大数据的价值密度，大数据的价值密度高吗

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

大数据的定义是什么？

“大数据”（Big data）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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

麦肯锡全球研究所给出的定义是：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。

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。换而言之，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。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MapReduce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、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。

人口普查属于大数据么？

不是！人口普查是当今世界各国广泛采用的采集人口资料的最基本的科学方法。由于大数据覆盖人群不全、缺少精确的个体信息，行政记录口径标准不统一、信息更新滞后，两者目前尚无法代替人口普查的作用。中国已进行多次人口普查，可以为整体国家政策提供有力的指导。

属于的。我国目前正进行第七次全国人口普查工作。“人口问题与经济社会发展息息相关，人口总量、结构、分布等状况，是国家宏观决策的重要参考。”

国家统计局新闻发言人付凌晖表示，随着社会经济活动更加复杂多样，人口流动频繁，社会公众的自我信息保护意识在增强，全面摸清人口底数的任务十分艰巨。

人口普查数据的产生不符合大数据的特征，大数据的特点是体量大，类型多，速度快，收益广，但是人口普查数据速度慢，类型少，通过传统方式得到的数据，都不能称为大数据。

人口普查是按照统一的方法、标准和要求，对全国人口普遍地逐户逐人地进行一次调查登记，是当今世界各国广泛采用的采集人口资料的最基本的科学方法，是提供全国人口数量、结构、分布等基础数据的主要来源。



不能，因为这类数据产生速度慢，类型少，通常使用传统数据处理方法就能获得想要的结果，所以不能称为大数据。

大数据的4个特点：体量大，类型多，速度快，收益广

何为“大数据”，其实到现在为止也没有产生出公认的明确定义，但按照目前接受度比较广的一种定义方式，即在维克托·迈尔-舍恩伯格和肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中，对大数据做了如下描述：”指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。”

IBM还提出了大数据的5V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

按照第一种对大数据的定义方式，我们可以看到，大数据首先不是传统的数据抽样采集，而是对数据的完整收集，从这个角度上来看，“人口普查数据”在部分维度上仍然是抽样的，即它是为了了解国家人口分布规律而进行的一项数据调查，而不是单纯为了记录这些数据，所以人口普查数据本身带有很明确的针对性。而大数据则不会在采集过程中预设采集的目的，更不会强加先验，只有这样，才能完全复刻现实世界，从而利用各种数据挖掘技术从数据中发掘知识。

按照IBM提出的5V特点，也能发现，“人口普查数据”在大量、多样，尤其是低价值密度等几个特点上，都不是很贴合。首先，相比较常见的大数据种类，人口普查数据的量级的确算不上“大量”，其数据种类也较为单一。最重要的是，普查问卷都是经过精心设计的，每一项数据都携带了大量信息，这显然不能算是“低价值密度”。

以上就是我对您的问题一些理解和看法，希望对你有启发。

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