大數(shù)據(jù)定義，什么是大數(shù)據(jù)

來(lái)源：整理時(shí)間：2024-11-13 08:41:20 編輯：智能門戶手機(jī)版

本文目錄一覽

1，什么是大數(shù)據(jù)
2，什么叫大數(shù)據(jù)
3，什么是大數(shù)據(jù)要簡(jiǎn)單通俗點(diǎn)的解釋
4，新聞上說(shuō)的大數(shù)據(jù)是什么意思
5，什么是大數(shù)據(jù)
6，什么是大數(shù)據(jù)

1，什么是大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)（big data），指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。希望能給你幫助

什么是大數(shù)據(jù)

2，什么叫大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)是什么？為什么要使用大數(shù)據(jù)？大數(shù)據(jù)有哪些流行的工具？本文將為您解答?！　‖F(xiàn)在，大數(shù)據(jù)是一個(gè)被濫用的流行詞，但是它真正的價(jià)值甚至是一個(gè)小企業(yè)都可以實(shí)現(xiàn)。　　通過(guò)整合不同來(lái)源的數(shù)據(jù)，比如：網(wǎng)站分析、社交數(shù)據(jù)、用戶、本地?cái)?shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)可以幫助你了解的全面的情況。大數(shù)據(jù)分析正在變的越來(lái)越容易，成本越來(lái)越低，而且相比以前能更容易的加速對(duì)業(yè)務(wù)的理解?！　〈髷?shù)據(jù)通常與企業(yè)商業(yè)智能（BI）和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)有共同的特點(diǎn)：高成本、高難度、高風(fēng)險(xiǎn)?！　∫郧暗纳虡I(yè)智能和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的舉措是失敗的，因?yàn)樗麄冃枰ㄙM(fèi)數(shù)月甚至是數(shù)年的時(shí)間才能讓股東得到可以量化的收益。然而事實(shí)并非如此，實(shí)際上你可以在當(dāng)天就獲得真實(shí)的意圖，至少是在數(shù)周內(nèi)。

是小貝

什么叫大數(shù)據(jù)

3，什么是大數(shù)據(jù)要簡(jiǎn)單通俗點(diǎn)的解釋

大數(shù)據(jù)(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無(wú)法透過(guò)主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊。在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫(kù)克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)分析法（抽樣調(diào)查）這樣捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。大數(shù)據(jù)的5V特點(diǎn)（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價(jià)值密度）、Veracity（真實(shí)性）。

就像變形金剛里霸天虎的大力神一樣，由五個(gè)霸天虎組合而成。眾多的霸天虎就是大數(shù)據(jù)，從一堆霸天虎里抓取五個(gè)最有特點(diǎn)的組合成一個(gè)大威力的整體。放到現(xiàn)實(shí)中就是在眾多的數(shù)據(jù)中抓取所需的，最終匯總成精確、有效的一個(gè)整體。

什么是大數(shù)據(jù)要簡(jiǎn)單通俗點(diǎn)的解釋

4，新聞上說(shuō)的大數(shù)據(jù)是什么意思

大數(shù)據(jù)的定義。大數(shù)據(jù)，又稱巨量資料，指的是所涉及的數(shù)據(jù)資料量規(guī)模巨大到無(wú)法通過(guò)人腦甚至主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊。大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)。數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)種類多、要求實(shí)時(shí)性強(qiáng)、數(shù)據(jù)所蘊(yùn)藏的價(jià)值大。在各行各業(yè)均存在大數(shù)據(jù)，但是眾多的信息和咨詢是紛繁復(fù)雜的，我們需要搜索、處理、分析、歸納、總結(jié)其深層次的規(guī)律。大數(shù)據(jù)的采集?？茖W(xué)技術(shù)及互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，推動(dòng)著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，各行各業(yè)每天都在產(chǎn)生數(shù)量巨大的數(shù)據(jù)碎片，數(shù)據(jù)計(jì)量單位已從從Byte、KB、MB、GB、TB發(fā)展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB來(lái)衡量。大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)的采集也不再是技術(shù)問(wèn)題，只是面對(duì)如此眾多的數(shù)據(jù)，我們?cè)鯓硬拍苷业狡鋬?nèi)在規(guī)律。大數(shù)據(jù)的挖掘和處理。大數(shù)據(jù)必然無(wú)法用人腦來(lái)推算、估測(cè)，或者用單臺(tái)的計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理，必須采用分布式計(jì)算架構(gòu)，依托云計(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)，因此，大數(shù)據(jù)的挖掘和處理必須用到云技術(shù)。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用。大數(shù)據(jù)可應(yīng)用于各行各業(yè)，將人們收集到的龐大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析整理，實(shí)現(xiàn)資訊的有效利用。舉個(gè)例子，比如在奶牛基因?qū)用鎸ふ遗c產(chǎn)奶量相關(guān)的主效基因，我們可以首先對(duì)奶牛全基因組進(jìn)行掃描，盡管我們獲得了所有表型信息和基因信息，但是由于數(shù)據(jù)量龐大，這就需要采用大數(shù)據(jù)技術(shù)，進(jìn)行分析比對(duì)，挖掘主效基因。例子還有很多。大數(shù)據(jù)的意義和前景。總的來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)是對(duì)大量、動(dòng)態(tài)、能持續(xù)的數(shù)據(jù)，通過(guò)運(yùn)用新系統(tǒng)、新工具、新模型的挖掘，從而獲得具有洞察力和新價(jià)值的東西。以前，面對(duì)龐大的數(shù)據(jù)，我們可能會(huì)一葉障目、可見(jiàn)一斑，因此不能了解到事物的真正本質(zhì)，從而在科學(xué)工作中得到錯(cuò)誤的推斷，而大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，一切真相將會(huì)展現(xiàn)在我么面前。

大數(shù)據(jù)就是很多的數(shù)據(jù)。就是通過(guò)軟件收集很多同類型的數(shù)據(jù)，這個(gè)數(shù)據(jù)包含的資源很大。通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)一些潛在的規(guī)律等等。

5，什么是大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。什么是大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。大數(shù)據(jù)歷史和當(dāng)前考慮因素雖然術(shù)語(yǔ)“大數(shù)據(jù)”相對(duì)較新，但收集和存儲(chǔ)大量信息以進(jìn)行最終分析的行為已經(jīng)很久了。這個(gè)概念在 21 世紀(jì)初獲得了動(dòng)力，當(dāng)時(shí)行業(yè)分析師 Doug Laney 將現(xiàn)在主流的大數(shù)據(jù)定義表達(dá)為三個(gè) V：1.卷，組織從各種來(lái)源收集數(shù)據(jù)，包括業(yè)務(wù)交易，社交媒體和來(lái)自傳感器或機(jī)器到機(jī)器數(shù)據(jù)的信息。在過(guò)去，存儲(chǔ)它將是一個(gè)問(wèn)題 – 但新技術(shù)（如 Hadoop）減輕了負(fù)擔(dān)。2.速度，數(shù)據(jù)以前所未有的速度流入，必須及時(shí)處理。RFID 標(biāo)簽，傳感器和智能電表正在推動(dòng)近乎實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)的需求。3.品種，數(shù)據(jù)有各種格式 – 從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中的結(jié)構(gòu)化數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)到非結(jié)構(gòu)化文本文檔，電子郵件，視頻，音頻，股票報(bào)價(jià)數(shù)據(jù)和金融交易。在 SAS，我們?cè)诖髷?shù)據(jù)方面考慮兩個(gè)額外的維度：1.變化性，除了速度和數(shù)據(jù)種類的增加之外，數(shù)據(jù)流還可能與周期性峰值高度不一致。社交媒體中有什么趨勢(shì)嗎？每日，季節(jié)性和事件觸發(fā)的峰值數(shù)據(jù)負(fù)載可能難以管理。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)更是如此。2.復(fù)雜，今天的數(shù)據(jù)來(lái)自多個(gè)來(lái)源，這使得難以跨系統(tǒng)鏈接，匹配，清理和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)。但是，有必要連接和關(guān)聯(lián)關(guān)系，層次結(jié)構(gòu)和多個(gè)數(shù)據(jù)鏈接，否則您的數(shù)據(jù)可能會(huì)迅速失控。為什么大數(shù)據(jù)很重要？大數(shù)據(jù)的重要性不在于您擁有多少數(shù)據(jù)，而在于您使用它做了多少。您可以從任何來(lái)源獲取數(shù)據(jù)并進(jìn)行分析，以找到能夠降低成本，減少時(shí)間，新產(chǎn)品開發(fā)和優(yōu)化產(chǎn)品，以及智能決策的答案。將大數(shù)據(jù)與高性能分析結(jié)合使用時(shí)，您可以完成與業(yè)務(wù)相關(guān)的任務(wù)，例如：1.近乎實(shí)時(shí)地確定故障，問(wèn)題和缺陷的根本原因；2.根據(jù)客戶的購(gòu)買習(xí)慣在銷售點(diǎn)生成優(yōu)惠券；3.在幾分鐘內(nèi)重新計(jì)算整個(gè)風(fēng)險(xiǎn)組合；4.在欺詐行為影響您的組織之前檢測(cè)它。

5G大數(shù)據(jù)專業(yè)。5G時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨，信息傳播的速度更快，在這樣的時(shí)代環(huán)境下，傳播行業(yè)無(wú)疑是最好的發(fā)展行業(yè)，也最適合女生，因?yàn)橄啾扔谄渌?jì)算機(jī)專業(yè)，新媒體技術(shù)專業(yè)比較創(chuàng)意和策劃，對(duì)于女生來(lái)說(shuō)，這些都是強(qiáng)項(xiàng)。關(guān)于就業(yè)，畢業(yè)生可從事新聞出版行業(yè)書刊、雜志、報(bào)紙的數(shù)字化出版與傳播工作或者是從事新媒體、網(wǎng)絡(luò)與電子商務(wù)企業(yè)信息的采集、組織與印制工作等，這些工作崗位也是非常適合女生的。