什么是Da 數(shù)據(jù) 時(shí)代？數(shù)據(jù) 時(shí)代，是什么意思？什么是Da 數(shù)據(jù) 時(shí)代？“大數(shù)據(jù)”數(shù)據(jù)(白)這個(gè)詞被越來越多的提及，人們用它來描述和定義智信息爆炸所產(chǎn)生的巨大的量時(shí)代，以及這個(gè)量的海道數(shù)據(jù)。Big 數(shù)據(jù)(Bigdata)通常用于描述一個(gè)公司創(chuàng)建的大量非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)而這些數(shù)據(jù)下載到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行分析時(shí)會(huì)耗費(fèi)過多的時(shí)間和金錢。

Da-2時(shí)代:最早提出Da 數(shù)據(jù) 時(shí)代的是世界知名的咨詢公司麥肯錫，它在物理學(xué)、物理學(xué)、物理學(xué)、“Da 數(shù)據(jù)”的背景:2012年，“Da 數(shù)據(jù)(bigdata)”這個(gè)詞被越來越多的提及，人們用它來描述和定義信息爆炸的巨量時(shí)代，以及

數(shù)據(jù)正在迅速擴(kuò)張，越來越大，這決定了企業(yè)未來的發(fā)展。雖然很多企業(yè)可能沒有意識(shí)到數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長(zhǎng)帶來的隱患，但是隨著時(shí)間的推移，人們會(huì)越來越意識(shí)到數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)的重要性。正如《紐約時(shí)報(bào)》在2012年2月的一篇專欄文章中所說，“大數(shù)據(jù)”時(shí)代已經(jīng)到來。在商業(yè)、經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域，會(huì)根據(jù)數(shù)據(jù)和分析做出決定，而不是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)和直覺。

隨著Cloud 時(shí)代的出現(xiàn)，大數(shù)據(jù)受到了越來越多的關(guān)注。著云臺(tái)的分析師團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，“大數(shù)據(jù)”通常被用來描述一個(gè)公司創(chuàng)建的大量非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)下載到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行分析會(huì)花費(fèi)太多的成本。大型數(shù)據(jù)分析往往與云計(jì)算聯(lián)系在一起，因?yàn)閷?shí)時(shí)大型數(shù)據(jù) set分析需要MapReduce這樣的框架將工作分配到幾十臺(tái)、幾百臺(tái)甚至幾千臺(tái)計(jì)算機(jī)上。

理解這一點(diǎn)很重要，也正是這一點(diǎn)讓這項(xiàng)技術(shù)有潛力走向很多企業(yè)。數(shù)據(jù)的四個(gè)“V”有四個(gè)特點(diǎn):第一，數(shù)據(jù)巨大。從TB級(jí)跳到PB級(jí)；第二，數(shù)據(jù)有很多類型。前面提到的博客、視頻、圖片、地理信息等等。第三，價(jià)值密度低。以視頻為例。在持續(xù)監(jiān)控的過程中，可能只有一兩秒鐘有用數(shù)據(jù)吧。第四，處理速度快。

Da 數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對(duì)這些有意義的數(shù)據(jù)的專業(yè)處理。換句話說，如果把Da 數(shù)據(jù)比作一個(gè)行業(yè)，那么這個(gè)行業(yè)實(shí)現(xiàn)盈利的關(guān)鍵就在于提高數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。從技術(shù)上來說，Da 數(shù)據(jù)和云計(jì)算的關(guān)系就像一枚硬幣的兩面一樣密不可分。大型數(shù)據(jù)無法由單臺(tái)計(jì)算機(jī)處理，必須采用分布式架構(gòu)。

但它必須依靠云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、云存儲(chǔ)和虛擬化技術(shù)。“大數(shù)據(jù)”數(shù)據(jù)(白)這個(gè)詞被越來越多的提及，人們用它來描述和定義智信息爆炸所產(chǎn)生的巨大的量時(shí)代，以及這個(gè)量的海道數(shù)據(jù)。隨著Cloud 時(shí)代的出現(xiàn)，大數(shù)據(jù)受到越來越多的關(guān)注。Big 數(shù)據(jù)(Bigdata)通常用于描述一個(gè)公司創(chuàng)建的大量非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)而這些數(shù)據(jù)下載到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行分析時(shí)會(huì)耗費(fèi)過多的時(shí)間和金錢。

第一個(gè)“Da數(shù)據(jù)”時(shí)代的提案來自于世界知名的咨詢公司麥肯錫。麥肯錫說，“數(shù)據(jù)，它已經(jīng)滲透到每一個(gè)行業(yè)和商業(yè)職能領(lǐng)域，成為重要的生產(chǎn)要素，人們對(duì)海量數(shù)據(jù)的挖掘和應(yīng)用，預(yù)示著新一波生產(chǎn)力增長(zhǎng)和消費(fèi)者剩余的到來?！薄癉a 數(shù)據(jù)”在物理、生物、環(huán)境生態(tài)、軍事、金融、通信等行業(yè)領(lǐng)域已經(jīng)有一段時(shí)間了，但是因?yàn)榻陙砘ヂ?lián)網(wǎng)和信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展而引起人們的關(guān)注。