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大數據的特征包括幾個方面(大數據主要特征包括哪幾個方面)

大數據 10
本篇文章給大家談談大數據的特征包括幾個方面,以及大數據主要特征包括哪幾個方面對應的知識點,希望對各位有所幫助,不要忘了收藏本站喔。 本文目錄一覽: 1、大數據的特征? 2、

本篇文章給大家談談大數據的特征包括幾個方面,以及大數據主要特征包括哪幾個方面對應的知識點,希望對各位有所幫助,不要忘了收藏本站喔。

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大數據的特征?

大數據就是無法通過人工的方式來完成數據分析和處理,需要借助工具才能完成相應的數據處理。大數據通常有3個特征:數量,種類,速度。準確的來說可以用大量,多樣性,速度快以及價值高和密度低這四大特征來描述大數據。

 一、大量性,數據量的級別從GB至、PB、乃至ZB上升,可稱為海量,巨量甚至超量。并且以很快的速度在增長。最為典型的就是我們使用的微信,每天都會產生上億級別的數據,來自不同領域,不同平臺的用戶都會產生大量的數據,這些數據是在不斷的增長的,并且每個時間點都是不一樣的,面對這樣高速的增加,需要支撐的服務也是有要求的,這就需要有高并發高吞吐量的服務器來支撐。

二、多樣性。數據信息由原來的簡單數值、字符和文本向網頁、圖片、視頻、圖像和位置信息等半結構化和非結構化的數據類型發展,并且有一個通過的特征,信息大多分布在不同的地理位置、不同的存儲設備以及不同的數據管理平臺。簡單的總結為三點:

(1)數據來源多,和我們生活密切相關的社交應用像微博、微信、社交網站等等。

(2)數據類型繁多,來自同一個平臺可能就有不同的數據類型,圖片,視頻等等。

(3)數據之間的關聯性強,交互頻繁,大型電子商務網站和社交網絡中,一些用戶的點擊行為在一定程度上反映了該用戶潛在的興趣愛好和需求,鏈接之間的關聯性是很強的。

三、快速化,大數據多數據的處理也是有一定的要求的,有的應用要求對數據的處理做到實時、快速。比較常見的就是我們最好的1元購,每次都有來自不同區域的海量數據,要在一定的時間內完成數據的計算和分析,這就需要將分布式計算、并行計算等等深度的結合才能滿足需求的。

四、價值高密度低,我們經常會看到很多虛假的信息,通常情況下正在有價值的信息還是很分散的、密度非常低的,要在海量中尋求有價值的信息還是很有技術要求的。

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大數據的四個基本特征包括

大數據的四個基本特征是:數據量大,要求快速響應,數據多樣性,價值密度低。

大數據的四個基本特征介紹:

1、數據量大

TB,PB,乃至EB等數據量的數據需要進行數據分析處理。

2、要求快速響應

市場變化快,要求能及時快速的響應變化,那對數據分析也要快速,在性能上有更高要求,所以數據量顯得對速度要求有些“大”。

3、數據多樣性

不同的數據源,非結構化數據越來越多,需要進行清洗,整理,篩選等操作,變為結構數據。

4、價值密度低

由于數據采集的不及時,數據樣本不全面,數據可能不連續等等,數據可能會失真,但當數據量達到一定規模,可以通過更多的數據達到更真實全面的反饋。

大數據(big data),IT行業術語,是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合,是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣捷徑,而采用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(低價值密度)、Veracity(真實性)。

大數據的特征

大數據的四大特征如下:

第一,?數據容量大

從TB級別,躍升到PB級別。

第二,?數據類型繁多

相對于以往便于存儲的以文本為主的結構化數據,非結構化數據越來越多,包括網絡日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等,這些多類型的數據對數據的處理能力提出了更高要求。

第三,?商業價值高

價值密度的高低與數據總量的大小成反比。以視頻為例,一部1小時的視頻,在連續不間斷的監控中,有用數據可能僅有一二秒。如何通過強大的機器算法更迅速地完成數據的價值“提純”成為目前大數據背景下亟待解決的難題。

第四,?處理速度快

這是大數據區分于傳統數據挖掘的最顯著特征。根據IDC的“數字宇宙”的報告,預計到2020年,全球數據使用量將達到35.2ZB。在如此海量的數據面前,處理數據的效率就是企業的生命。

大數據的作用

1、提供個性服務

很多人覺得大數據好像離我們很遠,其實我們在日常所使用的智能設備,就需要大數據的幫助。比如說我們運動時候戴的運動手表或者是運動手環,就可以在我們平時運動的時候,幫助我們采集運動數據及熱量消耗情況。進入睡眠時,還可以幫助監控我們的睡眠,從而對這些數據進行分析,對未來階段進行規劃。

2、幫助企業

有了大數據企業就可以更便捷的收集到客戶的愛好,從而幫助分析客戶的需求。再根據每個客戶的需要來提出應對方案,推測客戶喜愛什么樣的產品,對企業起到很大的幫助,也節省了很多時間和精力。同時大數據可以收集到市場上的各種產品數據,對未來市場走向進行預測,并對企業當前情況進行分析,為接下來的走向提供一個參考依據。

大數據特點包括哪些

大數據技術是指從各種各樣海量類型的數據中,快速獲得有價值信息的能力。適用于大數據的技術,包括大規模并行處理(MPP)數據庫,數據挖掘電網,分布式文件系統,分布式數據庫,云計算平臺,互聯網,和可擴展的存儲系統。

大數據具備以下4個特點:

一是數據量巨大。例如,人類生產的所有印刷材料的數據量僅為200PB。典型個人計算機硬盤的容量為TB量級,而一些大企業的數據量已經接近EB量級。

二是數據類型多樣?,F在的數據類型不僅是文本形式,更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數據,個性化數據占絕對多數。

三是處理速度快。數據處理遵循“1秒定律”,可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息。

四是價值密度低。以視頻為例,一小時的視頻,在不間斷的測試過程中,可能有用的數據僅僅只有一兩秒。

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大數據的特征有哪些?

大數據的特征都有哪些

數據量大(Volume)

第一個特征是數據量大。大數據的起始計量單位至少是P(1000個T)、E(100萬個T)或Z(10億個T)。

類型繁多(Variety)

第二個特征是數據類型繁多。包括網絡日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等,多類型的數據對數據的處理能力提出了更高的要求。

價值密度低(Value)

第三個特征是數據價值密度相對較低。如隨著物聯網的廣泛應用,信息感知無處不在,信息海量,但價值密度較低,如何通過強大的機器算法更迅速地完成數據的價值“提純”,是大數據時代亟待解決的難題。

速度快、時效高(Velocity)

第四個特征是處理速度快,時效性要求高。這是大數據區分于傳統數據挖掘最顯著的特征。

既有的技術架構和路線,已經無法高效處理如此海量的數據,而對于相關組織來說,如果投入巨大采集的信息無法通過及時處理反饋有效信息,那將是得不償失的??梢哉f,大數據時代對人類的數據駕馭

關于大數據的特征包括幾個方面和大數據主要特征包括哪幾個方面的介紹到此就結束了,不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ?如果你還想了解更多這方面的信息,記得收藏關注本站。

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