A. 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
B. 什麼是大數據
大數據指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過主流軟體工具,在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編大隱弊寫的《大數據時代》中大數滾族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)。
對於「大數據」(Big data)研究機構Gartner給出了這樣的定義,「大數據」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來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。
大數據的定義
麥肯錫全球研究所給出的攜則定義是:一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合,具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。
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。換而言之,如果把大數據比作一種產業,那麼這種產業實現盈利的關鍵,在於提高對數據的「加工能力」,通過加工實現數據的增值。
以上內容參考:網路-大數據
C. 大數據5v特徵指的是
大數據技術具有「5V」特徵:Volume(體量大)、Variety(多樣性)、Velocity(變化快)、Veracity(准確性)、Value(價值大)。在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的弊雹胡《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(big data),或稱巨量資料,指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過主流軟體工具,在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。
實用意義:
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,大數據並不在租攔「大」,而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而肆磨言,如何利用這些大規模數據是贏得競爭的關鍵。
以上內容參考:網路-大數據
D. 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)
E. 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.
F. 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。
G. 什麼是大數據
大數據(big data)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)。
大數據的特徵:
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。
H. 什麼是大數據,大數據的的基本特徵是什麼
大數據(big data),是指無法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 *** 。 1. 數據量大,TB,PB,乃至EB等數據量的數據需要分析處理。 2. 要求快速響應,市場變化快,要求能及時快速的響應變化
大數據(Big Data)是指「無法用現有的軟體工具提取、存儲、搜索、共享、分析和處理的海量的、復雜的數據 *** 。」業界通常用4個V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大數據的特徵。
一是數據體量巨大(Volume)。截至目前,人類生產的所有印刷材料的數據量是200PB(1PB=210TB),而歷史上全人類說過的所有的話的數據量大約是5EB(1EB=210PB)。當前,典型個人計算機硬碟的容量為TB量級,而一些大企業的數據量已經接近EB量級。
二是數據類型繁多(Variety)。這種類型的多樣性也讓數據被分為結構化數據和非結構化數據。相對於以往便於存儲的以文本為主的結構化數據,非結構化數據越來越多,包括網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等,這些多類型的數據對數據的處理能力提出了更高要求。
三是價值密度低(Value)。價值密度的高低與數據總量的大小成反比。以視頻為例,一部1小時的視頻,在連續不間斷的監控中,有用數據可能僅有一二秒。如何通過強大的機器演算法更迅速地完成數據的價值「提純」成為目前大數據背景下亟待解決的難題。
四是處理速度快(Velocity)。這是大數據區分於傳統數據挖掘的最顯著特徵。
社群營銷,是基於圈子、人脈概念而產生的營銷模式。通過將有共同興趣愛好的人聚集在一起,將一個興趣圈打造成為消費家園。
可以通過大數據預測進行組建社群為企業做宣傳搞活動,讓社群形成一個宣傳途徑或者一個小的發布平台,不過性質的社群,依賴於群主對群的組織和維護能力。
作為一名工作兩年多的大數據系統研發師,之前在北京老男孩教育學習了四個多月的大數據,總結我學習和工作兩年來對大數據的理解,從具體的應用上,也大概可以分為三類。一是決策支持類的二是風險預警類的第三種是實時優化類的從三個維度,我個人對大數據在各行業應用的可能性做了一個定位,但這個定位還是非常定性和粗略的,具體可能還需要對行業有更多的大數據應用的探討和探索。我也是看書學的,但是效果很慢。
「大數據」是指以多元形式,許多來源搜集而來的龐大數據組,往往具有實時性。
大數據(big data,mega data),或稱巨量資料,指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
大數據的5V特點:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值密度)、Veracity(真實性)。
第一,Volume(大量),數據體量巨大。從TB級別,躍升到PB級別。
第二,Variety(多樣),數據類型繁多,如前文提到的網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息,等等。
第三,Value(價值密度),價值密度低。以視頻為例,連續不間斷監控過程中,可能有用的數據僅僅有一兩秒。
第四,Velocity(高速),處理速度快。1秒定律。最後這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。物聯網、雲計算、移動互聯網、車聯網、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的感測器,無一不是數據來源或者承載的方式。
所以通俗來說,大數據就是通過各種不同渠道收集到的大量數據,堆積起來幫助做決策分析的數據組
那麼什麼是大數據呢技術?大數據的概念是什麼呢?本文就為大家詳細解讀大數據的構成、模型和未來大數據發展方向: 大數據概念: 隨著每天互聯網上海量數據的產生,數據分析尤其顯得重要。所謂大數據技術,就是從各種各樣類型的數據中,快速獲得有價值信息的能力。 大數據產生的原因: 大數據時代的來臨是由數據豐富度決定的。首先是社交網路興起,互聯網上每天大量非結構化數據的出現。另外,物聯網的數據量更大,加上移動互聯網能更准確、更快地收集用戶信息,比如位置、生活信息等數據。從這些數據每天增加的數量來說,目前已進入大數據時代。 大數據書籍推薦: 一、《大數據-正在到來的數據革命.以及它如何改變 *** .商業與我們的生活》 大數據浪潮,洶涌來襲,與互聯網的發明一樣,這絕不僅僅是信息技術領域的革命,更是在全球范圍啟動透明 *** 、加速企業創新、引領社會變革的利器。 二、《大數據——大價值、大機遇、大變革(全彩)》 從實證的角度探討了大數據對社會和商業智能的影響,能否對大數據進行處理、分析與整合將成為提升企業核心競爭力的關鍵,什麼是大數據技術?既是一場大機遇,也將引發一場大變革!
要提一下魔據的數據不錯的
大數據(big data),或稱海量資料,指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟體工具,在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。
4V特徵:Volume(大量)、Velocity(實時)、Variety(多樣)、Value(價值)。
大數據已經成為各類大會的重要議題,管理人士們都不願錯過這一新興趨勢。毫無疑問,當未來企業嘗試分析現有海量信息以推動業務價值增值時,必定會採用大數據技術。
大數據(BigData)是指「無法用現有的軟體工具提取、存儲、搜索、共享、分析和處理的海量的、復雜的數據 *** 。」業界通常用4個V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大數據的特徵。
數據體量巨大(Volume)。截至目前,人類生產的所有印刷材料的數據量是200PB,而歷史上全人類說過的所有的話的數據量大約是5EB(1EB=210PB)。
數據類型繁多(Variety)。相對於以往便於存儲的以文本為主的結構化數據,非結構化數據越來越多,包括網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等,這些多類型的數據對數據的處理能力提出了更高要求。
價值密度低(Value)。價值密度的高低與數據總量的大小成反比。如何通過強大的機器演算法更迅速地完成數據的價值「提純」成為目前大數據背景下亟待解決的難題。
處理速度快(Velocity)。大數據區分於傳統數據挖掘的最顯著特徵。根據IDC的「數字宇宙」的報告,預計到2020年,全球數據使用量將達到35.2ZB。
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社交網路,讓我們越來越多地從數據中觀察到人類社會的復雜行為模式。社交網路,為大數據提供了信息匯集、分析的第一手資料。從龐雜的數據背後挖掘、分析用戶的行為習慣和喜好,找出更符合用戶「口味」的產品和服務,並結合用戶需求有針對性地調整和優化自身,就是大數據的價值。
所以,建立在上述的概念上我們可以看到大數據的產業變化:
1大數據飛輪效應所帶來的產業融合和新產業驅動
2信息獲取方式的完全變化帶來的新式信息聚合
3信息推送方式的完全變化帶來的新式信息推廣
4精準營銷
5第三方支付——小微信貸,線上眾籌為代表的互聯網金融帶來的全面互聯網金融改革
6產業垂直整合趨勢以及隨之帶來的產業生態重構
7企業改革以及企業內部價值鏈重塑,擴大的產業外部邊界
8 *** 及各級機構開放,透明化,以及隨之帶來的集中管控和內部機制調整
9數據創新帶來的新服務
I. 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
J. 大數據5V可以聯繫到哪種特定的Architectural Choice
大數據(big data),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、洞帆盯察發態廳和現力伏段和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。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),平台有hadoop