站免费下载安装,一个人做网站可以做什么,营销型网站建设明细报价表,做网站怎么挣钱赚钱大数据#xff08;一#xff09;定义、特性 本文目录#xff1a;
一、写在前面的话
二、大数据定义
三、大数据特性
3.1、大数据的大量 (Volume) 特性
3.2、大数据的高速(Velocity)特性
3.3、大数据的多样化 (Variety) 特性
3.4、大数据的价值 (value) 特性
3.5、大…大数据一定义、特性 本文目录
一、写在前面的话
二、大数据定义
三、大数据特性
3.1、大数据的大量 (Volume) 特性
3.2、大数据的高速(Velocity)特性
3.3、大数据的多样化 (Variety) 特性
3.4、大数据的价值 (value) 特性
3.5、大数据的真实性 (veracity) 特性
四、大数据的单位
五、大数据涉及的数据类型
六、大数据五大核心领域
七、大数据趋势 一、写在前面的话 一个星期前我到楼顶浇花偶遇本楼邻居她闲话中提起5楼某家的2位今年都走了听到这个消息我心里很难受眼泪忍不住掉下来。。。 其实我和五楼的那家人并不熟悉仅有的几次交流也是在十几年前。那时我还在上班回家时在家附近总能碰到那家的女主人在遛狗。女主人是我们华工大宣传部的一位老师短发为人很爽朗。狗狗是一只白色的长毛京巴狗狗年纪有点大了跑两步就呼哧呼哧直喘气有时还会趴地上休息一下每当这个时候女主人总是耐心地站在路边等待狗狗眼神很温柔宠溺仿佛看着自家的孩子。我喜欢逗狗狗摸摸它的脑袋问它今天乖不乖有没有好好吃饭。。。 男主人也是我们华工大的老师我没有机会和他认识但知道他义务为我们这栋楼做了很多事情例如处理很多电梯相关事情到现在电梯的持有人还是写着这位王老师的名字。 后来我因为变故没有再上班留在家里做家务基本都不出门也没有什么机会碰到五楼的那两位邻居。我记得王老师曾用的签名是给点阳光就灿烂给个箩筐就下蛋。。。很幽默乐观的一个人。疫情开始后王老师还在楼群里发过疫情搞笑图片逗大家开心。。。 一切仿佛就在昨天没想到两位长辈走得那么突然。。。 好人会有好报今生的苦难修炼会换来来世的一切安好。谨以此文纪念曾经的老邻居。 逆境清醒
2023.8.24 二、大数据定义 大数据定义 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。 大数据是指数据规模巨大、类型多样、传统数据处理工具无法高效处理的数据集合。它可以通过多种方式生成包括互联网、社交媒体、传感器、金融交易等。 大数据通常具有三个特点数据规模大、数据类型多样和数据处理速度快。 大数据的应用领域包括商业智能、金融、医疗保健、能源、农业、交通等。利用大数据技术可以从数据中获取有价值的信息和知识以支持决策制定、预测分析、市场营销等方面的工作。 大公司对“大数据”的定义
1、Oracle的定义 Oracle的大数据定义 简而言之大数据指非常庞大、复杂的数据集特别是来自新数据源的数据集其规模之大令传统数据处理软件束手无策却能帮助我们解决以往非常棘手的业务难题。 2、研究机构Gartner 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。 3、麦肯锡全球研究所给出的定义是 麦肯锡全球研究所的大数据定义 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。 三、大数据特性 大数据特性 ♦ 大量 (Volume) 数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息 ♦ 高速 (Velocity) 指获得数据的速度 ♦ 多样化 (Variety) 数据类型的多样性数据类型众多 ♦ 价值 (value) 合理运用大数据以低成本创造高价值。 ♦ 真实性 (veracity) 数据的质量。 3.1、大数据的大量 (Volume) 特性 大数据的大量特性指的是数据量的巨大。这些数据通常由传感器、移动设备、社交媒体、金融数据、医疗记录等数据来源产生。 大数据的大量特性包括以下几个方面 ♦ 数据量巨大 数据量从几个GB到数百PB不等规模非常巨大。 ♦ 数据增长快速数据以指数级增长需要使用不断升级的技术和架构才能处理大规模数据。 ♦ 数据来源多样数据来源包括传感器、移动设备、社交媒体、金融数据、医疗记录等多个领域。 ♦ 数据类型多样数据不仅包括结构化数据还包括非结构化数据和半结构化数据如文本、图像、音频和视频等多种类型。 ♦ 数据复杂度高数据往往是高度复杂的包含大量的关联、交互和变化因此需要高效的处理和分析技术。 大量的数据给数据处理和分析带来了很大的挑战需要使用高级技术和工具来处理和分析这些数据。 3.2、大数据的高速(Velocity)特性 大数据的高速(Velocity)特性是指大数据在产生、传输、存储和处理的速度非常快数据量巨大常常是以毫秒或微秒级别计算的。 大数据的高速特性主要体现在以下几个方面 ♦ 数据实时产生大数据往往是实时生成的例如社交媒体上的用户行为、物联网设备产生的传感器数据等。这些数据需要实时获取和处理。 ♦ 数据传输速度快随着网络带宽和数据传输技术的不断提升大量数据能够在短时间内快速的传输到目标系统如云端存储和数据处理平台。 ♦ 数据存储速度快将大客户端数据快速地写入到数据库中、实时处理数据等。 ♦ 数据处理速度快大数据处理采用分布式计算和并行计算技术能够快速地处理大量数据例如实时数据挖掘、实时分析和报告等。 ♦ 数据更新速度快大数据处理需要非常高的数据更新速度从而保证数据的实时性和准确性。 综上所述大数据的高速特性是指数据产生、传输、存储和处理的速度非常快能够快速响应用户需求实现实时的数据分析和决策。 3.3、大数据的多样化 (Variety) 特性 大数据的多样化主要体现在以下几个方面 ♦ 数据来源多样化大数据可以来自各种各样的来源如传感器、社交媒体、日志、传统数据库等。 ♦ 数据类型多样化大数据类型可以是结构化数据如关系型数据库中的表格数据、半结构化数据如XML文件和非结构化数据如图片、视频和声音等。 ♦ 数据格式多样化大数据可以采用各种不同的标准和格式进行存储和传输如CSV、JSON、XML、Avro、ORC等。 ♦ 数据内容多样化大数据可以包含各种类型的信息如文本、数字、图像、音频等甚至包括无形的事物如声音、情感、意见等。 ♦ 数据规模多样化大数据可以是海量、超大量、甚至是呈指数级别的数据这也给数据分析和处理带来了很大的挑战。 3.4、大数据的价值 (value) 特性 大数据的价值特性包括以下几个方面 ♦ 体量大数据具有庞大的数据量这使得人们可以更全面、更准确地了解和预测事物的变化趋势从而更好地做出决策。 ♦ 多样性大数据可以来自各种来源如传感器、社交媒体、移动设备等等因此可以包含不同类型的数据如文本、图像、视频等这种多样性促进了数据的整合和分析从而产生更精确的结论。大数据包括结构化数据如数据库中的数据和非结构化数据如社交媒体、日志和图片等这些数据来源不同、类型不同、格式不同为决策提供了更全面的信息基础。 ♦ 速度大数据的速度特征是指数据的处理速度和更新速度非常快甚至是实时的。大数据具有高速处理数据的能力可以在短时间内处理大量数据从而快速地获取信息这样的数据可以帮助企业快速做出决策抢占市场获得市场的竞争优势。 ♦ 规模大数据的规模非常大包含了数十亿或数百亿的数据点。这种数据规模使得企业可以从更大的数据集中获取更好的信息从而更好地预测市场和客户需求。 ♦ 价值大数据的真正价值在于从数据中提取出有用信息进行分析和应用。这对企业来说非常重要因为它可以帮助企业做出更好的商业决策改进产品和服务优化市场营销等。 ♦ 精确性大数据的精确性是指数据的准确性和可信度。保证数据的质量将有助于企业做出更好的决策提高效率和效益。 ♦ 可视化数据可视化可以让人们更好地理解数据从而发现数据中的模式和趋势。 ♦ 开放性大数据需要以开放的方式进行共享和访问以便更多的人可以使用和分析数据。 总体来说大数据价值特性的综合作用是帮助企业更好地理解他们的业务、客户和市场并根据数据分析结果进行策略制定和执行从而获得更大的商业价值。 3.5、大数据的真实性 (veracity) 特性 大数据的真实性 (veracity) 特性指的是数据的精确性和可靠性。由于大数据通常来自各种不同的来源和格式因此它们可能存在质量问题例如错误、缺失、重复、歧义等。因此对于大数据系统来说确保数据的真实性非常重要以确保系统的准确性和可靠性。 为了保证数据的真实性可以采取以下措施 ♦ 数据清洗通过清洗数据来去除错误、重复和不必要的信息以提高数据的质量和准确性。 ♦ 数据验证对数据进行验证以确保其符合业务规则和标准确保数据的正确性和可靠性。 ♦ 数据监控对数据源进行监控及时发现和纠正数据质量问题以保证数据的真实性。 ♦ 数据库管理对数据库进行管理包括备份、恢复和维护以确保数据的安全和一致性。 ♦ 数据共享对外共享数据时需要确保数据的真实性和安全性确保数据不会被篡改或滥用。 总之大数据的真实性 (veracity) 特性是确保数据的质量和可靠性保证大数据系统的正确性和可靠性的关键要素。 四、大数据的单位 最小的基本单位是bit按顺序给出所有单位bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。 它们按照进率10242的十次方来计算
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 五、大数据涉及的数据类型 大数据涉及的数据类型 数据类型 概念 表现形式 典型场景 结构化数据 也称行数据是具备统一的结构、能够用行列二维形式表达和管理的数据如关系型数据库数据。 数据库表等 企业ERP、财务、HR数据库等 半结构化数据 是一种适于数据库集成的数据模型也可以是一种标记服务的基础模型用于Web上共享信息。 邮件、HTML、报表等 邮件系统、网页信息、报表系统等 非结构化数据 数据结构不规则不方便用行列二维形式表达的数据如图片、文本、音视频等。 视频、音频等 在线视频内容、音频内容、图形图像等 六、大数据五大核心领域 ♦ 数据存储与计算、 ♦ 数据管理、 ♦ 数据流通、 ♦ 数据应用、 ♦ 数据安全。 七、大数据趋势 ♦ 云计算云计算已成为企业存储和处理大量数据的首选方式。 ♦ 人工智能和机器学习人工智能和机器学习技术正在越来越多地应用于大数据分析和预测。 ♦ 区块链区块链技术可以用于数据安全和隐私保护。 ♦ 数据科学数据科学领域的专业人士正在与大数据分析师一起工作以更好地理解和利用大数据。 ♦ 数据质量管理数据质量管理已成为大数据管理中的一个重要领域以确保数据的准确性和一致性。 ♦ 数据可视化大量数据需要通过数据可视化工具进行呈现以便更好地理解和利用数据。 ♦ 边缘计算边缘计算技术可以在现场处理大量数据从而减少数据传输和处理时间。 推荐阅读
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