大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于对大数据的认识的问题,于是小编就整理了2个相关介绍对大数据的认识的解答,让我们一起看看吧。
简单理解:大数据是一门关于数据的收集和分析技术。之所以叫大数据,是因为它是从各个方面、各个维度去收集数据,所以叫大数据。大数据这门技术诞生的背景是,当代互联网时代产生了数量庞大的数据,这些数据当中有些很重要的需要找出来,依靠人工太耗时费力,所以大数据技术应运而生。
大数据有什么用?
大数据技术的目的(作用)是从各类数据中发现有用的信息和规律。
大数据能干嘛?
利用各个渠道收集的关于目标对象的数据,就能知道目标对象是什么身份、什么性别年龄、单身还是已婚、从事什么工作、有没有负债、有没有犯罪前科、征信是否良好、有什么爱好、性格怎么样、最近在哪开过房、手机通讯录里都有谁、,,,,,总之,可以用来研究目标对象的任何信息,从中找到想要的数据和规律。
大数据的概念范畴,大数据(big data)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。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。
大数据的5V特点,在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。
具体而言容量(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。价值(value):合理运用大数据,以低成本创造高价值。
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。
到此,以上就是小编对于对大数据的认识的问题就介绍到这了,希望介绍关于对大数据的认识的2点解答对大家有用。