大數據中的數據標准包括哪些

㈠ 大數據是什麼

大數據是什麼意思呢?
如果從字面意思來看，大數據指的是巨量數據。那麼可能有人會問，多大量級的數據才叫大數據?不同的機構或學者有不同的理解，難以有一個非常定量的定義，只能說，大數據的計量單位已經越過TB級別發展到PB、EB、ZB、YB甚至BB級別。
最早提出「大數據」這一概念的 是全球知名咨詢公司麥肯錫，它是這樣定義大數據的：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、多樣的數據類型以及價值密度低四大特徵。
研究機構Gartner是這樣定義大數據的：「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流轉優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。若從技術角度來看，大數據的戰略意義不在於掌握龐大的數據，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理，換言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業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」。

㈡ 什麼是大數據，看完這篇就明白了

什麼是大數據

如果從字面上解釋的話，大家很容易想到的可能就是大量的數據，海量的數據。這樣的解釋確實通俗易懂，但如果用專業知識來描述的話，就是指數據集的大小遠遠超過了現有普通資料庫軟體和工具的處理能力的數據。

大數據的特點

海量化

這里指的數據量是從TB到PB級別。在這里順帶給大家科普一下這是什麼概念。

MB，全稱MByte，計算機中的一種儲存單位，含義是「兆位元組」。

1MB可儲存1024×1024=1048576位元組（Byte）。

位元組（Byte）是存儲容量基本單位，1位元組（1Byte）由8個二進制位組成。

位（bit）是計算機存儲信息的最小單位，二進制的一個「0」或一個「1」叫一位。

通俗來講，1MB約等於一張網路通用圖片（非高清）的大小。

1GB=1024MB，約等於下載一部電影（非高清）的大小。

1TB=1024GB，約等於一個固態硬碟的容量大小，能存放一個不間斷的監控攝像頭錄像（200MB/個）長達半年左右。

1PB=1024TB，容量相當大，應用於大數據存儲設備，如伺服器等。

1EB=1024PB，目前還沒有單個存儲器達到這個容量。

多樣化

大數據含有的數據類型復雜，超過80%的數據是非結構化的。而數據類型又分成結構化數據，非結構化數據，半結構化數據。這里再對三種數據類型做一個分類科普。

①結構化數據

結構化的數據是指可以使用關系型資料庫(例如:MySQL,Oracle,DB2)表示和存儲，表現為二維形式的數據。一般特點是：數據以行為單位，一行數據表示一個實體的信息，每一行數據的屬性是相同的。所以，結構化的數據的存儲和排列是很有規律的，這對查詢和修改等操作很有幫助。

但是，它的擴展性不好。比如，如果欄位不固定，利用關系型資料庫也是比較困難的，有人會說，需要的時候加個欄位就可以了，這樣的方法也不是不可以，但在實際運用中每次都進行反復的表結構變更是非常痛苦的，這也容易導致後台介面從資料庫取數據出錯。你也可以預先設定大量的預備欄位，但這樣的話，時間一長很容易弄不清除欄位和數據的對應狀態，即哪個欄位保存有哪些數據。

②半結構化數據

半結構化數據是結構化數據的一種形式，它並不符合關系型資料庫或其他數據表的形式關聯起來的數據模型結構，但包含相關標記，用來分隔語義元素以及對記錄和欄位進行分層。因此，它也被稱為自描述的結構。半結構化數據，屬於同一類實體可以有不同的屬性，即使他們被組合在一起，這些屬性的順序並不重要。常見的半結構數據有XML和JSON。

③非結構化數據

非結構化數據是數據結構不規則或不完整，沒有預定義的數據模型，不方便用資料庫二維邏輯表來表現的數據。包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、各類報表、圖像和音頻/視頻信息等等。非結構化數據其格式非常多樣，標准也是多樣性的，而且在技術上非結構化信息比結構化信息更難標准化和理解。所以存儲、檢索、發布以及利用需要更加智能化的IT技術，比如海量存儲、智能檢索、知識挖掘、內容保護、信息的增值開發利用等。

快速化

隨著物聯網、電子商務、社會化網路的快速發展，全球大數據儲量迅猛增長，成為大數據產業發展的基礎。根據國際數據公司(IDC)的監測數據顯示，2013年全球大數據儲量為4.3ZB(相當於47.24億個1TB容量的移動硬碟)，2014年和2015年全球大數據儲量分別為6.6ZB和8.6ZB。近幾年全球大數據儲量的增速每年都保持在40%，2016年甚至達到了87.21%的增長率。2016年和2017年全球大數據儲量分別為16.1ZB和21.6ZB，2018年全球大數據儲量達到33.0ZB。預測未來幾年，全球大數據儲量規模也都會保持40%左右的增長率。在數據儲量不斷增長和應用驅動創新的推動下，大數據產業將會不斷豐富商業模式，構建出多層多樣的市場格局，具有廣闊的發展空間。

核心價值

大數據的核心價值，從業務角度出發，主要有如下的3點：

a.數據輔助決策：為企業提供基礎的數據統計報表分析服務。分析師能夠輕易獲取數據產出分析報告指導產品和運營，產品經理能夠通過統計數據完善產品功能和改善用戶體驗，運營人員可以通過數據發現運營問題並確定運營的策略和方向，管理層可以通過數據掌握公司業務運營狀況，從而進行一些戰略決策；

b.數據驅動業務：通過數據產品、數據挖掘模型實現企業產品和運營的智能化，從而極大的提高企業的整體效能產出。最常見的應用領域有基於個性化推薦技術的精準營銷服務、廣告服務、基於模型演算法的風控反欺詐服務徵信服務，等等。

c.數據對外變現：通過對數據進行精心的包裝，對外提供數據服務，從而獲得現金收入。市面上比較常見有各大數據公司利用自己掌握的大數據，提供風控查詢、驗證、反欺詐服務，提供導客、導流、精準營銷服務，提供數據開放平台服務，等等。

大數據能做什麼？

1、海量數據快速查詢(離線)

能夠在海量數據的基礎上進行快速計算，這里的「快速」是與傳統計算方案對比。海量數據背景下，使用傳統方案計算可能需要一星期時間。使用大數據 技術計算只需要30分鍾。

2.海量數據實時計算（實時）

在海量數據的背景下，對於實時生成的最新數據，需要立刻、馬上傳遞到大數據環境，並立刻、馬上進行相關業務指標的分析，並把分析完的結果立刻、馬上展示給用戶或者領導。

3.海量數據的存儲（數據量大，單個大文件）

大數據能夠存儲海量數據,大數據時代數據量巨大,1TB=1024*1G 約26萬首歌(一首歌4M),1PB=1024 * 1024 * 1G約2.68億首歌(一首歌4M)

大數據能夠存儲單個大文件。目前市面上最大的單個硬碟大小約為10T左右。若有一個文件20T,將 無法存儲。大數據可以存儲單個20T文件，甚至更大。

4.數據挖掘（挖掘以前沒有發現的有價值的數據）

挖掘前所未有的新的價值點。原始企業內數據無法計算出的結果，使用大數據能夠計算出。

挖掘（演算法）有價值的數據。在海量數據背景下，使用數據挖掘演算法，挖掘有價值的指標（不使用這些演算法無法算出）

大數據行業的應用？

1.常見領域

2.智慧城市

3.電信大數據

4.電商大數據

大數據行業前景(國家政策)？

2014年7月23日，國務院常務會議審議通過《企業信息公示暫行條例（草案）》

2015年6月19日，國家主席、總理同時就「大數據」發表意見：《國務院辦公廳關於運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》

2015年8月31日，國務院印發《促進大數據發展行動綱要》。國發〔2015〕50號

2016年12月18日，工業和信息化部關於印發《大數據產業發展規劃》

2018年1月23日。中央全面深化改革領導小組會議審議通過了《科學數據管理辦法》

2018年7月1日，國務院辦公廳印發《關於運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》

2019年政府工作報告中總理指出「深化大數據、人工智慧等研發應用，培育新一代信息技術、高端裝備、生物醫葯、新能源汽車、新材料等新興產業集群，壯大數字經濟。」

總結

我國著名的電商之父，阿里巴巴創始人馬雲先生曾說過，未來10年，乃至20年，將是人工智慧的時代，大數據的時代。對於現在正在學習大數據的我們來說，未來對於我們更是充滿了各種機遇與挑戰。

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㈢ 通常提到的大數據3v標準定義是指

大數據傳統的3V基本特徵是指Volume、Variety和Velocity。

1、海量數據(Volume)。截止到現在，人類所生產出來的印刷材料的數據總量為200PB，而整個人類歷史上所有的數據總量大約是在5EP(1EB=210PB)。

2、數據類型繁多(Variety)。相對以前存儲方便的的文本為主的數據化結構，非數據化結構將的總量會越來越多，其中包括了很多的網路日誌，視頻，音頻，圖片等一些信息，這些類型多元化對於數據的處理能力又提高了新的要求。

3、處理速度快(Velocity)。處理速度是區別大數據和傳統數據最特徵。預計到2020年，全球數據使用量將達到35.2ZB。

大數據結構：

大數據包括結構化、半結構化和非結構化數據，非結構化數據越來越成為數據的主要部分。

據IDC的調查報告顯示：企業中80%的數據都是非結構化數據，這些數據每年都按指數增長60%。

大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特徵而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以雲計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本看起來很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，通過各行各業的不斷創新，大數據會逐步為人類創造更多的價值。

㈣ 干貨！一文詳解數據標准管理

中國人民銀行、市場監管總局、銀保監會、證監會聯手發布的《金融標准化「十四五」發展規劃》強調了完善金融大數據標准體系的重要性，包括數據採集、處理、分析等技術標准，以及數據質量、安全、共享等方面的規定。數據標准被視為金融監管和業務運行的基礎，它在確保數據一致性與准確性上扮演關鍵角色。

對於各行各業，數據標准同樣至關重要。它作為業務和技術溝通的通用語言，通過定義業務實體、關系和規則，增強了業務和技術的一致性，確保數據反映真實業務，支持精細化管理。在實踐中，企業構建數據標準的過程中，可能面臨推進難、落地復雜等問題。

為了高效管理數據標准，企業應關注以下幾個關鍵點：首先，理解數據標准作為溝通工具的含義，它是一套包括管理規范、流程和技術工具的體系，確保企業內外數據一致、准確；其次，明確數據標準的制定者，可能涉及決策層、管理層和執行層的協作，數據標准決策層負責全局規劃，管理層負責協調實施，執行層負責具體操作；再者，制定過程中需經歷規劃、編制和發布三個步驟，涵蓋數據調研、企業數據盤點和框架定義，以及數據元屬性確定；執行階段則強調共識建立、落地實施和效果跟蹤。

最後，維護數據標準是持續的過程，涉及需求收集、版本管理和定期審查，確保標準的實用性與適應性。成功的企業如某銀行，通過數據標准管理平台顯著提升了數據質量，推動了業務運營效率和數據分析應用。

總結來說，數據標準是數字化轉型的基石，企業需通過建立和維護一套完整的數據標准體系，以實現數據的有效治理，驅動業務發展和數字化進程的深化。