大数据的定义-大数据的定义及特点


原创,时间:2023-01-09 01:00:09

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1、大数据的定义

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。
大数据的定义

大数据并不只是数据量大而已,它是数据存储+分布式调度+数据分析的结合
大数据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,简单来说大数据就是海量的数据,就是数据量大、来源广、种类繁多(日志、视频、音频),大到PB级别,现阶段的框架就是为了解决PB级别的数据。
大数据的7大特征:海量性,多样性,高速性,可变性,真实性,复杂性,价值性
随着大数据产业的发展,它逐渐从一个高端的、理论性的概念演变为具体的、实用的理念。
很多情况下大数据来源于生活。
比如你点外卖,准备什么时候买,你的位置在哪,商家位置在哪,想吃什么……这都是数据,人一多各种各样的信息就越多,还不断增长,把这些信息集中,就是大数据。
大数据的价值并不是在这些数据上,而是在于隐藏在数据背后的——用户的喜好、习惯还有信息。 (推荐答案!)

2、大数据的定义及特点

大数据有四个特征:

第一,数据体量巨大。

数据量大是大数据的基本属性。大数据的大小从TB级别到PB级别(1PB=1024TB,1TB=1024GB)不等,其中非结构化数据的规模占总数据量的80%~90%。

第二,价值密度低。

大量的不相关信息降低了数据的价动连某府京京值密度,必须对大量数据进行价值“提纯”,才能真正获取其潜在价值。

第三,数据类型繁现质百肉术停帮才多。

数据类型繁多、复相威城画伟论养杂多变是大数据的重要特征。面视四并目尽结数据类型不仅仅是单一的文本以及便于存储、处理的结构化数据,还包括越来越多的非结构化、半结构化的异构数据(如网络日志、音频、图片、视频、地理位置信息等)

第四,处理速度快。

这是大数据技术和传统的数据挖掘技术的本质不同。数沉业以苗吸磁注据呈爆炸性增长,需要数据处理的速度相应地提升够老米问内八企她静,并要求对数据进行快速、实时地处理。


大数据的定义及特点

3、大数据的定义和数据处理流程

大数据(big data),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

定义

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。

麦肯锡全球研究所给出的定义是: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。

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。换而言之,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”。

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。 

随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。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、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。

最小的基本单位是bit,按顺序给出所有单位:bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。

它们按照进率1024(2的十次方)来计算:

1 Byte =8 bit

1 KB = 1,024 Bytes = 8192 bit

1 MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes

1 GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB

1 TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB

1 PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB

1 EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB

1 ZB = 1,024 EB = 1,048,576 PB

1 YB = 1,024 ZB = 1,048,576 EB

1 BB = 1,024 YB = 1,048,576 ZB

1 NB = 1,024 BB = 1,048,576 YB

1 DB = 1,024 NB = 1,048,576 BB

全称:

1 Bit(比特) =Binary Digit

8 Bits = 1 Byte(字节)

1,000 Bytes = 1 Kilobyte

1,000 Kilobytes = 1 Megabyte

1,000 Megabytes = 1 Gigabyte

1,000 Gigabytes = 1Terabyte

1,000 Terabytes = 1 Petabyte

1,000 Petabytes = 1 Exabyte

1,000Exabytes = 1 Zettabyte

1,000 Zettabytes = 1 Yottabyte

1,000 Yottabytes = 1Brontobyte

1,000 Brontobytes = 1 Geopbyte


大数据的定义和数据处理流程

现在互联网技术向生活渗透的幅度是很大的,未来只会越来越大,更多的页面需要有设计,更多的软件、小程序需要有程序员来做,各种各样的工作对人的需求量只会加大,互联网对社会的渗透面,渗透深度也只会加大。打开手机,打开电脑,能看到的所有的都是程序员做的,所以,计算机相关专业未来的发展还是很有前景


1、大数据(bigdata),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。

2、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)。


大数据(big data),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。    


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