A. 大數據時代有哪些主要特點
大數據有4個特點,為別為:Volume(大量)、Variety(多樣)、Velocity(高速)、Value(價值),一般我們稱之為4V。
1.大量。大數據的特徵首先就體現為「大」,從先Map3時代,一個小小的MB級別的Map3就可以滿足很多人的需求,然而隨著時間的推移,存儲單位從過去的GB到TB,乃至現在的PB、EB級別。
隨著信息技術的高速發展,數據開始爆發性增長。社交網路(微博、推特、臉書)、移動網路、各種智能工具,服務工具等,都成為數據的來源。淘寶網近4億的會員每天產生的商品交易數據約20TB;臉書約10億的用戶每天產生的日誌數據超過300TB。
迫切需要智能的演算法、強大的數據處理平台和新的數據處理技術,來統計、分析、預測和實時處理如此大規模的數據。
2.多樣。廣泛的數據來源,決定了大數據形式的多樣性。任何形式的數據都可以產生作用,目前應用最廣泛的就是推薦系統,如淘寶,網易雲音樂、今日頭條等,這些平台都會通過對用戶的日誌數據進行分析,從而進一步推薦用戶喜歡的東西。
日誌數據是結構化明顯的數據,還有一些數據結構化不明顯,例如圖片、音頻、視頻等,這些數據因果關系弱,就需要人工對其進行標注。
3.高速。大數據的產生非常迅速,主要通過互聯網傳輸。生活中每個人都離不開互聯網,也就是說每天個人每天都在向大數據提供大量的資料。
並且這些數據是需要及時處理的,因為花費大量資本去存儲作用較小的歷史數據是非常不劃算的,對於一個平台而言,也許保存的數據只有過去幾天或者一個月之內,再遠的數據就要及時清理,不然代價太大。
基於這種情況,大數據對處理速度有非常嚴格的要求,伺服器中大量的資源都用於處理和計算數據,很多平台都需要做到實時分析。數據無時無刻不在產生,誰的速度更快,誰就有優勢。
4.價值。這也是大數據的核心特徵。現實世界所產生的數據中,有價值的數據所佔比例很小。
相比於傳統的小數據,大數據最大的價值在於通過從大量不相關的各種類型的數據中,挖掘出對未來趨勢與模式預測分析有價值的數據,並通過機器學習方法、人工智慧方法或數據挖掘方法深度分析。
發現新規律和新知識,並運用於農業、金融、醫療等各個領域,從而最終達到改善社會治理、提高生產效率、推進科學研究的效果。
B. 什麼是大數據時代
利用相關演算法對海量數據的存儲、處理與分析,從海量數據中發現價值,服務於生產和生活。
大數據無處不在,社會各行各業都可以找到大數據的印記,在金融,餐飲,電信,體育,娛樂等領域都可以感受到大數據對各行各業的影響
1、更多,更亂,但內部有關系可循。
示例:
大約20年前,亞馬遜剛成立時,傑夫·貝索斯讓50個書評員來為他賣書,他意識到不僅僅可以請人來寫書評,還可以用數據技術來提供圖書推薦。起初他使用的是小數據,不是大數據,把客戶進行分類,比如說有人對中國旅遊或者是對園藝感興趣,系統會自動提供推薦。他的同事告訴他,剛剛開始使用這個數據推薦時,使用體驗並不好;在進一步分析後,亞馬遜決定不對人進行分類,而是對用戶的需求分類。這個做法做法非常成功,以至於到今天,推薦系統為亞馬遜帶去30%的銷售收入。
這就是數據收集和再處理。亞馬遜有交易數據,每買一本書就是一個交易,然後對這個數據進行分析。但今天我們已不再滿足於交易數據了,轉而收集起溝通數據。你看了某一個書評、某一個交流會給商家更多的信息和細節。
2、數據可以被重復使用(數據的產生和收集本身並沒有直接產生服務,最具價值的部分在於:當這些數據在收集以後,會被用於不同的目的,數據被重新再次使用)
示例:
比方說這家公司實時車輛交通數據採集商Inrix,該公司目前有1億個手機端用戶。Inrix可以幫助你開車,避開堵車,為司機呈現路的熱量圖,紅的就表面堵車。如果只提供數據,這個產品沒什麼特色,
但值得一提的是,Inrix並沒有用交警的數據,這個軟體的每位用戶在使用過程中會給伺服器發送實時數據,比如走的多快,走到哪裡,這樣每個客戶都是探測器。
每天早上起來想一下,這么多數據我能用來干什麼,這些價值在哪裡可以找到,能不能找到一個別人以前都沒有做過的事情。你的想法和思路,是最重要的資產。
示例:
我們可以通過大數據來確定哪些地方會有火災。以前防火檢查員只有13%的時間可以准備預測,現在他們找到火災隱患的概率達到了70%,比以前提高了6倍。將效率提高6倍是一個巨大無比的進步,未來的公共服務業可以由此獲得更多便利。
C. 大數據4v是指哪四個
大數據的4V,就復是「容量大制Volume」「多樣性Variety」「價值高Value」「速度快Velocity」
現在已經有5V了
一、Volume:數據量大,包括採集、存儲和計算的量都非常大。大數據的起始計量單位至少是P(1000個T)、E(100萬個T)或Z(10億個T)。
二、Variety:種類和來源多樣化。包括結構化、半結構化和非結構化數據,具體表現為網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等,多類型的數據對數據的處理能力提出了更高的要求。
三、Value:數據價值密度相對較低,或者說是浪里淘沙卻又彌足珍貴。隨著互聯網以及物聯網的廣泛應用,信息感知無處不在,信息海量,但價值密度較低,如何結合業務邏輯並通過強大的機器演算法來挖掘數據價值,是大數據時代最需要解決的問題。
四、Velocity:數據增長速度快,處理速度也快,時效性要求高。比如搜索引擎要求幾分鍾前的新聞能夠被用戶查詢到,個性化推薦演算法盡可能要求實時完成推薦。這是大數據區別於傳統數據挖掘的顯著特徵。
五、Veracity:數據的准確性和可信賴度,即數據的質量。
D. 大數據的」4V」特徵中哪個特徵更能體現大數據的特性
1.數據規模龐大復(Volume)當數據規模製很小時,屬於傳統的「小數據」時代的問題,已有非常...
2.數據更新頻繁(Velocity)我們知道摩爾定律揭示了處理器分析能力與時間的關系,也就是...
3.數據類型多樣(Variety傳統的關系型資料庫,無論從理論上,還是在應用上都非常成熟了...
4.數據價值巨大(Value)如果數據沒有價值,我們就沒有分析的必要。因此,大數據要求我們...
個人覺得數據價值巨大更能體現大數據的特性,如果沒有價值,數據量再大也是廢數據
E. 大數據的4V+1O指的是什麼
大數據的特徵(4V+1O):
數據量大()。第一個特徵是數據量大,包括採集、存儲和計算的量都非常大。大數據的起始計量單位至少是P(1000個T)、E(100萬個T)或Z(10億個T)。
類型繁多(Variety)。第二個特徵是種類和來源多樣化。包括結構化、半結構化和非結構化數據,具體表現為網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等,多類型的數據對數據的處理能力提出了更高的要求。
價值密度低(Value)。第三個特徵是數據價值密度相對較低,或者說是浪里淘沙卻又彌足珍貴。隨著互聯網以及物聯網的廣泛應用,信息感知無處不在,信息海量,但價值密度較低,如何結合業務邏輯並通過強大的機器演算法來挖掘數據價值,是大數據時代最需要解決的問題。
速度快時效高(Velocity)。第四個特徵數據增長速度快,處理速度也快,時效性要求高。比如搜索引擎要求幾分鍾前的新聞能夠被用戶查詢到,個性化推薦演算法盡可能要求實時完成推薦。這是大數據區別於傳統數據挖掘的顯著特徵。
數據是在線的(Online)。數據是永遠在線的,是隨時能調用和計算的,這是大數據區別於傳統數據最大的特徵。現在我們所談到的大數據不僅僅是大,更重要的是數據變的在線了,這是互聯網高速發展背景下的特點。比如,對於打車工具,客戶的數據和出租司機數據都是實時在線的,這樣的數據才有意義。如果是放在磁碟中而且是離線的,這些數據遠遠不如在線的商業價值大。
F. 什麼是3V,4v,5V特徵,這些特徵對大數據計算過程帶來什麼樣的挑戰
IBM提出了大數據」5V」特點:
一、Volume:數據量大,包括採集、存儲和計算的量都非常大。大數據的專起始計屬量單位至少是P(1000個T)、E(100萬個T)或Z(10億個T)。
二、Variety:種類和來源多樣化。包括結構化、半結構化和非結構化數據,具體表現為網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等,多類型的數據對數據的處理能力提出了更高的要求。
三、Value:數據價值密度相對較低,或者說是浪里淘沙卻又彌足珍貴。隨著互聯網以及物聯網的廣泛應用,信息感知無處不在,信息海量,但價值密度較低,如何結合業務邏輯並通過強大的機器演算法來挖掘數據價值,是大數據時代最需要解決的問題。
四、Velocity:數據增長速度快,處理速度也快,時效性要求高。比如搜索引擎要求幾分鍾前的新聞能夠被用戶查詢到,個性化推薦演算法盡可能要求實時完成推薦。這是大數據區別於傳統數據挖掘的顯著特徵。
五、Veracity:數據的准確性和可信賴度,即數據的質量。
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