A. 大数据时代有哪些主要特点
大数据有4个特点,为别为:Volume(大量)、Variety(多样)、Velocity(高速)、Value(价值),一般我们称之为4V。
1.大量。大数据的特征首先就体现为“大”,从先Map3时代,一个小小的MB级别的Map3就可以满足很多人的需求,然而随着时间的推移,存储单位从过去的GB到TB,乃至现在的PB、EB级别。
随着信息技术的高速发展,数据开始爆发性增长。社交网络(微博、推特、脸书)、移动网络、各种智能工具,服务工具等,都成为数据的来源。淘宝网近4亿的会员每天产生的商品交易数据约20TB;脸书约10亿的用户每天产生的日志数据超过300TB。
迫切需要智能的算法、强大的数据处理平台和新的数据处理技术,来统计、分析、预测和实时处理如此大规模的数据。
2.多样。广泛的数据来源,决定了大数据形式的多样性。任何形式的数据都可以产生作用,目前应用最广泛的就是推荐系统,如淘宝,网易云音乐、今日头条等,这些平台都会通过对用户的日志数据进行分析,从而进一步推荐用户喜欢的东西。
日志数据是结构化明显的数据,还有一些数据结构化不明显,例如图片、音频、视频等,这些数据因果关系弱,就需要人工对其进行标注。
3.高速。大数据的产生非常迅速,主要通过互联网传输。生活中每个人都离不开互联网,也就是说每天个人每天都在向大数据提供大量的资料。
并且这些数据是需要及时处理的,因为花费大量资本去存储作用较小的历史数据是非常不划算的,对于一个平台而言,也许保存的数据只有过去几天或者一个月之内,再远的数据就要及时清理,不然代价太大。
基于这种情况,大数据对处理速度有非常严格的要求,服务器中大量的资源都用于处理和计算数据,很多平台都需要做到实时分析。数据无时无刻不在产生,谁的速度更快,谁就有优势。
4.价值。这也是大数据的核心特征。现实世界所产生的数据中,有价值的数据所占比例很小。
相比于传统的小数据,大数据最大的价值在于通过从大量不相关的各种类型的数据中,挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据,并通过机器学习方法、人工智能方法或数据挖掘方法深度分析。
发现新规律和新知识,并运用于农业、金融、医疗等各个领域,从而最终达到改善社会治理、提高生产效率、推进科学研究的效果。
B. 什么是大数据时代
利用相关算法对海量数据的存储、处理与分析,从海量数据中发现价值,服务于生产和生活。
大数据无处不在,社会各行各业都可以找到大数据的印记,在金融,餐饮,电信,体育,娱乐等领域都可以感受到大数据对各行各业的影响
1、更多,更乱,但内部有关系可循。
示例:
大约20年前,亚马逊刚成立时,杰夫·贝索斯让50个书评员来为他卖书,他意识到不仅仅可以请人来写书评,还可以用数据技术来提供图书推荐。起初他使用的是小数据,不是大数据,把客户进行分类,比如说有人对中国旅游或者是对园艺感兴趣,系统会自动提供推荐。他的同事告诉他,刚刚开始使用这个数据推荐时,使用体验并不好;在进一步分析后,亚马逊决定不对人进行分类,而是对用户的需求分类。这个做法做法非常成功,以至于到今天,推荐系统为亚马逊带去30%的销售收入。
这就是数据收集和再处理。亚马逊有交易数据,每买一本书就是一个交易,然后对这个数据进行分析。但今天我们已不再满足于交易数据了,转而收集起沟通数据。你看了某一个书评、某一个交流会给商家更多的信息和细节。
2、数据可以被重复使用(数据的产生和收集本身并没有直接产生服务,最具价值的部分在于:当这些数据在收集以后,会被用于不同的目的,数据被重新再次使用)
示例:
比方说这家公司实时车辆交通数据采集商Inrix,该公司目前有1亿个手机端用户。Inrix可以帮助你开车,避开堵车,为司机呈现路的热量图,红的就表面堵车。如果只提供数据,这个产品没什么特色,
但值得一提的是,Inrix并没有用交警的数据,这个软件的每位用户在使用过程中会给服务器发送实时数据,比如走的多快,走到哪里,这样每个客户都是探测器。
每天早上起来想一下,这么多数据我能用来干什么,这些价值在哪里可以找到,能不能找到一个别人以前都没有做过的事情。你的想法和思路,是最重要的资产。
示例:
我们可以通过大数据来确定哪些地方会有火灾。以前防火检查员只有13%的时间可以准备预测,现在他们找到火灾隐患的概率达到了70%,比以前提高了6倍。将效率提高6倍是一个巨大无比的进步,未来的公共服务业可以由此获得更多便利。
C. 大数据4v是指哪四个
大数据的4V,就复是“容量大制Volume”“多样性Variety”“价值高Value”“速度快Velocity”
现在已经有5V了
一、Volume:数据量大,包括采集、存储和计算的量都非常大。大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)。
二、Variety:种类和来源多样化。包括结构化、半结构化和非结构化数据,具体表现为网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等,多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
三、Value:数据价值密度相对较低,或者说是浪里淘沙却又弥足珍贵。随着互联网以及物联网的广泛应用,信息感知无处不在,信息海量,但价值密度较低,如何结合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据价值,是大数据时代最需要解决的问题。
四、Velocity:数据增长速度快,处理速度也快,时效性要求高。比如搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到,个性化推荐算法尽可能要求实时完成推荐。这是大数据区别于传统数据挖掘的显著特征。
五、Veracity:数据的准确性和可信赖度,即数据的质量。
D. 大数据的”4V”特征中哪个特征更能体现大数据的特性
1.数据规模庞大复(Volume)当数据规模制很小时,属于传统的“小数据”时代的问题,已有非常...
2.数据更新频繁(Velocity)我们知道摩尔定律揭示了处理器分析能力与时间的关系,也就是...
3.数据类型多样(Variety传统的关系型数据库,无论从理论上,还是在应用上都非常成熟了...
4.数据价值巨大(Value)如果数据没有价值,我们就没有分析的必要。因此,大数据要求我们...
个人觉得数据价值巨大更能体现大数据的特性,如果没有价值,数据量再大也是废数据
E. 大数据的4V+1O指的是什么
大数据的特征(4V+1O):
数据量大()。第一个特征是数据量大,包括采集、存储和计算的量都非常大。大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)。
类型繁多(Variety)。第二个特征是种类和来源多样化。包括结构化、半结构化和非结构化数据,具体表现为网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等,多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
价值密度低(Value)。第三个特征是数据价值密度相对较低,或者说是浪里淘沙却又弥足珍贵。随着互联网以及物联网的广泛应用,信息感知无处不在,信息海量,但价值密度较低,如何结合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据价值,是大数据时代最需要解决的问题。
速度快时效高(Velocity)。第四个特征数据增长速度快,处理速度也快,时效性要求高。比如搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到,个性化推荐算法尽可能要求实时完成推荐。这是大数据区别于传统数据挖掘的显著特征。
数据是在线的(Online)。数据是永远在线的,是随时能调用和计算的,这是大数据区别于传统数据最大的特征。现在我们所谈到的大数据不仅仅是大,更重要的是数据变的在线了,这是互联网高速发展背景下的特点。比如,对于打车工具,客户的数据和出租司机数据都是实时在线的,这样的数据才有意义。如果是放在磁盘中而且是离线的,这些数据远远不如在线的商业价值大。
F. 什么是3V,4v,5V特征,这些特征对大数据计算过程带来什么样的挑战
IBM提出了大数据”5V”特点:
一、Volume:数据量大,包括采集、存储和计算的量都非常大。大数据的专起始计属量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)。
二、Variety:种类和来源多样化。包括结构化、半结构化和非结构化数据,具体表现为网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等,多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
三、Value:数据价值密度相对较低,或者说是浪里淘沙却又弥足珍贵。随着互联网以及物联网的广泛应用,信息感知无处不在,信息海量,但价值密度较低,如何结合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据价值,是大数据时代最需要解决的问题。
四、Velocity:数据增长速度快,处理速度也快,时效性要求高。比如搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到,个性化推荐算法尽可能要求实时完成推荐。这是大数据区别于传统数据挖掘的显著特征。
五、Veracity:数据的准确性和可信赖度,即数据的质量。
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