大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于大数据包括的问题,于是小编就整理了3个相关介绍大数据包括的解答,让我们一起看看吧。
大数据(big data),IT行业术语,是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。容量(Volume):数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息;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。价值(value):合理运用大数据,以低成本创造高价值
大数据的概念可能不同的人会有不同的理解,我自己从08年开始从事大数据相关的工作,那个时候我们是觉得自己搞的是云计算和数据仓库,而到了2011、2012年的时候,国内大数据的概念才兴起来,之后就是炒了三年的概念。
因为从事这一方向,这几年不断会有人问我什么是大数据?我一直都回答不好。在最近的几个月,我对这一概念思考的更多一些,结合看过的一些资料(如《大数据时代》、《数学之美》第二版、《硅谷之谜》、吴军的演讲材料等)和实际的经历,算是有了一些认识。与其说认识,还不如说是总结,换个角度看待这个问题,分为大数据概念和大数据思维。
我把大数据的概念总结为四个字:大、全、细
大数据,是指用传统的数据处理技术无法处理的数据集合,它具有数据量大、种类和来源多样化、数据价值密度相对较低、数据增长速度快、数据的准确性和可信赖度等5个特点,对应的5个英文单词均以“V”开头,简称”5V”
其实数据不仅仅在于数据的大小,只在满足以上5个特点都可以称之为大数据。
大数据的重要意义在于对数据价值的挖掘,只要在商业的核心业务上线的前提下,收集在业务的各个环节的数据,加以正确的处理和深度应用,从而发现数据中潜在的知识,为后续业务优化提供支持。
大数据(英语:Big data),又称为巨量资料,指的是在传统数据处理应用软件不足以处理的大或复杂的数据集的术语。
数据也可以定义为来自各种来源的大量非结构化或结构化数据。从学术角度而言,大数据的出现促成广泛主题的新颖研究。这也导致各种大数据统计方法的发展。大数据并没有统计学的抽样方法;它只是观察和追踪发生的事情。因此,大数据通常包含的数据大小超出传统软件在可接受的时间内处理的能力。由于近期的技术进步,发布新数据的便捷性以及全球大多数政府对高透明度的要求,大数据分析在现代研究中越来越突出。
大数据是指那些数据量特别大、数据类别特别复杂的数据集,这种数据集不能用传统的数据库进行转存、管理和处理,是需要新处理模式才能具有更强大的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增差率和多样化的信息资产。
而大数据的主要特点就是数据量大、数据处理速度快、数据真实性高、数据类别复杂等,它们合起来被称为4V。
大数据也可以应用在警察预测犯罪的发生、预测选举结果,同时还能通过手机定位数据和交通数据建立城市规划,现在医疗行业也在做大数据的分析。
现在社会发展速度非常快,科技也很发达,信息的流通和人们之间的交流也非常密切,而大数据就是这个时代高科技的产物。
对于大部分行业而言,怎么运用这些大规模数据是赢得竞争的关键,但同时,大数据在经济发展中的意义不能取代一切对于社会问题的理性思考。
现在大数据行业非常的受欢迎,人才需要求量也非常大,而且企业给大数据工程师的薪资比一般工程师的薪资也要高很多。
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大数据的含义包括大科学、RFID、感测设备网络、天文学、大气学、基因组学、生物学、大社会数据分析、互联网文件处理、制作互联网搜索引擎索引、通信记录明细、军事侦查、社交网络、通勤时间预测、医疗记录、照片图像和视频封存、大规模的电子商务等。
大数据概念包含:
1. 数据量大,TB,PB,乃至EB等数据量的数据需要分析处理;
到此,以上就是小编对于大数据包括的问题就介绍到这了,希望介绍关于大数据包括的3点解答对大家有用。