Da 數(shù)據(jù)有什么特點？Da 數(shù)據(jù)有什么特點？什么是大數(shù)據(jù)？麥肯錫全球研究院給出的定義是:在采集、存儲、管理和分析方面遠遠超出傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力的大規(guī)模數(shù)據(jù)集，具有海量-0規(guī)模和快速-0。這是Da 數(shù)據(jù)區(qū)別于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘的顯著特點。

IBM提出了“大數(shù)據(jù)“5v”的特征:1。體積:數(shù)據(jù)大，包括采集量、存儲量和計算量?！癉a 數(shù)據(jù)”的起始計量單位至少為P(1000 t)、E(100萬t)或Z(10億t)。二、品種:種類和來源多樣化。包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，體現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等。，各類數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)的處理能力提出了更高的要求。

隨著互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的廣泛應用，信息感知無處不在，信息海量，但價值密度低。如何結(jié)合業(yè)務(wù)邏輯和強大的機器算法挖掘數(shù)據(jù)的價值，是數(shù)據(jù)時代最需要解決的問題。四。速度:數(shù)據(jù)增長快，處理速度快，時效性要求高。比如搜索引擎要求用戶可以查詢幾分鐘前的新聞，個性化推薦算法要求盡可能實時推薦。這是Da 數(shù)據(jù)區(qū)別于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘的顯著特點。

什么是大數(shù)據(jù)？它的四個基本特征是什么數(shù)據(jù)(bigdata)，是指在一個可承受的時間范圍內(nèi)，無法用常規(guī)的軟件工具進行捕獲、管理和處理數(shù)據(jù)* *。1.數(shù)據(jù)量大，TB，PB甚至EB 數(shù)據(jù)量大數(shù)據(jù)需要分析治療。2.要求反應快，市場變化快，對數(shù)據(jù)的分析也要求快，對性能要求更高，所以數(shù)據(jù)的量對于速度來說有些“大”。

4.價值密度低，因為數(shù)據(jù)沒有及時收集，數(shù)據(jù)不完整，數(shù)據(jù)可能不連續(xù)等。、數(shù)據(jù)可能有些失真，但是當- Big 數(shù)據(jù)已經(jīng)成為各種會議的重要話題，管理者們都不愿意錯過這個新興的趨勢。毫無疑問，未來企業(yè)在嘗試分析已有的海量信息來提升業(yè)務(wù)附加值時，一定會采用large 數(shù)據(jù)技術(shù)。“大-0”有以下哪些特征？技術(shù)是指從各類數(shù)據(jù)中快速獲取有價值信息的能力。

Da 數(shù)據(jù)所包含的特征如下:第一個特征是數(shù)據(jù)有很多類型。包括網(wǎng)絡(luò)日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等。，各類數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)的處理能力提出了更高的要求。第二個特點是數(shù)據(jù)的價值密度比較低。比如，隨著物聯(lián)網(wǎng)的廣泛應用，信息感知無處不在，信息海量，但價值密度低。如何通過強大的機器算法更快地“凈化”數(shù)據(jù)的價值，是數(shù)據(jù)時代亟待解決的問題。