A. 大数据的5v是指什么
大量的,那么什么又算是大量的?正常的计算机处理4g数据需要4分钟的时间,处理1TB需要3个小版时的时权间,而达到1Pb的数据需要4个月零3天的时间,只有达到pb以上的数据才可以被称之为大数据。
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. 什么是大数据
大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编大隐弊写的《大数据时代》中大数滚族据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。
对于“大数据”(Big data)研究机构Gartner给出了这样的定义,“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据的定义
麦肯锡全球研究所给出的携则定义是: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、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过加工实现数据的增值。
以上内容参考:网络-大数据
C. 大数据5v特征指的是
大数据技术具有“5V”特征:Volume(体量大)、Variety(多样性)、Velocity(变化快)、Veracity(准确性)、Value(价值大)。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的弊雹胡《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。
大数据(big data),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
实用意义:
现在的社会是一个高速发展的社会,科技发达,信息流通,人们之间的交流越来越密切,生活也越来越方便,大数据就是这个高科技时代的产物。阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到,未来的时代将不是IT时代,而是DT的时代,DT就是Data Technology数据科技,显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类,而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似,大数据并不在租拦“大”,而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而肆磨言,如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。
以上内容参考:网络-大数据
D. 大数据的5V特点具体指什么
大数据的5V特点( IBM 提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)、Veracity(真实性)
E. 简述何为大数据分析,并简单阐述大数据5v特性
大数据(big data),是指在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
大数据5V特征:
Volume(大体量):即可从数百TB到数十数百PB,并依据数据、整理、分析.
5Value(大价值):即大数据包含很多深度的价值,大数据分析挖掘和利用将带来巨大的商业价值
Veracity(准确性)、甚至EB的规模:即处理的结果要保证一定的准确性.
F. 大数据5v特征指的是什么
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。
G. 什么是大数据
大数据(big data)是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。
大数据的特征:
容量(Volume):数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息;
种类(Variety):数据类型的多样性;
速度(Velocity):指获得数据的速度;
可变性(Variability):妨碍了处理和有效地管理数据的过程。
真实性(Veracity):数据的质量。
复杂性(Complexity):数据量巨大,来源多渠道。
价值(value):合理运用大数据,以低成本创造高价值。
H. 什么是大数据,大数据的的基本特征是什么
大数据(big data),是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 *** 。 1. 数据量大,TB,PB,乃至EB等数据量的数据需要分析处理。 2. 要求快速响应,市场变化快,要求能及时快速的响应变化
大数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据 *** 。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。
一是数据体量巨大(Volume)。截至目前,人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB(1PB=210TB),而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。当前,典型个人计算机硬盘的容量为TB量级,而一些大企业的数据量已经接近EB量级。
二是数据类型繁多(Variety)。这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据,非结构化数据越来越多,包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等,这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
三是价值密度低(Value)。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例,一部1小时的视频,在连续不间断的监控中,有用数据可能仅有一二秒。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。
四是处理速度快(Velocity)。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。
社群营销,是基于圈子、人脉概念而产生的营销模式。通过将有共同兴趣爱好的人聚集在一起,将一个兴趣圈打造成为消费家园。
可以通过大数据预测进行组建社群为企业做宣传搞活动,让社群形成一个宣传途径或者一个小的发布平台,不过性质的社群,依赖于群主对群的组织和维护能力。
作为一名工作两年多的大数据系统研发师,之前在北京老男孩教育学习了四个多月的大数据,总结我学习和工作两年来对大数据的理解,从具体的应用上,也大概可以分为三类。一是决策支持类的二是风险预警类的第三种是实时优化类的从三个维度,我个人对大数据在各行业应用的可能性做了一个定位,但这个定位还是非常定性和粗略的,具体可能还需要对行业有更多的大数据应用的探讨和探索。我也是看书学的,但是效果很慢。
“大数据”是指以多元形式,许多来源搜集而来的庞大数据组,往往具有实时性。
大数据(big data,mega data),或称巨量资料,指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据的5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity(真实性)。
第一,Volume(大量),数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别。
第二,Variety(多样),数据类型繁多,如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息,等等。
第三,Value(价值密度),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,Velocity(高速),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。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。
所以通俗来说,大数据就是通过各种不同渠道收集到的大量数据,堆积起来帮助做决策分析的数据组
那么什么是大数据呢技术?大数据的概念是什么呢?本文就为大家详细解读大数据的构成、模型和未来大数据发展方向: 大数据概念: 随着每天互联网上海量数据的产生,数据分析尤其显得重要。所谓大数据技术,就是从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。 大数据产生的原因: 大数据时代的来临是由数据丰富度决定的。首先是社交网络兴起,互联网上每天大量非结构化数据的出现。另外,物联网的数据量更大,加上移动互联网能更准确、更快地收集用户信息,比如位置、生活信息等数据。从这些数据每天增加的数量来说,目前已进入大数据时代。 大数据书籍推荐: 一、《大数据-正在到来的数据革命.以及它如何改变 *** .商业与我们的生活》 大数据浪潮,汹涌来袭,与互联网的发明一样,这绝不仅仅是信息技术领域的革命,更是在全球范围启动透明 *** 、加速企业创新、引领社会变革的利器。 二、《大数据——大价值、大机遇、大变革(全彩)》 从实证的角度探讨了大数据对社会和商业智能的影响,能否对大数据进行处理、分析与整合将成为提升企业核心竞争力的关键,什么是大数据技术?既是一场大机遇,也将引发一场大变革!
要提一下魔据的数据不错的
大数据(big data),或称海量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
4V特征:Volume(大量)、Velocity(实时)、Variety(多样)、Value(价值)。
大数据已经成为各类大会的重要议题,管理人士们都不愿错过这一新兴趋势。毫无疑问,当未来企业尝试分析现有海量信息以推动业务价值增值时,必定会采用大数据技术。
大数据(BigData)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据 *** 。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。
数据体量巨大(Volume)。截至目前,人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB,而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。
数据类型繁多(Variety)。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据,非结构化数据越来越多,包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等,这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
价值密度低(Value)。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。
处理速度快(Velocity)。大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告,预计到2020年,全球数据使用量将达到35.2ZB。
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社交网络,让我们越来越多地从数据中观察到人类社会的复杂行为模式。社交网络,为大数据提供了信息汇集、分析的第一手资料。从庞杂的数据背后挖掘、分析用户的行为习惯和喜好,找出更符合用户“口味”的产品和服务,并结合用户需求有针对性地调整和优化自身,就是大数据的价值。
所以,建立在上述的概念上我们可以看到大数据的产业变化:
1大数据飞轮效应所带来的产业融合和新产业驱动
2信息获取方式的完全变化带来的新式信息聚合
3信息推送方式的完全变化带来的新式信息推广
4精准营销
5第三方支付——小微信贷,线上众筹为代表的互联网金融带来的全面互联网金融改革
6产业垂直整合趋势以及随之带来的产业生态重构
7企业改革以及企业内部价值链重塑,扩大的产业外部边界
8 *** 及各级机构开放,透明化,以及随之带来的集中管控和内部机制调整
9数据创新带来的新服务
I. 什么是大数据的5V特征,这一特征对大数据计算过程带来什么样的挑战
大数据的5V特征,这一特征对大数据计算过程带来什么样的挑战?
大数据 数据分析 数据挖掘 数据
回答
畸形工件时什么应适
J. 大数据5V可以联系到哪种特定的Architectural Choice
大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞帆盯察发态厅和现力伏段和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性),平台有hadoop