“大”數(shù)據(jù)的概念有四個“大”數(shù)據(jù)的“V”，或者說它的特征有四個層次:第一，數(shù)據(jù)是巨大的。大數(shù)據(jù)由大量數(shù)據(jù)組成，從幾個TB到幾個ZB不等，大數(shù)據(jù)發(fā)展的三個必要條件大數(shù)據(jù)的發(fā)展需要三個必要條件:數(shù)據(jù)來源，數(shù)據(jù)交易，數(shù)據(jù)產(chǎn)生價值的過程，大數(shù)據(jù)安全的六大挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)安全的六大挑戰(zhàn)_ 數(shù)據(jù)分析師考試數(shù)據(jù)的價值是大家公認的。

large 數(shù)據(jù)分析是指對龐大數(shù)據(jù)的分析。大數(shù)據(jù)可以概括為四個V，而數(shù)據(jù)是量、速、變、真。大數(shù)據(jù)作為最熱門的IT行業(yè)詞匯，以下數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖礦等等圍繞著大/展開。

達數(shù)據(jù)技術挖掘培訓，王道海。以下是數(shù)據(jù) analysis的五個基本方面:AnalyticVisualizations，這是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求，無論是專家還是普通用戶?？梢暬梢灾庇^地展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說話，讓觀眾聽到結(jié)果。數(shù)據(jù)挖掘算法(數(shù)據(jù)挖掘算法)可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘是給機器看的。

經(jīng)常有人問我們一個問題:“你出大事了數(shù)據(jù)，幫幫我們。怎么才能利用大不了數(shù)據(jù)？一般來說我問“你有什么數(shù)據(jù)？你的痛點是什么？我會告訴你可能有數(shù)據(jù)你需要改進的地方。可以分析出哪些價值觀？我結(jié)合痛點數(shù)據(jù)告訴你怎么用。大概100個客戶的詢問，你覺得我需要一個方法論體系來系統(tǒng)的回答這個問題，系統(tǒng)的解決這個問題嗎？所以筆者提出用large 數(shù)據(jù)4V整合企業(yè)開發(fā)的方法論與大家分享。

系統(tǒng):當業(yè)務的運營需要更多的計算資源、存儲資源和管理數(shù)據(jù)，企業(yè)需要一個靈活的系統(tǒng)來應對這種業(yè)務變化。大數(shù)據(jù)系統(tǒng)是基礎，當前系統(tǒng)Hadoop、Spark和各種大數(shù)據(jù)分析工具都有。數(shù)據(jù):應該盡量收藏。1)企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)2)企業(yè)外部數(shù)據(jù)。沒有數(shù)據(jù)，就談不上數(shù)據(jù) value。

4V指量、品種、價值，Velocity10指OnlineVolume( 數(shù)據(jù)大數(shù)量):數(shù)據(jù)大數(shù)量、大數(shù)量的采集、存儲和計算。種類:種類和來源的多樣性。值(低值密度):數(shù)據(jù)低值密度。速度:數(shù)據(jù)成長快，處理快，時效性高。在線(數(shù)據(jù)在線):數(shù)據(jù)一直在線。