04-14 02:02

关于大数据,给出的定义是:
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,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

简单理解为:

"大数据"是一个体量特别大,数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。

大数据的核心作用是数据价值化,简单说就是大数据让数据产生各种“价值”,这个数据价值化的过程就是大数据要做的主要事情。

热心网友 时间:2022-04-14 05:50

大数据(big data)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。大数据有五大特点,即大量(Volume)、高速(Velocity)、多样(Variety)、低价值密度(Value)、真实性(Veracity)。它并没有统计学的抽样方法,只是观察和追踪发生的事情。
大数据的用法倾向于预测分析、用户行为分析或某些其他高级数据分析方法的使用。

热心网友 时间:2022-04-14 09:54

大数据是一种在获取、存储、管理、分析等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。它具有大量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。 未来大数据相关人才缺口巨大。

热心网友 时间:2022-04-14 14:16

大数据(big data),IT行业术语,是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,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。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

热心网友 时间:2022-04-14 18:54

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MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
  简言之,从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力,就是大数据技术。明白这一点至关重要,也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。   大数据的4个“V”,或者说特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,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,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。业界将其归纳为4个“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。   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 著云台
  例子包括网络日志,RFID,传感器网络,社会网络,社会数据(由于数据*的社会),互联网文本和文件;互联网搜索索引;呼叫详细记录,天文学,大气科学,基因组学,生物地球化学,生物,和其他复杂和/或跨学科的科研,军事侦察,医疗记录;摄影档案馆视频档案;和大规模的电子商务。
  大的数据需要特殊的技术,以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。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。
  一些但不是所有的MPP的关系数据库的PB的数据存储和管理的能力。隐含的负载,监控,备份和优化大型数据表的使用在RDBMS的。
  斯隆数字巡天收集在其最初的几个星期,比在天文学的历史,早在2000年的整个数据收集更多的数据。自那时以来,它已经积累了140兆兆 字节的信息。这个望远镜的继任者,大天气巡天望远镜,将于2016年在网上和将获得的数据,每5天沃尔玛处理超过100万客户的交易每隔一小时,反过来进口量数据库估计超过2.5 PB的是相当于167次,在美国国会图书馆的书籍 。
  FACEBOOK处理400亿张照片,从它的用户群。解码最初的人类基因组花了10年来处理时,现在可以在一个星期内实现。
  “大数据”的影响,增加了对信息管理专家的需求,甲骨文,IBM,微软和SAP花了超过15亿美元的在软件智能数据管理和分析的专业公司。这个行业自身价值超过1000亿美元,增长近10%,每年两次,这大概是作为一个整体的软件业务的快速。   大数据已经出现,因为我们生活在一个社会中有更多的东西。有46亿全球移动电话用户有1亿美元和20亿人访问互联网。
  基本上,人们比以往任何时候都与数据或信息交互。 1990年至2005年,全球超过1亿人进入中产阶级,这意味着越来越多的人,谁收益的这笔钱将成为反过来导致更多的识字信息的增长。思科公司预计,到2013年,在互联网上流动的交通量将达到每年667艾字节。
  最早提出“大数据”时代已经到来的机构是全球知名咨询公司麦肯锡。麦肯锡在研究报告中指出,数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域,逐渐成为重要的生产因素;而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
  “麦肯锡的报告发布后,大数据迅速成为了计算机行业争相传诵的热门概念,也引起了金融界的高度关注。”随着互联网技术的不断发展,数据本身是资产,这一点在业界已经形成共识。“如果说云计算为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道,那么如何盘活数据资产,使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务,则是大数据的核心议题,也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。”
  事实上,全球互联网巨头都已意识到了“大数据”时代,数据的重要意义。包括EMC、惠普(微博)、IBM、微软(微博)在内的全球IT 巨头纷纷通过收购“大数据”相关厂商来实现技术整合,亦可见其对“大数据”的重视。
  “大数据”作为一个较新的概念,目前尚未直接以专有名词被我国*提出来给予*支持。不过,在12月8日工信部发布的物联网“十二五”规划上,把信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一被提出来,其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析,这都是大数据的重要组成部分。而另外3项关键技术创新工程,包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术,也都与“大数据”密切相关。

热心网友 时间:2022-04-14 23:48

这个定义很广了,我从业这方面的业务多年,需要的详聊
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