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大数据学习:大数据时代是什么,有些什么特征

大数据是指一般数据库软件难以获取、储存、管理和分析的大容量数据。2008年9月,Science杂志发表文章“Bigdata:Scienceinthepetabyteera”,“大数据”这个词开始广泛传播。2011年6月,国际数

大数据是指一般数据库软件难以获取、储存、管理和分析的大容量数据。2008年9月,Science杂志发表文章“Bigdata:Scienceinthepetabyteera”,“大数据”这个词开始广泛传播。2011年6月,国际数据资讯公司IDC研究报告“从混沌中提取价值”中3个基本论断构成了大数据的理论基础,大数据由此得到普遍关注。大数据时代的来临到底意味着什么,又有些什么特征呢?科多大数据带你慢慢分析。

大数据从内涵上看,可主要归纳为数据、技术与应用3个方面:数据类型方面,除了包括海量的结构化和半结构化的交易数据,还包括海量非结构化数据和交互数据;技术方法方面,核心是从各种各样类型的数据中快速获取有价值信息的技术及其集成;分析应用方面,重点是采用大数据技术对特定的数据集合进行分析,及时获得有价值的信息。

互联网技术的飞速发展和应用,使得电子商务、社交网络等新兴商务模式和虚拟生态环境繁荣发展,加速了移动终端、无线传感器等新技术载体在政治、经济与社会等各个领域的广泛应用。这些变革性发展不仅改变了生产和消费的行为和商业模式,同时也带来了信息数据在数量、频度和使用等多方面的巨大变革,从数据角度看,整个世界已跨入“大数据”时代。

大数据学习:大数据时代是什么,有些什么特征

大数据意味着包括交易和交互数据集在内的所有数据集,其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。大数据通常具有“4V”(Volume,Variety,Velocity和Value)特征:

(ⅰ)数据体量巨大(Volume)。大数据通常指10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。之所以产生如此巨大的数据量,一是由于各种仪器的使用,能够感知到的事物越来越多,这些事物的部分甚至全部数据都可以被存储;二是由于通信工具的使用,使人们能够全时段的联系,机器-机器(M2M)方式的出现使得交流的数据量成倍增长;三是由于集成电路价格降低,使很多东西都保存了下来。
根据国际数据资讯(IDC)公司监测,全球数据量大约每两年翻一番,预计到2020年,全球将拥有35ZB的数据量,并且85%以上的数据以非结构化或半结构化的形式存在。

(ⅱ)数据种类繁多(variety)。随着传感器种类的增多及社交网络、智能设备等的流行,数据类型也变得更加复杂,不仅包括以文本形式为主的传统的关系型结构化数据,也包括以网页、图片、音频、视频、网络日志、文档、地理位置信息等种类繁多的未加工的、半结构化和非结构化的数据,其中,尤以非结构化数据为主。比如,商业银行业务发展涉及的数据类型已从以二维表结构方式表达的结构化数据,扩展到包括日志、微博、视频、图片等半结构化和非结构化数据。

(ⅲ)流动速度快(velocity)。流式数据是大数据的重要特征。当处理的数据由PB级代替了TB级时,“超大规模数据”和“海量数据”是快速动态变化的,数据流动的速度快到难以用传统的系统去处理。例如,商业银行的数据创建、存储、处理和分析的速度在大数据时代将持续加快,某些数据必须实时地进行分析,才能及时、有效地对业务管理产生价值。

(iv)价值密度低(value)。数据量呈指数增长的同时,隐藏在海量数据的有用信息却没有相应比例增长;相反,价值密度的高低常常与数据总量的大小成反比。这样反而使我们获取有用信息的难度加大。以商业银行监控视频为例,连续数小时的监控过程中可能有用的数据仅有几秒钟。
大数据的“4V”特征表明其不仅仅是数据海量,对于大数据的分析将更加复杂、更追求速度、更注重实效。大数据不仅意味着数据总量的快速增长,其更大的意义在于:通过对大容量数据的交换、整合和分析,及时识别与发现新的知识,创造新的价值,带来“大知识”和“大发展”。作为一种重要的战略资产,大数据开启了一次全新的、重大的时代转型。

大数据时代已经到来,再不学习就要被时代抛弃了!大数据学习就选科多哦。
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