是大数据的度量单位

『壹』 大数据是什么

大数据是什么意思呢?
如果从字面意思来看，大数据指的是巨量数据。那么可能有人会问，多大量级的数据才叫大数据?不同的机构或学者有不同的理解，难以有一个非常定量的定义，只能说，大数据的计量单位已经越过TB级别发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB级别。
最早提出“大数据”这一概念的 是全球知名咨询公司麦肯锡，它是这样定义大数据的：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型以及价值密度低四大特征。
研究机构Gartner是这样定义大数据的：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流转优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。若从技术角度来看，大数据的战略意义不在于掌握庞大的数据，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理，换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业盈利的关键在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

『贰』 大数据时代是以什么为单位的数据信息新时代

大数据时代已经来临，以后的信息量是以PB为单位的，一个PB是1024TB，现在最大的单位版YB是2的80次方个B
附:
1 PB = 1024 TB；
1 EB = 1024 PB；
1 ZB = 1024 EB；
1 YB = 1024 ZB
大数据权时代当然得学一下数据库啦——shulanxt

『叁』 大数据是什么多大的数据叫大数据

你好
多大的数据才算“大数据”
什么是大数据有一个故事，说的是一位顾客订购披萨时，披萨店可以立即调出这位顾客的许多信息，比如送披萨上门必有的家庭、单位等地址和电话，顾客的消费习惯从而推荐适合他的披萨种类，顾客名下的银行卡透支情况从而确定他的支付方式，甚至顾客要自取披萨时，还能根据顾客名下车辆的停放位置预估他的到店时间等等。
从这个故事，我们可以看出大数据的一些关键特征，比如容量大、类型多、关联性强、有价值等等。“大数据是以高容量、多样性、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。”工信部信息化和软件服务业司副司长李冠宇接受经济日报·中国经济网记者采访时说。
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『肆』 大数据的数据单位有哪些

大数据发展趋势

趋势一：数据的资源化

何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。

趋势二：与云计算的深度结合

大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。

趋势三：科学理论的突破

随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。

趋势四：数据科学和数据联盟的成立

未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。

趋势五：数据泄露泛滥

未来几年数据泄露事件的增长率也许会达到100%，除非数据在其源头就能够得到安全保障。可以说，在未来，每个财富500强企业都会面临数据攻击，无论他们是否已经做好安全防范。而所有企业，无论规模大小，都需要重新审视今天的安全定义。在财富500强企业中，超过50%将会设置首席信息安全官这一职位。企业需要从新的角度来确保自身以及客户数据，所有数据在创建之初便需要获得安全保障，而并非在数据保存的最后一个环节，仅仅加强后者的安全措施已被证明于事无补。

『伍』 多大的数据，才能称为大数据呢

5. Veracity（真实性）

大数据就一定真实么？并没有。为什么这么说呢，想象一下当下泛滥的作弊流量吧，你还敢确保你的用户数据并没有虚假的吗？所以，大数据也是可以造假的，我们一定要有一双智慧的眼睛却辨别大数据的好坏。

『陆』 大数据的最显著特征

大数据的最显著特征是数据量大。

大数据的显而易见的特征就是其庞大的数据规模。随着信息技术的发展，互联网规模的不断扩大，每个人的生活都被记录在了大数据之中，由此数据本身也呈爆发性增长。其中大数据的计量单位也逐渐发展，现如今对大数据的计量已达到EB了。

在数量庞大的互联网用户等因素的影响下，大数据的来源十分广泛，因此大数据的类型也具有多样性。大数据由因果关系的强弱可以分为三种，即结构化数据、非结构化数据、半结构化数据，它们统称为大数据。资料表明，结构化数据在整个大数据中占比较大，高达百分之七十五，但能够产生高价值的大数据却是非结构化数据。

大数据所有的价值在大数据的特征中占核心地位，大数据的数据总量与其价值密度的高低关系是成反比的。同时对于任何有价值的信息，都是在处理海量的基础数据后提取的。在大数据蓬勃发展的今天，人们一直探索着如何提高计算机算法处理海量大数据，提取有价值信息的的速度这一难题。

大数据的高速特征:

主要体现在数据数量的迅速增长和处理上。与传统媒体相比，在如今大数据时代，信息的生产和传播方式都发生了巨大改变，在互联网和云计算等方式的作用下，大数据得以迅速生产和传播，此外由于信息的时效性，还要求在处理大数据的过程中要快速响应，无延迟输入、提取数据。

『柒』 最大的数据存储单位是什么最小的呢

没有最大的数据存储单位，在计算机中信息存储的最小单位是比特。

比特（BIT，binarysystem），计算机专业术语，是信息量单位，是由英文BIT音译而来。同时也是二进制数字中的位，信息量的度量单位，为信息量的最小单位。

在需要作出不同选择的情况下把备选的刺激数量减少半所必需的信息。即信号的信息量（比特数）等于信号刺激量以2为底数的对数值。L.哈特莱1928年认为对信息量选用对数单位进行度量最合适。

二进制数系统中，每个0或1就是一个位(bit)，位是数据存储的最小单位。其中8bit就称为一个字节（Byte）。计算机中的CPU位数指的是CPU一次能处理的最大位数。例如32位计算机的CPU一次最多能处理32位数据。

(7)是大数据的度量单位扩展阅读：

计算机都是二进制的，让它们计算单位，只有2的整数幂时才能非常方便计算机计算，因为电脑内部的电路工作有高电平和低电平两种状态。

所以就用二进制表示信号，(控制信号和数据)，以便计算机识别。而人习惯于使用10进制，所以存储器厂商们才用1000作进率。这样导致的后果就是实际容量要比标称容量少，不过这是合法的。

1024是2的10次方，因为如果取大了，不接近10的整数次方，不方便人们计算；取小了，进率太低，单位要更多才能满足需求，所以取2的10次方正好。

计算实例：标称100GB的硬盘，其实际容量为100×1000×1000×1000字节/1024×1024×1024≈93.1GB

『捌』 大数据时代网络信息具备哪些新的特点

特征x0dx0a数据量大（Volume）x0dx0a第一个特征是数据量大。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）。x0dx0ax0dx0a类型繁多（Variety）x0dx0a第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、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。x0dx0ax0dx0a价值密度低（Value）x0dx0a第三个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。x0dx0ax0dx0a速度快时效高（Velocity）x0dx0a第四个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。

『玖』 下列哪个不是大数据的度量单位

貌似问题不全

『拾』 大数据时代什么最重要

随着云时代的来临，大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。 大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别;第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质
的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。 物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式 著云台
例子包括网络日志，RFID，传感器网络，社会网络，社会数据(由于数据革命的社会)，互联网文本和文件;互联网搜索索引;呼叫详细记录，天文学，大气科学，基因组学，生物地球化学，生物，和其他复杂和/或跨学科的科研，军事侦察，医疗记录;摄影档案馆视频档案;和大规模的电子商务。
大的数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
一些但不是所有的MPP的关系数据库的PB的数据存储和管理的能力。隐含的负载，监控，备份和优化大型数据表的使用在RDBMS的。
斯隆数字巡天收集在其最初的几个星期，比在天文学的历史，早在2000年的整个数据收集更多的数据。自那时以来，它已经积累了140兆兆 字节的信息。这个望远镜的继任者，大天气巡天望远镜，将于2016年在网上和将获得的数据，每5天沃尔玛处理超过100万客户的交易每隔一小时，反过来进口量数据库估计超过2.5 PB的是相当于167次，在美国国会图书馆的书籍 。
FACEBOOK处理400亿张照片，从它的用户群。解码最初的人类基因组花了10年来处理时，现在可以在一个星期内实现。
“大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求，甲骨文，IBM，微软和SAP花了超过15亿美元的在软件智能数据管理和分析的专业公司。这个行业自身价值超过1000亿美元，增长近10%，每年两次，这大概是作为一个整体的软件业务的快速。 大数据已经出现，因为我们生活在一个社会中有更多的东西。有46亿全球移动电话用户有1亿美元和20亿人访问互联网。
基本上，人们比以往任何时候都与数据或信息交互。 1990年至2005年，全球超过1亿人进入中产阶级，这意味着越来越多的人，谁收益的这笔钱将成为反过来导致更多的识字信息的增长。思科公司预计，到2013年，在互联网上流动的交通量将达到每年667艾字节。
最早提出“大数据”时代已经到来的机构是全球知名咨询公司麦肯锡。麦肯锡在研究报告中指出，数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素;而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
“麦肯锡的报告发布后，大数据迅速成为了计算机行业争相传诵的热门概念，也引起了金融界的高度关注。”随着互联网技术的不断发展，数据本身是资产，这一点在业界已经形成共识。“如果说云计算为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，那么如何盘活数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，则是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。”
事实上，全球互联网巨头都已意识到了“大数据”时代，数据的重要意义。包括EMC、惠普(微博)、IBM、微软(微博)在内的全球IT 巨头纷纷通过收购“大数据”相关厂商来实现技术整合，亦可见其对“大数据”的重视。
“大数据”作为一个较新的概念，目前尚未直接以专有名词被我国政府提出来给予政策支持。不过，在12月8日工信部发布的物联网“十二五”规划上，把信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一被提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。而另外3项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与“大数据”密切相关。