① 大數據的5v是指什麼
大量的,那麼什麼又算是大量的?正常的計算機處理4g數據需要4分鍾的時間,處理1TB需要3個小版時的時權間,而達到1Pb的數據需要4個月零3天的時間,只有達到pb以上的數據才可以被稱之為大數據。
1 Byte =8 bit
1 KB = 1,024 Bytes = 8192 bit
1 MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes
1 GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB
1 TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB
1 PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB
1 EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB
1 ZB = 1,024 EB = 1,048,576 PB
1 YB = 1,024 ZB = 1,048,576 EB
1 BB = 1,024 YB = 1,048,576 ZB
1 NB = 1,024 BB = 1,048,576 YB
1 DB = 1,024 NB = 1,048,576 BB
② 大數據的五個典型特性
大數據的5V 特性包括:Volume(大量),Velocity(高速),Variety(多樣),Value(低價值密度),Veracity(真實)。
③ 大數據的5V特點具體指什麼
大數據的5V特點( IBM 提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值)、Veracity(真實性)
④ 什麼是大數據它有哪四個基本特徵
簡言之,抄大數據是指大數據集襲,這些數據集經過計算分析可以用於揭示某個方面相關的模式和趨勢。大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息,而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。
大數據的特點:數據量大、數據種類多、 要求實時性強、數據所蘊藏的價值大。
大數據的5V特性:
⑤ 大數據5v特徵指的是什麼
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。
⑥ 簡述何為大數據分析,並簡單闡述大數據5v特性
大數據(big data),是指在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。
大數據5V特徵:
Volume(大體量):即可從數百TB到數十數百PB,並依據數據、整理、分析.
5Value(大價值):即大數據包含很多深度的價值,大數據分析挖掘和利用將帶來巨大的商業價值
Veracity(准確性)、甚至EB的規模:即處理的結果要保證一定的准確性.
⑦ 大數據是什麼意思
大數據(big data),IT行業術語,是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合,是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》 中大數據指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣捷徑,而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(低價值密度)、Veracity(真實性)。
容量(Volume):數據的大小決定所考慮的數據的價值和潛在的信息;
種類(Variety):數據類型的多樣性;
速度(Velocity):指獲得數據的速度;
可變性(Variability):妨礙了處理和有效地管理數據的過程。
真實性(Veracity):數據的質量。
復雜性(Complexity):數據量巨大,來源多渠道。
價值(value):合理運用大數據,以低成本創造高價值。
現在的社會是一個高速發展的社會,科技發達,信息流通,人們之間的交流越來越密切,生活也越來越方便,大數據就是這個高科技時代的產物。 阿里巴巴創辦人馬雲來台演講中就提到,未來的時代將不是IT時代,而是DT的時代,DT就是Data Technology數據科技,顯示大數據對於阿里巴巴集團來說舉足輕重。
有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類,而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似,大數據並不在「大」,而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言,如何利用這些大規模數據是贏得競爭的關鍵。
大數據的價值體現在以下幾個方面:
(1)對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷;
(2)做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型;
(3)面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。
不過,「大數據」在經濟發展中的巨大意義並不代表其能取代一切對於社會問題的理性思考,科學發展的邏輯不能被湮沒在海量數據中。著名經濟學家路德維希·馮·米塞斯曾提醒過:「就今日言,有很多人忙碌於資料之無益累積,以致對問題之說明與解決,喪失了其對特殊的經濟意義的了解。」這確實是需要警惕的。
在這個快速發展的智能硬體時代,困擾應用開發者的一個重要問題就是如何在功率、覆蓋范圍、傳輸速率和成本之間找到那個微妙的平衡點。企業組織利用相關數據和分析可以幫助它們降低成本、提高效率、開發新產品、做出更明智的業務決策等等。例如,通過結合大數據和高性能的分析,下面這些對企業有益的情況都可能會發生:
(1)及時解析故障、問題和缺陷的根源,每年可能為企業節省數十億美元。
(2)為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線,躲避擁堵。
(3)分析所有SKU,以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。
(4)根據客戶的購買習慣,為其推送他可能感興趣的優惠信息。
(5)從大量客戶中快速識別出金牌客戶。
(6)使用點擊流分析和數據挖掘來規避欺詐行為。
⑧ 什麼是大數據的5V特徵,這一特徵對大數據計算過程帶來什麼樣的挑戰
大數據的5V特徵,這一特徵對大數據計算過程帶來什麼樣的挑戰?
大數據 數據分析 數據挖掘 數據
回答
畸形工件時什麼應適
⑨ 大數據有什麼應用
主要由以下三點作用:
第一,對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態,這些應用不斷產生大數據。雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化,將結果反饋到上述應用中,將創造出巨大的經濟和社會價值。
第二,大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域,大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響,還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域,大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。
第三,大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。各行各業的決策正在從「業務驅動」 轉變「數據驅動」。