大數據veracity

⑴ 大數據的定義是什麼

大數據首先是一個非常大的數據集，可以達到TB(萬億位元組)甚至ZB(十萬億億位元組)。這裡面的數據可能既有結構化的數據，也有半結構化和非結構化的數據，而且來自於不同的數據源。

結構化的數據是什麼呢？對於接觸過關系型資料庫的小夥伴來說，應該一點都不陌生。對了，就是我們關系型資料庫中的一張表，每行都具有相同的屬性。如下面的一張表：

（子標簽的次序和個數不一定完全一致）

那什麼又是非結構化數據呢?這類數據沒有預定義完整的數據結構，在我們日常工作生活中可能更多接觸的就是這類數據，比如，圖片、圖像、音頻、視頻、辦公文檔等等。

知道了這三類結構的數據，我們再來看看大數據的數據源有哪些呢?歸納起來大致有五種數據源。

一是社交媒體平台。如有名氣的Facebook、Twitter、YouTube和Instagram等。媒體是比較受歡迎的大數據來源之一，因為它提供了關於消費者偏好和變化趨勢的寶貴依據。並且因為媒體是自我傳播的，可以跨越物理和人口障礙，因此它是企業深入了解目標受眾、得出模式和結論、增強決策能力的方式。

二是雲平台。公有的、私有的和第三方的雲平台。如今，越來越多的企業將數據轉移到雲上，超越了傳統的數據源。雲存儲支持結構化和非結構化數據，並為業務提供實時信息和隨需應變的依據。雲計算的主要特性是靈活性和可伸縮性。由於大數據可以通過網路和伺服器在公共或私有雲上存儲和獲取，因此雲是一種高效、經濟的數據源。

三是Web資源。公共網路構成了廣泛且易於訪問的大數據，個人和公司都可以從網上或「互聯網」上獲得數據。此外，國內的大型購物網站，淘寶、京東、阿里巴巴，更是雲集了海量的用戶數據。

四是IoT(Internet of Things)物聯網數據源。物聯網目前正處於迅猛發展勢頭。有了物聯網，我們不僅可以從電腦和智能手機獲取數據，還可以從醫療設備、車輛流程、視頻游戲、儀表、相機、家用電器等方面獲取數據。這些都構成了大數據寶貴的數據來源。

五是來自於資料庫的數據源。現今的企業都喜歡融合使用傳統和現代資料庫來獲取相關的大數據。這些數據都是企業驅動業務利潤的寶貴資源。常見的資料庫有MS Access、DB2、Oracle、MySQL以及大數據的資料庫Hbase、MongoDB等。

我們再來總結一下，什麼樣的數據就屬於大數據呢？通常來大數據有4個特點，這就是業內人士常說的4V，volume容量、 variety多樣性、velocity速度和veracity准確性。

⑵ 大數據中的Veracity特徵如何解釋

大數據中的內容是與真實世界中的發生息息相關的，研究大數據就是從龐大的網路數據中提取出能夠解釋和預測現實事件的過程

⑶ 大數據時代是什麼意思的

大數據（big data）一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，而這個海量數據的時代則被稱為大數據時代。

隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。

大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

(3)大數據veracity擴展閱讀：

大數據時代的影響：

1、不是隨機樣本，而是全體數據：

在大數據時代，人們可以分析更多的數據，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，而不再依賴於隨機采樣（隨機采樣，以前人們通常把這看成是理所應當的限制，但高性能的數字技術讓人們意識到，這其實是一種人為限制）。

2、不是精確性，而是混雜性：

研究數據如此之多，以至於人們不再熱衷於追求精確度;之前需要分析的數據很少，所以人們必須盡可能精確地量化人們的記錄，隨著規模的擴大，對精確度的痴迷將減弱。

擁有了大數據，人們不再需要對一個現象刨根問底，只要掌握了大體的發展方向即可，適當忽略微觀層面上的精確度，會讓人們在宏觀層面擁有更好的洞察力;

3、不是因果關系，而是相關關系：

人們不再熱衷於找因果關系，尋找因果關系是人類長久以來的習慣，在大數據時代，人們無須再緊盯事物之間的因果關系，而應該尋找事物之間的相關關系;相關關系也許不能准確地告訴人們某件事情為何會發生，但是它會提醒人們這件事情正在發生。

參考資料來源：網路-大數據時代

⑷ 什麼是大數據大數據有哪些特點、意義和缺陷

大數據（big data），是指在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。
大數據的特點：
1、容量（Volume）：數據的大小決定所考慮的數據的價值的和潛在的信息；
2、種類（Variety）：數據類型的多樣性；
3、速度（Velocity）：指獲得數據的速度；
4、可變性（Variability）：妨礙了處理和有效地管理數據的過程。
5、真實性（Veracity）：數據的質量
6、復雜性（Complexity）：數據量巨大，來源多渠道
大數據的意義：
現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。
有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。
大數據的缺陷：
不過，「大數據」在經濟發展中的巨大意義並不代表其能取代一切對於社會問題的理性思考，科學發展的邏輯不能被湮沒在海量數據中。著名經濟學家路德維希·馮·米塞斯曾提醒過：「就今日言，有很多人忙碌於資料之無益累積，以致對問題之說明與解決，喪失了其對特殊的經濟意義的了解。」 這確實是需要警惕的。

⑸ 大數據是指什麼

大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。(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)這樣的捷徑，而採用所有數據的方法)大數據的4V特點：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、veracity(真實性)。大數據需要特殊的技術，包括大規模並行處理(MPP)資料庫、數據挖掘電網、分布式文件系統、分布式資料庫、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統。
大數據的4個「V」，或者說特點有四個層面：第一，數據體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別；第二，數據類型繁多。前文提到的網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息等等。第三，數據的來源，直接導致分析結果的准確性和真實性。若數據來源是完整的並且真實，最終的分析結果以及決定將更加准確。第四，處理速度快，1秒定律。最後這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。業界將其歸納為4個「V」
從某種程度上說，大數據是數據分析的前沿技術。簡言之，從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力，就是大數據技術。明白這一點至關重要，也正是這一點促使該技術具備走向眾多企業的潛力。
搜索下各種網路，上面都有。說白了，就是數據量非常龐大。這確實是近幾年的熱點問題。