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大數據是什麼東西

發布時間:2022-08-18 23:59:22

A. 大數據具體是什麼

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透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

B. 「大數據」是什麼東西

(2)大數據是什麼東西擴展閱讀:

大數據的4V特點:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值)。

雲計算的關鍵詞在於「整合」,無論你是通過現在已經很成熟的傳統的虛擬機切分型技術,還是通過google後來所使用的海量節點聚合型技術,他都是通過將海量的伺服器資源通過網路進行整合,調度分配給用戶,從而解決用戶因為存儲計算資源不足所帶來的問題。

大數據正是因為數據的爆發式增長帶來的一個新的課題內容,如何存儲如今互聯網時代所產生的海量數據,如何有效地利用分析這些數據等等。

大數據的趨勢:

趨勢一:數據的資源化

何為資源化,是指大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源,並已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而,企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃,搶占市場先機。

趨勢二:與雲計算的深度結合

大數據離不開雲處理,雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備,是產生大數據的平台之一。自2013年開始,大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合,預計未來兩者關系將更為密切。除此之外,物聯網、移動互聯網等新興計算形態,也將一齊助力大數據革命,讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

趨勢三:科學理論的突破

隨著大數據的快速發展,就像計算機和互聯網一樣,大數據很有可能是新一輪的技術革命。隨之興起的數據挖掘、機器學習和人工智慧等相關技術,可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論,實現科學技術上的突破。

C. 什麼是大數據

大數據是指無法在一定時間內用常規軟體工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。大數據技術,是指從各種各樣類型的數據中,快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術,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。



具體來說,大數據具有4個基本特徵:

一是數據體量巨大。網路資料表明,其新首頁導航每天需要提供的數據超過1.5PB(1PB=1024TB),這些數據如果列印出來將超過5千億張A4紙。有資料證實,到目前為止,人類生產的所有印刷材料的數據量僅為200PB。

二是數據類型多樣。現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,在不間斷的監控過程中,可能有用的數據僅僅只有一兩秒。



D. 大數據是什麼

什麼是大數據?
列舉三個常用的大數據定義:
(1)具有較強決策、洞察和流程優化能力的海量、高增長、多樣化的信息資產需要新的處理模式。
——Gartner
(2)海量數據量、快速數據流和動態數據速度、多樣的數據類型和巨大的數據價值。
—— IDC
(3)或者是海量數據、海量數據、大數據,是指所涉及的數據太大,無法在合理的時間內被截取、管理、處理、整理成人類可以解讀的信息。
—— Wiki
大數據的其他定義也差不多,可以用幾個關鍵詞來定義大數據。
首先是「大尺度」,可以從兩個維度來衡量,一是從時間序列中積累大量數據,二是對數據進行深度提煉。
其次,「多樣化」可以是不同的數據格式,比如文字、圖片、視頻等。,可以是不同的數據類別,如人口數據、經濟數據等。,也可以有不同的數據源,如互聯網和感測器等。
第三,「動態」。數據是不斷變化的,它可以隨著時間迅速增加大量的數據,也可以是在空間不斷移動變化的數據。
這三個關鍵詞定義了大數據的形象。
但是,需要一個關鍵能力,就是「處理速度快」。如果有這樣的大規模、多樣化、動態的數據,但是需要很長時間的處理和分析,那就不叫大數據。從另一個角度來說,要實現這些數據的快速處理,肯定沒有辦法手工實現,所以需要藉助機器來實現。

E. 什麼是大數據

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透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。 [19]
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》 [1] 中大數據指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣捷徑,而採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)
對於「大數據」(Big data)研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」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來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。
麥肯錫全球研究所給出的定義是:一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合,具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。 [3]
大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息,而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之,如果把大數據比作一種產業,那麼這種產業實現盈利的關鍵,在於提高對數據的「加工能力」,通過「加工」實現數據的「增值」。 [4]
從技術上看,大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理,必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。 [1]
隨著雲時代的來臨,大數據(Big data)也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為,大數據(Big data)通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據,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。
大數據需要特殊的技術,以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術,包括大規模並行處理(MPP)資料庫、數據挖掘、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。
最小的基本單位是bit,按順序給出所有單位:bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。

F. 什麼是大數據

大數據,指無法在一定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,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。

這里介紹一下大數據要學習和掌握的知識與技能:

java:一門面向對象的計算機編程語言,具有功能強大和簡單易用兩個特徵。

②spark:專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎。

③SSM:常作為數據源較簡單的web項目的框架。

④Hadoop:分布式計算和存儲的框架,需要有java語言基礎。

⑤spring cloud:一系列框架的有序集合,他巧妙地簡化了分布式系統基礎設施的開發。

⑤python:一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言。

互聯網行業目前還是最熱門的行業之一,學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的,發展前景非常好,普通人也可以學習。

想要系統學習,你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校,好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力,建議實地考察對比一下。

祝你學有所成,望採納。

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