什么是Da 數(shù)據(jù) 時(shí)代？“Da數(shù)據(jù)”最早這個(gè)詞出現(xiàn)在20世紀(jì)90年代，而“Da數(shù)據(jù)”最早這個(gè)詞出現(xiàn)在當(dāng)時(shí)的90年代。什么是Da 數(shù)據(jù) 時(shí)代？big-2時(shí)代有哪些主要特點(diǎn)最早-3/big-2時(shí)代世界知名咨詢公司麥肯錫的到來。

最早提出Da數(shù)據(jù)時(shí)代世界知名咨詢公司麥肯錫的到來，已經(jīng)滲透到今天的每一個(gè)人。人們對(duì)海量的挖掘和應(yīng)用數(shù)據(jù)預(yù)示著新一波生產(chǎn)力增長(zhǎng)和消費(fèi)者剩余的到來。Large 數(shù)據(jù)在物理、生物、環(huán)境生態(tài)以及軍事、金融、通信行業(yè)等領(lǐng)域已經(jīng)存在了一段時(shí)間，但卻因?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。

2.類型很多，包括網(wǎng)絡(luò)日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等。，并且對(duì)多種類型的處理能力數(shù)據(jù)-2提出有較高的要求。3.低值密度。比如，隨著物聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用，信息感知無處不在，信息海量，但價(jià)值密度低。如何通過強(qiáng)大的機(jī)器算法，更快地“提純”數(shù)據(jù)的值，是一個(gè)亟待解決的問題。4.速度快時(shí)效性高第四個(gè)特點(diǎn)是處理速度快，時(shí)效性要求高。

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)"，最早出現(xiàn)在90年代，當(dāng)時(shí)數(shù)據(jù)倉庫之父比爾·英蒙經(jīng)常提到BigData。大數(shù)據(jù)是指數(shù)據(jù)在一定時(shí)間內(nèi)常規(guī)軟件工具無法捕捉、管理和處理的集合。它是一種海量、高增長(zhǎng)、多元化的信息資產(chǎn)，需要一種新的處理模式來擁有更強(qiáng)的決策力、洞察和發(fā)現(xiàn)能力以及流程優(yōu)化能力。在Victor Mayer，schoenberg和Kenneth Cookeye寫的“Da 數(shù)據(jù) -1/”中，Da 數(shù)據(jù)是指所有數(shù)據(jù)都用于分析，沒有隨機(jī)分析(抽樣調(diào)查)的捷徑。