大数据 价值密度,大数据价值密度高吗

网络知识学习网站 大数据 2024-10-14 08:48:37 0

大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于大数据 价值密度的问题,于是小编就整理了2个相关介绍大数据 价值密度的解答,让我们一起看看吧。

现在说的大数据是什么意思?

大数据概念包含几个方面的内涵吧

大数据 价值密度,大数据价值密度高吗

1.数据量大,TB,PB,乃至EB等数据量的数据需要分析处理。

2.要求快速响应,市场变化快,要求能及时快速的响应变化,那对数据的分析也要快速,在性能上有更高要求,所以数据量显得对速度要求有些“大”。

3.数据多样性:不同的数据源,非结构化数据越来越多,需要进行清洗,整理,筛选等操作,变为结构数据。

4.价值密度低,由于数据采集的不及时,数据样本不全面,数据可能不连续等等,数据可能会失真,但当数据量达到一定规模,可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。 很多行业都会有大数据需求,譬如电信行业,互联网行业等等容易产生大量数据的行业,很多传统行业,譬如医药,教育,采矿,电力等等任何行业,都会有大数据需求。 随着业务的不断扩张和历史数据的不断增加,数据量的增长是持续的。 随着互联网和移动的快速发展,大数据在各个领域不断增加应用。也越来越面向个人大数据应用。

大数据顾名思义就是海量的数据堆在一起,就现成了大数据,大数据分实时时间和历史数据,大数据又分it数据,ot数据,视频时间,图像数据,时空数据等多类型数据,大数据的目的就是实现更智慧,更智能。大数据不去挖掘分析就是一堆无用的数据,所以就必须各种行业应用专家去建模,去分析挖掘。因此在大数据面前,行业专家最吃香,码农一抓一大把,模型专家有几个。对于企业大数据分析挖掘可以为企业提高效率,提高品质,降低成本等等若干优点,越是规模大的企业,大数据挖掘价值越大,给你举2个例子,一个就是九江某石化公司,没有进行大数据挖掘优化前年年亏损,挖掘优化后,他的效率提高了,他的品质提供了,现在每年盈利20多个亿,在石化行业,产品分多个品质,提高几个百分点就是另外一个品质,价格差异很大,这些企业产量相当惊人,上升1个百分点都很厉害。再举个例子,滴滴优化分配问题,因为他们一段时间内产生数据量太大,没有优化前,为了解决实时性问题,用了几百万硬件堆叠,用硬件解决性能问题,优化后,一台笔记本解决,所以学好数学还是很关键的。

大数据的四大特点(4V)?

1、是数据体量巨大(Volume)。截至目前,人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB(1PB=210TB),而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。当前,典型个人计算机硬盘的容量为TB量级,而一些大企业的数据量已经接近EB量级。

2、是数据类型繁多(Variety)。这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据,非结构化数据越来越多,包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等,这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。

3、是价值密度低(Value)。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例,一部1小时的视频,在连续不间断的监控中,有用数据可能仅有一二秒。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。

4、是处理速度快(Velocity)。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告,预计到2020年,全球数据使用量将达到35.2ZB。在如此海量的数据面前,处理数据的效率就是企业的生命。

到此,以上就是小编对于大数据 价值密度的问题就介绍到这了,希望介绍关于大数据 价值密度的2点解答对大家有用。

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