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大数据即是大量的数据

发布时间:2021-10-25 07:57:55

A. 什么是大数据 大数据是什么意思

大数据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。

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。


(1)大数据即是大量的数据扩展阅读

大数据的价值体现在以三方面:

1、对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;

2、做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型;

3、面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

B. 多大的数据才算“大数据”

多大的数据才算“大数据”
什么是大数据有一个故事,说的是一位顾客订购披萨时,披萨店可以立即调出这位顾客的许多信息,比如送披萨上门必有的家庭、单位等地址和电话,顾客的消费习惯从而推荐适合他的披萨种类,顾客名下的银行卡透支情况从而确定他的支付方式,甚至顾客要自取披萨时,还能根据顾客名下车辆的停放位置预估他的到店时间等等。
从这个故事,我们可以看出大数据的一些关键特征,比如容量大、类型多、关联性强、有价值等等。“大数据是以高容量、多样性、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合,正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析,从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。”工信部信息化和软件服务业司副司长李冠宇接受经济日报·中国经济网记者采访时说。
仅仅规模大不是大数据
大数据,顾名思义,“大”该是应有之义。“大数据的定义最初与容量有关系。”李冠宇分析说,业界有几种对大数据的定义,其中一个共同点就是数据的容量超出了原有的存储、管理和处理能力。
正如中国电子信息产业发展研究院副院长樊会文接受记者采访时指出的,大数据概念产生就是因为数据量和数据类型急剧增加,以至于原有的数据存储、传输、处理以及管理技术不能胜任,需要全新的技术工具和手段。
信息技术日新月异,大数据的定义也在发生变化。工信部赛迪研究院软件所所长潘文说,数据即时处理的速度(Velocity)、数据格式的多样化(Variety)与数据量的规模(Volume)被称为大数据“3V”。但随着近几年数据的复杂程度越来越高,“3V”已不足以定义新时代的大数据,准确性(Veracity)、可视性(Visualization)、合法性(Validity)等特性又被加入大数据的新解,从“3V”变成了“6V”。
对于“多大容量的数据才算大数据”,潘文说,大数据的规模并没有具体的标准,仅仅规模大也不能算作大数据。规模大本身也要从两个维度来衡量,一是从时间序列累积大量的数据,二是在深度上更加细化的数据。
李冠宇说,比如一份现在看起来很小的数据,但是纵向积累久了也可以变成大数据,横向与其他数据关联起来也可能形成大数据。而一份很大的数据如果没有关联性、没有价值也不是大数据。
运满满研究院院长徐强认为,“大”是必要条件,但非充分条件。基于移动互联网用户规模红利,国内平台型企业比较容易获取大量数据,但数据不是越多越好,无用数据就像噪音,会给数据分析、清洗、脱敏和可视化带来负担。
这也正如阿里巴巴集团董事局主席马云在某次演讲中说的:“很多人以为大数据就是数据量很大,其实大数据的大是大计算的大,大计算+数据,称之为大数据。”
“水涨船高”的大数据
今年麦收时节,在雷沃重工的全国“三夏”跨区作业信息服务中心,显示屏的全国电子地图上有许多大小不一、颜色不同的圆圈,这是每个区域正在作业的收割机。智能化的收割机会自动获得许多数据,包括机器运行情况、收割量、小麦含水量等,数据传回后台汇总后,总体收割情况一目了然。
“大数据概念正是来自信息技术的飞速发展和应用,特别是随着云计算、物联网、移动互联网的应用,数据量迅猛增长。数据来源有两种,一种与人有关,比如政府、企业等为人们服务时产生的数据;另一种与物有关,在移动泛在、万物互联时代,物联网应用的浪潮将带动数据量爆发式增长。”李冠宇说。
这也就不难理解,为何当下数据产生的速度如此之快。正如樊会文所分析的,一方面,信息终端大面积普及,信息源大量增加;另一方面,基于云计算的互联网信息平台快速增长,数据向平台大规模集中。
大数据与云计算、物联网、人工智能等新一代信息技术之间相互影响、相互促进、相互融合。徐强说,运满满通过车联网设备和信息平台,每天获取3TB至4TB的数据,运用先进的大数据算法模型,实现了智能车货匹配、智能实时调度等。
樊会文认为,云计算是硬件资源的虚拟化,而大数据是海量数据的高效处理。简单来说,云计算是大数据的基础,有了云计算才能大量集中数据从而产生大数据。同时,大数据也支撑了云计算应用创新,带动云计算发展。
人工智能的核心在于大数据支撑。围棋人工智能程序“阿尔法狗”打败柯洁,离不开大数据的支持。“大数据技术能够通过数据采集、分析等方式,从海量数据中快速获得有价值的信息,为深度学习等人工智能算法提供坚实的素材基础。反过来,人工智能技术也促进了大数据技术的进步。两者相辅相成,任何一方技术的突破都会促进另外一方的发展。”潘文说。
核心价值在于应用
刚刚过去的“6·18”再次掀起网购热潮。网购消费者基本都被精准推送过广告信息,如曾浏览过电饭煲的消费者,很长一段时间内会在登录页面后看到各品牌电饭煲信息。
阿里、京东、360等互联网平台接触消费者众多,也因此获得了很多数据。但是正如精准推送一样,不对这些数据进行处理、挖掘就没法产生价值。比如雷沃收割机传回的数据进行汇总后还要分析处理,从而得出对收割作业乃至整个农业都有意义的结论才是这些数据的价值所在。
“大数据作为重要的基础性战略资源,核心价值在于应用,在于其赋值和赋能作用,在于对大量数据的分析和挖掘后所带来的决策支撑,能够为我们的生产生活、经营管理、社会治理、民生服务等各方面带来高效、便捷、精准的服务。”李冠宇强调。
我们正在步入万物互联时代。华为预测,到2025年,物联网设备的数量将接近1000亿个。工信部统计数据显示,目前我国网民数量超过7亿,移动电话用户规模已经突破13亿,均居世界第一。
“全球数据总量呈现指数级增长,企业级用户拥有的数据量在快速增加。互联网的社会化生产出巨量数据。”

C. 大数据时代,大数据概念,大数据分析是什么意思

大数据概念就是指大数据,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。

大数据时代是IT行业术语。最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V, 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值(Value)。

(3)大数据即是大量的数据扩展阅读:

大数据分析的实例应用:

数据分析成为巴西世界杯赛事外的精彩看点。伴随赛场上球员的奋力角逐,大数据也在全力演绎世界杯背后的分析故事。

一向以严谨著称的德国队引入专门处理大数据的足球解决方案,进行比赛数据分析,优化球队配置,并通过分析对手数据找到比赛的“制敌”方式;谷歌、微软、Opta等通过大数据分析预测赛果...... 大数据,不仅成为赛场上的“第12人”,也在某种程度上充当了世界杯的"预言帝"。

大数据分析邂逅世界杯,是大数据时代的必然发生,而大数据分析也将在未来改变我们生活的方方面面。

D. 什么是大数据,大数据有什么特点

大数据具有4v特点,即volume(大量)、velocity(高速)、variety(多样)和veracity(精确),其核心在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。比如微码邓白氏通过数据分析发现采购a产品的用户80%也会要同时采购b产品,而采购周期大约是3个月,这样就可以每三个月来向采购a产品的客户推送一次信息,推送的时候除了a产品的信息也同时推送b的信息。

E. 什么是“大数据”,如何理解“大数据”

F. 大数据是指什么

大数据又称为巨量资料,指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察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”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出,指不用随机分析法(抽样调查)的捷径,而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点,即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。

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的海量、高增长率和多样化的信息资产。
根据维基网络的定义,大数据是指无法在可承受的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。
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。《着云台》的分析师团队认为,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MapRece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、数据挖掘电网、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
特征
容量(Volume):数据的大小决定所考虑的数据的价值的和潜在的信息;
种类(Variety):数据类型的多样性;
速度(Velocity):指获得数据的速度;
可变性(Variability):妨碍了处理和有效地管理数据的过程。
真实性(Veracity):数据的质量
复杂性(Complexity):数据量巨大,来源多渠道
意义
有人把数据比喻为蕴
藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类,而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似,大数据并不在“大”,而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言,如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。
大数据的价值体现在以下几个方面:1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;2) 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型;3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

G. 你所了解的大数据,是真正的大数据吗

什么是大数据

大数据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。大数据技术,是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,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。

大数据时代存储所面对的问题

随着大数据应用的爆发性增长,它已经衍生出了自己独特的架构,而且也直接推动了存储、网络以及计算技术的发展。毕竟处理大数据这种特殊的需求是一个新的挑战。硬件的发展最终还是由软件需求推动的,就这个例子来说,我们很明显的看到大数据分析应用需求正在影响着数据存储基础设施的发展。

从另一方面看,这一变化对存储厂商和其他IT基础设施厂商未尝不是一个机会。随着结构化数据和非结构化数据量的持续增长,以及分析数据来源的多样化,此前存储系统的设计已经无法满足大数据应用的需要。存储厂商已经意识到这一点,他们开始修改基于块和文件的存储系统的架构设计以适应这些新的要求。在这里,我们会讨论哪些与大数据存储基础设施相关的属性,看看它们如何迎接大数据的挑战。

容量问题

这里所说的“大容量”通常可达到PB级的数据规模,因此,海量数据存储系统也一定要有相应等级的扩展能力。与此同时,存储系统的扩展一定要简便,可以通过增加模块或磁盘柜来增加容量,甚至不需要停机。基于这样的需求,客户现在越来越青睐Scale-out架构的存储。Scale-out集群结构的特点是每个节点除了具有一定的存储容量之外,内部还具备数据处理能力以及互联设备,与传统存储系统的烟囱式架构完全不同,Scale-out架构可以实现无缝平滑的扩展,避免存储孤岛。

“大数据”应用除了数据规模巨大之外,还意味着拥有庞大的文件数量。因此如何管理文件系统层累积的元数据是一个难题,处理不当的话会影响到系统的扩展能力和性能,而传统的NAS系统就存在这一瓶颈。所幸的是,基于对象的存储架构就不存在这个问题,它可以在一个系统中管理十亿级别的文件数量,而且还不会像传统存储一样遭遇元数据管理的困扰。基于对象的存储系统还具有广域扩展能力,可以在多个不同的地点部署并组成一个跨区域的大型存储基础架构。

延迟问题

“大数据”应用还存在实时性的问题。特别是涉及到与网上交易或者金融类相关的应用。举个例子来说,网络成衣销售行业的在线广告推广服务需要实时的对客户的浏览记录进行分析,并准确的进行广告投放。这就要求存储系统在必须能够支持上述特性同时保持较高的响应速度,因为响应延迟的结果是系统会推送“过期”的广告内容给客户。这种场景下,Scale-out架构的存储系统就可以发挥出优势,因为它的每一个节点都具有处理和互联组件,在增加容量的同时处理能力也可以同步增长。而基于对象的存储系统则能够支持并发的数据流,从而进一步提高数据吞吐量。

有很多“大数据”应用环境需要较高的IOPS性能(IOPS (Input/Output Operations Per Second),即每秒进行读写(I/O)操作的次数,多用于数据库等场合,衡量随机访问的性能),比如HPC高性能计算。此外,服务器虚拟化的普及也导致了对高IOPS的需求,正如它改变了传统IT环境一样。为了迎接这些挑战,各种模式的固态存储设备应运而生,小到简单的在服务器内部做高速缓存,大到全固态介质的可扩展存储系统等等都在蓬勃发展。

并发访问一旦企业认识到大数据分析应用的潜在价值,他们就会将更多的数据集纳入系统进行比较,同时让更多的人分享并使用这些数据。为了创造更多的商业价值,企业往往会综合分析那些来自不同平台下的多种数据对象。包括全局文件系统在内的存储基础设施就能够帮助用户解决数据访问的问题,全局文件系统允许多个主机上的多个用户并发访问文件数据,而这些数据则可能存储在多个地点的多种不同类型的存储设备上。

安全问题

某些特殊行业的应用,比如金融数据、医疗信息以及政府情报等都有自己的安全标准和保密性需求。虽然对于IT管理者来说这些并没有什么不同,而且都是必须遵从的,但是,大数据分析往往需要多类数据相互参考,而在过去并不会有这种数据混合访问的情况,因此大数据应用也催生出一些新的、需要考虑的安全性问题。

成本问题

“大”,也可能意味着代价不菲。而对于那些正在使用大数据环境的企业来说,成本控制是关键的问题。想控制成本,就意味着我们要让每一台设备都实现更高的“效率”,同时还要减少那些昂贵的部件。目前,像重复数据删除等技术已经进入到主存储市场,而且现在还可以处理更多的数据类型,这都可以为大数据存储应用带来更多的价值,提升存储效率。在数据量不断增长的环境中,通过减少后端存储的消耗,哪怕只是降低几个百分点,都能够获得明显的投资回报。此外,自动精简配置、快照和克隆技术的使用也可以提升存储的效率。

很多大数据存储系统都包括归档组件,尤其对那些需要分析历史数据或需要长期保存数据的机构来说,归档设备必不可少。从单位容量存储成本的角度看,磁带仍然是最经济的存储介质,事实上,在许多企业中,使用支持TB级大容量磁带的归档系统仍然是事实上的标准和惯例。

对成本控制影响最大的因素是那些商业化的硬件设备。因此,很多初次进入这一领域的用户以及那些应用规模最大的用户都会定制他们自己的“硬件平台”而不是用现成的商业产品,这一举措可以用来平衡他们在业务扩展过程中的成本控制战略。为了适应这一需求,现在越来越多的存储产品都提供纯软件的形式,可以直接安装在用户已有的、通用的或者现成的硬件设备上。此外,很多存储软件公司还在销售以软件产品为核心的软硬一体化装置,或者与硬件厂商结盟,推出合作型产品。

数据的积累

许多大数据应用都会涉及到法规遵从问题,这些法规通常要求数据要保存几年或者几十年。比如医疗信息通常是为了保证患者的生命安全,而财务信息通常要保存7年。而有些使用大数据存储的用户却希望数据能够保存更长的时间,因为任何数据都是历史记录的一部分,而且数据的分析大都是基于时间段进行的。要实现长期的数据保存,就要求存储厂商开发出能够持续进行数据一致性检测的功能以及其他保证长期高可用的特性。同时还要实现数据直接在原位更新的功能需求。

灵活性

大数据存储系统的基础设施规模通常都很大,因此必须经过仔细设计,才能保证存储系统的灵活性,使其能够随着应用分析软件一起扩容及扩展。在大数据存储环境中,已经没有必要再做数据迁移了,因为数据会同时保存在多个部署站点。一个大型的数据存储基础设施一旦开始投入使用,就很难再调整了,因此它必须能够适应各种不同的应用类型和数据场景。

应用感知

最早一批使用大数据的用户已经开发出了一些针对应用的定制的基础设施,比如针对政府项目开发的系统,还有大型互联网服务商创造的专用服务器等。在主流存储系统领域,应用感知技术的使用越来越普遍,它也是改善系统效率和性能的重要手段,所以,应用感知技术也应该用在大数据存储环境里。

小用户怎么办?

依赖大数据的不仅仅是那些特殊的大型用户群体,作为一种商业需求,小型企业未来也一定会应用到大数据。我们看到,有些存储厂商已经在开发一些小型的“大数据”存储系统,主要吸引那些对成本比较敏感的用户。

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