大数据采集技术的特点分析-大数据采集技术的特点分析怎么写
Time:2024-10-17 05:40:15
关于大数据采集技术的特点分析的问题，我们总结了以下几点，给你解答：
大数据采集技术的特点分析
正确答案是D，其完整表述为价值密度高。因此，我们选择答案D，因为大数据的价值密度并不高，甚至可以用低来描述。
大数据是指那些在一定时间范围内无法用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。它是一种需要新处理模式才能具有更强决策力、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”这个概念强调了为了应对海量、高增长率和多样化的信息资产，我们需要采用新的处理模式，以增强决策力、洞察发现力和流范并磁程优化能力。
扩展资料：
大数据具有以下几个主要特征：
1. 数据量的大小直接影响数据的价值和潜在信息的丰富度，以及数据类型的多样性。
2. 数据获取的速度快，这一特性挑战了传统数据处理方法，妨碍了数据的有效管理和处理。
3. 数据质量的高低，考虑到数据量巨大且来源多样化，数据质量成为关键因素。
4. 通过合理利用大数据，能够以较低成本创造高价值。
大数据技术的战略意义不仅在于拥有庞大的数据信息，更在于对这些有意义的数据进行专业化处理。换句话说，大数据产业的核心盈利点在于提升数据的“加工能力”，通过“加工怀富益烟饭”实现数据的“增值”。
处理大数据需要特殊的技术，以便有效应对大量数据并在可化素气联适针顶土推接受的时间内完成处理。这些技术包括大规模并行处来自理（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。
参考资料来源：百度百科-大数据
大数据采集技术的特点分析怎么写
特征
数据量大（Volume）
第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。
类型繁多（Variety）
第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
价值密度低（Value）
第三个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。
速度快时效高（Velocity）
第四个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。