大数据数据标准

❶ 多大的数据才算“大数据”

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。
仅仅规模大不是大数据
大数据，顾名思义，“大”该是应有之义。“大数据的定义最初与容量有关系。”李冠宇分析说，业界有几种对大数据的定义，其中一个共同点就是数据的容量超出了原有的存储、管理和处理能力。
正如中国电子信息产业发展研究院副院长樊会文接受记者采访时指出的，大数据概念产生就是因为数据量和数据类型急剧增加，以至于原有的数据存储、传输、处理以及管理技术不能胜任，需要全新的技术工具和手段。
信息技术日新月异，大数据的定义也在发生变化。工信部赛迪研究院软件所所长潘文说，数据即时处理的速度(Velocity)、数据格式的多样化(Variety)与数据量的规模(Volume)被称为大数据“3V”。但随着近几年数据的复杂程度越来越高，“3V”已不足以定义新时代的大数据，准确性(Veracity)、可视性(Visualization)、合法性(Validity)等特性又被加入大数据的新解，从“3V”变成了“6V”。
对于“多大容量的数据才算大数据”，潘文说，大数据的规模并没有具体的标准，仅仅规模大也不能算作大数据。规模大本身也要从两个维度来衡量，一是从时间序列累积大量的数据，二是在深度上更加细化的数据。
李冠宇说，比如一份现在看起来很小的数据，但是纵向积累久了也可以变成大数据，横向与其他数据关联起来也可能形成大数据。而一份很大的数据如果没有关联性、没有价值也不是大数据。
运满满研究院院长徐强认为，“大”是必要条件，但非充分条件。基于移动互联网用户规模红利，国内平台型企业比较容易获取大量数据，但数据不是越多越好，无用数据就像噪音，会给数据分析、清洗、脱敏和可视化带来负担。
这也正如阿里巴巴集团董事局主席马云在某次演讲中说的：“很多人以为大数据就是数据量很大，其实大数据的大是大计算的大，大计算+数据，称之为大数据。”
“水涨船高”的大数据
今年麦收时节，在雷沃重工的全国“三夏”跨区作业信息服务中心，显示屏的全国电子地图上有许多大小不一、颜色不同的圆圈，这是每个区域正在作业的收割机。智能化的收割机会自动获得许多数据，包括机器运行情况、收割量、小麦含水量等，数据传回后台汇总后，总体收割情况一目了然。
“大数据概念正是来自信息技术的飞速发展和应用，特别是随着云计算、物联网、移动互联网的应用，数据量迅猛增长。数据来源有两种，一种与人有关，比如政府、企业等为人们服务时产生的数据;另一种与物有关，在移动泛在、万物互联时代，物联网应用的浪潮将带动数据量爆发式增长。”李冠宇说。
这也就不难理解，为何当下数据产生的速度如此之快。正如樊会文所分析的，一方面，信息终端大面积普及，信息源大量增加;另一方面，基于云计算的互联网信息平台快速增长，数据向平台大规模集中。
大数据与云计算、物联网、人工智能等新一代信息技术之间相互影响、相互促进、相互融合。徐强说，运满满通过车联网设备和信息平台，每天获取3TB至4TB的数据，运用先进的大数据算法模型，实现了智能车货匹配、智能实时调度等。
樊会文认为，云计算是硬件资源的虚拟化，而大数据是海量数据的高效处理。简单来说，云计算是大数据的基础，有了云计算才能大量集中数据从而产生大数据。同时，大数据也支撑了云计算应用创新，带动云计算发展。
人工智能的核心在于大数据支撑。围棋人工智能程序“阿尔法狗”打败柯洁，离不开大数据的支持。“大数据技术能够通过数据采集、分析等方式，从海量数据中快速获得有价值的信息，为深度学习等人工智能算法提供坚实的素材基础。反过来，人工智能技术也促进了大数据技术的进步。两者相辅相成，任何一方技术的突破都会促进另外一方的发展。”潘文说。
核心价值在于应用
刚刚过去的“6·18”再次掀起网购热潮。网购消费者基本都被精准推送过广告信息，如曾浏览过电饭煲的消费者，很长一段时间内会在登录页面后看到各品牌电饭煲信息。
阿里、京东、360等互联网平台接触消费者众多，也因此获得了很多数据。但是正如精准推送一样，不对这些数据进行处理、挖掘就没法产生价值。比如雷沃收割机传回的数据进行汇总后还要分析处理，从而得出对收割作业乃至整个农业都有意义的结论才是这些数据的价值所在。
“大数据作为重要的基础性战略资源，核心价值在于应用，在于其赋值和赋能作用，在于对大量数据的分析和挖掘后所带来的决策支撑，能够为我们的生产生活、经营管理、社会治理、民生服务等各方面带来高效、便捷、精准的服务。”李冠宇强调。
我们正在步入万物互联时代。华为预测，到2025年，物联网设备的数量将接近1000亿个。工信部统计数据显示，目前我国网民数量超过7亿，移动电话用户规模已经突破13亿，均居世界第一。
“全球数据总量呈现指数级增长，企业级用户拥有的数据量在快速增加。互联网的社会化生产出巨量数据。”

❷ 本讲认为,"大数据"并不意味着数据越多越好,数据要以是否什么为标准.

数据的“大”或“小”并不是关键，重要的是从数据中挖掘价值，创造价值。
举例而言，医学应用上研究心脏疾病，想知道病人怎么做才能更加健康，于是搜集大数据。但一个人每天产生的各类数据是海量的，大量的数据跟病理反应本质上毫无关系，你去搜集、去分析，不但做了无用功，还可能得出错误的分析结论。一个反面案例是，在美国拉斯维加斯的赌场，红黑转盘边都用一个大屏幕显示之前的开奖信息。很多人看着前面出现“红色”次数较多就下注“黑色”，这就是典型的“数据噪声”——搞统计的都知道，这完全是随机的，这些所谓的“大数据”是无效的甚至干扰的。
“开展大数据分析一定要有‘应用场景’，讲求数据的精准性和关联度，数据本身的‘大’或‘小’并不是关键。” 凌晓峰说，盲目追求数据之大，产生不了“有用的结果”，反而容易“自我迷惑”，这也是当下大数据产业存在的普遍误区。
这一观点有极强的现实针对性。当下，不少制造企业言必称“大数据”，无论搞什么产品，都接入光纤，加上传感器，每时每刻产生一大堆“数据”。问题在于，数据有了，但哪些有效哪些无效，无从辨别。不但造成硬件设备和统计计算资源的浪费，还可能因“数据噪音”的干扰得出错误结论，反而削弱市场竞争力。
“我们把大而无当的数据称作‘低价值密度’的数据。”中国工程院院士谭建荣告诉记者，以前专业术语就叫“数据挖掘”“数据分析”，现在为何要给数据加上“大”的前缀?在他看来，所谓的大，一是强调数据的时效性，以前数据报表都是延时的，新的物联传感技术手段提供的数据更实时，也更有价值。二是强调关联化。他调研发现，长三角企业推进信息化，普遍采用生产管理软件。但这些通用软件数量多达几十上百种，不同软件产生的数据是不共享的。如果产生不了关联效应，再多的数据都只能算是“小数据”。三是要强调“个性化”。数据模型越大，越能得到个性化的特征，如何将客户模糊的个性化需求数据转化为设计技术指标，将是工业大数据应用的下一个“风口”。
“大数据真正要义不在于大，而在于多元。”大数据产业大咖、零点研究咨询集团董事袁岳说，如何使多元数据在汇聚的过程中，通过软件处理最终得到科学的分析结果，变成有用的数据源，这才是生产制造和社会管理领域建立大数据决策系统的意义。“就像挖矿过程中，大数据是其中的原油，只有经过精细的提炼变成精数据才有价值。”
一场“头脑风暴”，历时三四个小时。唇枪舌剑中，一项项共识逐渐成型——大数据≠“大”的数据;大数据产业发展要“应用导向”;数据将是未来发展最重要的资源，甚至“驱动未来”……

❸ 你要的大数据标准都在这里

NIST 1500-4 大数据通用框架草案 第四卷 安全与隐私.pdf

NIST 大数据定义（草案）.pdf

大数据安全标准化白皮书2017 .pdf

大数据安全标准化白皮书（2018版）.pdf

大数据标准化白皮书（2018）.pdf

大数据标准化白皮书（2020版）.pdf

1 基础

GB T 35295-2017 信息技术 大数据 术语.pdf

GB T 35589-2017 信息技术 大数据 技术参考模型》.pdf

GB T 38672-2020 信息技术 大数据 接口基本要求.txt

JRT 0236—2021《金融大数据 术语》.pdf.pdf

TGZBD 2-2020 大数据标准体系总体架构.pdf

2 数据

GBT 18142-2017 信息技术 数据元素值表示 格式记法 ISOIE C FDIS 149572009.txt

GBT 18391.1-2009 信息技术 元数据注册系统 (MDR) 第1部分： 框架 ISOIEC11179-1 2004， IDT.txt

GBT 18391.2-2009 信息技术 元数据注册系统 (MDR) 第2部分： 分类 ISOIEC11179-2 2005， IDT.txt

GBT 18391.3-2009 信息技术 元数据注册系统 (MDR) 第3部分： 注册系统 元模型与基本属性 ISOIEC11179-3 2003， IDT.txt

GBT 18391.4-2009 信息技术 元数据注册系统 (MDR) 第4部分： 数据定义 的形成 ISOIEC11179-4 2004， IDT.txt

GBT 18391.5-2009 信息技术 元数据注册系统 (MDR) 第5部分： 命名和标 识原则 ISOIEC11179-5 2005， IDT.txt

GBT 18391.6-2009 信息技术 元数据注册系统 (MDR) 第6部分： 注册 ISOIEC11179-6 2005， IDT.txt

GBT 23824.1-2009 信息技术 实现元数据注册 系统内容一致性的规程 第 1部分： 数据元 ISOIEC TR20943-1 2003， IDT.txt

GBT 23824.3-2009 信息技术 实现元数据注册 系统内容一致性的规程 第 3部分： 值域 ISOIEC TR20943-3 2004， IDT.txt

GBT 30881-2014 信息技术 元数据注册系统 (MDR)模块 ISOIEC 197732011.txt

GBT 32392.1-2015 信息技术 互操作性元模型 框架(MFI) 第1部分： 参考 模型.txt

GBT 32392.2-2015 信息技术 互操作性元模型 框架(MFI) 第2部分： 核心 模型.txt

GBT 32392.3-2015 信息技术 互操作性元模型 框架(MFI) 第3部分： 本体 注册元模型.txt

GBT 32392.4-2015 信息技术 互操作性元模型 框架(MFI) 第4部分： 模型 映射元模型.txt

GBT 32392.5-2018 信息技术 互操作性元模型 框架(MFI) 第5部分： 过程 模型注册元模型.txt

GBT 32392.7-2018 信息技术 互操作性元模型 框架 第7部分： 服务模型注.txt

GBT 32392.8-2018 信息技术 互操作性元模型 框架 第8部分： 角色与目标 模型注册元模型.txt

GBT 32392.9-2018 信息技术 互操作性元模型 框架 第9部分： 按需模型选 择.txt

GBZ 21025-2007 XML使用指南.txt

3 技术

YDT 3772-2020 大数据 时序数据库技术要求与测试方法.txt

YDT 3773-2020 大数据 分布式批处理平台技术要求与测试方法.txt

YDT 3774-2020 大数据 分布式分析型数据库技术要求与测试方法.txt

YDT 3775-2020 大数据 分布式事务数据库技术要求与测试方法.txt

大数据开放与互操作技术

信息技术 大数据 互操作 技术指南 拟研制.txt

大数据生存周期处理技术

GBT 32908-2016 非结构化数据访问接口规范.txt

GBT 36345-2018 信息技术 通用数据导入接 口规范.txt

信息技术 大数据 面向分 析的数据检索与存储技术 要求 在研.txt

大数据集描述

GBT 32909-2016 非结构化数据表示规范.txt

GBT 34945-2017 信息技术 数据溯源描述模型.txt

GBT 34952-2017 多媒体数据语义描述要求.txt

GBT 35294-2017 信息技术 科学数据引用.txt

GBT 38667-2020 信息技术 大数据 数据分 类指南.txt

GB T 38667-2020 信息技术 大数据 数据分类指南.pdf

4 平台、工具

GBT 38673-2020 信息技术 大数据 大数据 系统基本要求.txt

GBT 38675-2020 信息技术 大数据 计算系 统通用要求.txt

GB T 37721-2019 信息技术 大数据分析系统功能要求》.pdf

GB T 37722-2019 信息技术 大数据存储与处理系统功能要求.pdf

GB T 38633-2020 信息技术 大数据 系统运维和管理功能要求.pdf

GB T 38643-2020 信息技术 大数据 分析系统功能测试要求.pdf

GB T 38676-2020 信息技术大数据存储与处理系统功能测试要求.pdf

JRT 0206—2021 证券期货业大数据平台性能测试指引.pdf

YDT 3762-2020 大数据 数据挖掘平台技术要求与测试方法.txt

5 安全和隐私

GAT 1718-2020《信息安全技术 大数据平台安全管理产品安全技术要求》.txt

GBT 大数据系统软件安全防护指南》标准草案.pdf

GB T 35274-2017 信息安全技术 大数据服务安全能力要求 立项.pdf

GB T 37973-2019 信息安全技术 大数据安全管理指南.pdf

YDT 3736-2020 电信运营商大数据安全风险及需求.txt

YDT 3741-2020 互联网新技术新业务安全评估要求 大数据技术应用与服务.txt

YDT 3800-2020 电信网和互联网大数据平台安全防护要求.txt

信息安全技术电信领域大数据安全防护实现指南.doc

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❹ 大数据时代如何做好数据治理

企业数据分析系统的数据来源是各个业务系统或手工数据，这些数据的格式、内容等都有可能不同。如果不进行数据治理，数据的价值难以发挥。只有对数据标准进行规范，管理元数据、数据监控等，才能得到高质量的数据。得到规范的数据后，才可在此基础上进行主题化的数据建模、数据挖掘、数据分析等。

2013年被众多的IT人定义为中国的大数据元年，这一年国内的大数据项目开始在交通、电信、金融部门被广泛推动。各大银行对Hadoop的规划、POC尤其风生水起，带动了一波大数据应用的热潮，这个热潮和当初数据仓库进入中国时的2000年左右很相似：应用还没有想好，先归集一下数据，提供一些查询和报表，以技术建设为主，业务推动为辅。这就导致了这股Hadoop热潮起来的时候，传统企业都是以数据归集为主的，而BAT这样的企业则天生以数据为生，早早进入了数据驱动技术和业务创新的阶段。

随着Hadoop技术的提升，数据如何进来，如何整合，开展什么样的应用都已经有了成熟的案例，可是，同传统数仓时代一样，垃圾进垃圾出，如何破？相比传统数仓时代，进入Hadoop集群的数据更加的多样、更加的复杂、量更足，这个数仓时代都没有处理好的事情，如何能够在大数据时代处理好，这是所有大数据应用者最最期盼的改变，也是大数据平台建设者最有挑战的难题：数据治理难的不是技术，而是流程，是协同，是管理。 睿治数据治理平台平台架构

元数据：采集汇总企业系统数据属性的信息，帮助各行各业用户获得更好的数据洞察力，通过元数据之间的关系和影响挖掘隐藏在资源中的价值。

数据标准：对分散在各系统中的数据提供一套统一的数据命名、数据定义、数据类型、赋值规则等的定义基准，并通过标准评估确保数据在复杂数据环境中维持企业数据模型的一致性、规范性，从源头确保数据的正确性及质量，并可以提升开发和数据管理的一贯性和效率性。

数据质量：有效识别各类数据质量问题，建立数据监管，形成数据质量管理体系，监控并揭示数据质量问题，提供问题明细查询和质量改进建议，全面提升数据的完整性、准确性、及时性，一致性以及合法性，降低数据管理成本，减少因数据不可靠导致的决策偏差和损失。

数据集成：可对数据进行清洗、转换、整合、模型管理等处理工作。既可以用于问题数据的修正，也可以用于为数据应用提供可靠的数据模型。

主数据：帮助企业创建并维护内部共享数据的单一视图，从而提高数据质量，统一商业实体定义，简化改进商业流程并提高业务的响应速度。

数据资产：汇集企业所有能够产生价值的数据资源，为用户提供资产视图，快速了解企业资产，发现不良资产，为管理员提供决策依据，提升数据资产的价值。

数据交换：用于实现不同机构不同系统之间进行数据或者文件的传输和共享，提高信息资源的利用率，保证了分布在异构系统之间的信息的互联互通，完成数据的收集、集中、处理、分发、加载、传输，构造统一的数据及文件的传输交换。

生命周期：管理数据生老病死，建立数据自动归档和销毁，全面监控展现数据的生命过程。

数据安全：提供数据加密、脱敏、模糊化处理、账号监控等各种数据安全策略，确保数据在使用过程中有恰当的认证、授权、访问和审计等措施。

建立完整的、科学的、安全的、高质量的数据管控技术体系，是首要的任务。作为数据管控的基石，为了更好支撑后续工作的开展，技术体系必须一步到位，是功能完备、高质量、高扩展性的，而不是仅实现部分功能，或者功能不完善的“半成品”。

叠加更多业务数据、细化数据业务属性与管理属性、优化与调整数据管控流程，尤其是适应未来的现代企业数据管控制度的建立完善，是逐步积累推广、不断磨合改进的长期过程。这些工作应及早启动，并成为后续大数据平台建设工作的重点。

谈大数据时代的数据治理 当前要做的是功能框架的完善，而完善的着力点则是“数据资产目录”：用资产化的视角来管理一个企业的数据，只有把数据作为资产来认识和管理，大数据项目才能达成预期，也能够治理好。大数据时代带来的价值，个人认为主要有两个，一个是技术架构，主要是架构理念的进步，另外一个更重要的则是对数据的重视。大数据时代是数据的时代，IT向DT转型，不单单是BAT，所有的IT公司，未来都在数据这两个字上。

对于一个企业来说，把数据作为资产，才是建设大数据的最终目的，而不是仅仅是因为Hadoop架构带来性价比和未来的扩展性。当一个企业把数据作为资产，他就像管理自己名下存折、信用卡一样，定期梳理，无时无刻不关心资产的变化情况，关注资产的质量。

而资产目录就是管理资产的形式和手段，他像菜单一样对企业的资产进行梳理、分门别类，提供给使用者；使用者通过菜单，点选自己需要的数据，认可菜单对应的后端处理价值，后厨通过适当的加工，推出相应的数据服务；这是一个标准的流程，而这些流程之上，附着一整套数据管理目标和流程。

大数据平台以数据资产目录为核心，将元数据、数据标准、主数据、数据质量、数据生命周期、数据轮廓等信息在逻辑层面关联起来，在管理层面上整合成统一的整体，构建起数据管理体系，全面的支持数据服务等具体应用。

大数据平台实现了数据存储、清洗和应用。在数据汇入和汇出的过程中，需要对数据的元数据进行统一记录和管理，以利于后续的数据应用和数据血缘分析。数据质量一直是数据集成系统的基础工作，对数据的各个环节设置数据质量检查点，对数据质量进行剖析、评估，以保证后续应用的可信度。

在数据收集的过程中，随着数据维度、指标的聚集，如何找到所需的业务指标及属性，并且评估相关属性的业务及技术细节，需要对收集的所有数据进行业务属性，并进行分类，建立完善的数据资产目录。

数据资产目录是整个大数据平台的数据管理基础，而数据资产目录由于数据的多样性，在使用的过程中，必然涉及数据权限的申请、审批管控流程，而管控流程的建立依赖于相应岗位的设立和对应职责的建立。

大数据平台的数据管理架构规划，通过数据物理集中和数据逻辑整合，彻底摆脱企业“数据竖井”的困境。大数据平台数据管理架构分为功能架构、流向规划和数据架构三个层面。

数据管理功能架构：借鉴DAMA数据管理和DMM数据成熟度理论，着眼于数据管理技术和数据管理流程融合，组织数据管理功能。

数据流向规划架构：规划整个大数据平台的数据流向，并在数据流入、数据整合、数据服务的具体环节实现精细化管理。

数据管理的数据架构：以数据资产目录为核心，数据项为最小管理单元，将技术元数据（实体、属性和关系）、业务元数据和管理元数据（数据标准、主数据、数据质量、数据安全）融合为彼此紧密联系、密不可分的整体，共同构成精细化管理的数据基础。

数据管理在整个大数据平台不仅仅是一个主要功能模块，它还是整个企业层面数据治理的重要组成部分，它是技术和管理流程的融合，也需要合理管控流程框架下组织机构之前的协调合作。如何利用统一的数据管理模块对企业所有进入到数据湖的数据进行有效管控，不单单取决于数据管理模块本身，也取决于元数据的合理采集、维护，组织结构及制度的强力支持保证。

谈大数据时代的数据治理 大数据平台数据管理参照了DAMA对于数据管理的九个管理目标，并进行裁剪，并对部分管理目标进行了合并，并参照了CMMI制定DMM数据成熟度目标，采用循序渐进，逐步完善的策略对管理目标进行分阶段完成，制定完整的管控流程和数据治理规范，以便持续的对数据进行管理，递进实现DMM定义的成熟度目标。

亿信睿治数据治理管理平台和DAMA的对应关系如下：

谈大数据时代的数据治理 大数据平台数据管理的核心内容是数据资产目录，围绕数据资产目录的数据流入、数据整合、数据服务都是数据管理的核心。数据管理主要管理数据的流动，以及管理流动带来的数据变化，并对数据底层的数据结构、数据定义、业务逻辑进行采集和管理，以利于当前和未来的数据使用。为了更好的对数据进行管理和使用，制度层面的建设、流程的设立必不可少，同时也兼顾到数据在流动过程中产生的安全风险和数据隐私风险。

因此数据管理介入到完整的数据流转，并在每个节点都有相应的管理目标对应，整个数据流框架如下图所示：

谈大数据时代的数据治理 企业在建制大数据平台的同时，对进入数据湖的数据进行梳理，并按照数据资产目录的形式对外发布。在发布数据资产之后，则对进出数据湖的数据进行严格的出入库管理，保证数据可信度，并定期进行数据质量剖析检查，确保数据资产完善、安全、可信，避免“不治理便破产”的谶言。

❺ 大数据的特征包括哪些

大数据的特征包括你的购物习惯、经常去的地方、每天的出行路线、以及消费习惯等等全方位的资讯和给你的定制服务。

❻ 大数据应用成功的四个标准

大数据应用成功的四个标准
在大数据范畴大展拳脚肯定是个正确方向，同时世界各地的初创公司及企业巨头也在借力大数据和大数据应用创造价值——将大量的数据处理转化为金钱或竞争优势。然而光彩的背后，总是掩饰着一些不可忽视的真相。简而言之，不是所有在大数据上的尝试都得到了应有的回报，而且远非如此。同样这里也有另一个不容忽视的真相，在IT企业界，大数据“成功”定义的标准非常宽松，甚至“我们并没有完全失败”这种的观念都可以归结于“成功”。
那么大数据应用成功的标准究竟是什么？10gen战略副总裁Matt Asay带来了他为成功总结的4个标准：
首先，必须要可以运作
大数据应该为行业创造切实的价值，不止是高科技。McKinsey在关于大数据未来的报告中指出，大数据在医疗、政府、零售以及制造产业上拥有万亿的潜在价值。机构对大数据的成功实现需要在一下几个方面带来切实的收获：附加收益、提升客户满意度、削减成本等。
其次，必须有本质提高
大数据交付的不应该只是渐进式的商务模式改善，更应该是本质上的突破。比如就初创企业Foursquare来说，为了发现数据之间的关系，Foursquare使用了机器学习算法让系统可以建立“Explore”，一个社交推荐系统可以实时的给用户推荐有价值的位置信息，使用新的业务模式去驱动位置信息类型业务。“Explore”依赖大数据技术，同时从多于3000万个位置信息中获取见解。现在Foursquare已经具备了理解人们之间如何进行互动的能力，并且位置信息也不只止步平台，而是真实世界。
再次，必须具备高速度
传统数据库技术会拉低大数据的性能，同样也是非常繁琐的，因为不管这项技术是否迎合你的需求，专利许可涉及到的企业繁琐制度远超出你的想象。一个成功大数据项目，使用的工具集和数据库技术必须同时满足数据体积及多样性的双重需求。论据是：一个Hadoop集群只需几个小时就可以搭建，搭建完成后就可以提供快速的数据分析。事实上大部分的大数据技术都是开源的，这就意味着你可以根据你的需求添加支持和服务，同时许可不再是快速部署的阻碍之一。
最后，必须能以前所不能
在大数据出现之前，类似Gilt Groupe这种“限时抢购”公司根本不可能实现。限时抢购网站需要日处理上千万用户的登陆，并且会造成非常高的服务器负载峰值——通过高性能、快速扩展的大数据技术让这种商业模型成为可能。
总结
大数据部署成败的关键不是系统每秒可以处理多少数据量，而是使用大数据后给公司业务带来了多少价值以及是否让业务有突破性的提升。专注业务类型，选择适合公司业务的工具集才是该重点关注的领域。

❼ 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”。

❽ 所谓大数据一般是指多大的数据量

其实首先你要区分大数据和大数据量的概念。大数据量只是一个纯粹的数据量级的问题，而现在大家所谈论的大数据主要包括搜索、新闻、博客、微博等社交网、移动电话和短信、热线电话和监控数据、通测数据等等。这些数据大多数为我们日常社交生活或是语音通信时产生。通常为TB级别，非结构化数据。而TB级别的数据用excel或者其他数据分析工具是很难展现处理的，这时就需要BI工具来应对大数据。FineBI针对大数据有专门的大数据量解决方案，可以去它的官网看看，就不附链接了

❾ 如何推进大数据标准国际化

加快构建大数据交易国际（国内）标准体系。以公开公平公正为核心，建立包容审慎的数据交易治理规则、制度，促进形成政府、企业、社会多方参与、高效联动、信息共享，推动产业经济向现代化、智慧化迈进；建立数据确权工作机制，形成价值评估定价模型，健全报价、询价、竞价、定价机制，构建高效的交易服务流程，搭建区块链数据产品交易系统；建立完善“所有权与使用权分离”的数据要素管理新体制，构建数据要素有序流通、高效利用的新机制；构建规范的数据产品库，建立以信息充分披露为基础的数据登记平台，利用区块链技术、数据安全沙箱、多方安全计算等方式，明晰数据权利取得方式及权利范围，全面提升数据登记的安全性、合规性、保密性。

完善法律、法规保障体系。出台促进大数据交易的法律、法规以及行业标准等，以数据交易促发展、以数据安全保发展。

补齐专业职能监管的“短板”。汇聚专业技能人才、组建专门监管部门、明细监管职能（职责）、配备特种监管设施、实施专项监管计划，确保大数据交易规范有序发展、壮大成为互联网经济中的新的经济增长点。

依法规范中介服务。制定数据中介服务机构运营管理制度，严格数据中介服务机构准入；建立全链条数据运营服务体系，为市场参与者提供数据清洗、法律咨询、价值评估、分析评议、尽职调查等服务。

增强资产安全意识。全面提升数据采集者、存储者、传输者、使用者、监管者等群体的资产安全意识，并将其列入“固定资产”范畴。

❿ 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。