目前數(shù)據(jù)的類型不僅僅是文字，還有圖片、視頻、音頻、地理信息等等。個(gè)性化數(shù)據(jù)占絕對(duì)多數(shù)。第三，處理速度快。數(shù)據(jù)處理遵循“1秒定律”，從各類數(shù)據(jù)中可以快速獲取高價(jià)值信息。第四，價(jià)值密度低。以視頻為例。一個(gè)小時(shí)的視頻在持續(xù)測試過程中可能只有一兩秒有用數(shù)據(jù)的。

Da 數(shù)據(jù)是指數(shù)據(jù)集合中的內(nèi)容在一定時(shí)期內(nèi)無法被常規(guī)軟件工具捕獲、管理和處理。大數(shù)據(jù)技術(shù)是指從各類數(shù)據(jù)中快速獲取有價(jià)值信息的能力。綜合來看，Da 數(shù)據(jù)分為四個(gè)特點(diǎn)。第一，豐富。計(jì)量單位是PB級(jí)，存儲(chǔ)內(nèi)容很多。第二，高速。大數(shù)據(jù)在采集速度和分析速度上需要及時(shí)快速。保證短時(shí)間內(nèi)有更多的人收到信息。第三，多樣性。數(shù)據(jù)來源于各種渠道，包括文字?jǐn)?shù)據(jù)、圖片數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)等等。

第四，價(jià)值。Da 數(shù)據(jù)不僅本身有信息價(jià)值，還有商業(yè)價(jià)值。Da 數(shù)據(jù)也分為結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化。結(jié)構(gòu)化簡單來說就是數(shù)據(jù) library，通過二維表格數(shù)據(jù)進(jìn)行邏輯表達(dá)和實(shí)現(xiàn)。非結(jié)構(gòu)化意味著數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不規(guī)則或不完整，沒有預(yù)定義數(shù)據(jù)模型。由人類產(chǎn)生數(shù)據(jù)大部分是無結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)。

“Da數(shù)據(jù)”是指以多種形式從多個(gè)來源收集的龐大的數(shù)據(jù)群，往往是實(shí)時(shí)的。Big 數(shù)據(jù)(bigdata，megadata)，即龐大的數(shù)據(jù)，是指海量的、高增長的、多樣化的信息資產(chǎn)，需要新的處理模式來具備更強(qiáng)的決策、洞察和流程優(yōu)化能力。Da 數(shù)據(jù)的5V特征是:體量(質(zhì)量)、速度(高速)、多樣性(多樣性)、價(jià)值(價(jià)值密度)、真實(shí)性。

從TB級(jí)跳到PB級(jí)。其次是綜藝，數(shù)據(jù)有很多類型，比如博客、視頻、圖片、地理信息等等。第三，價(jià)值(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，速度(高速)，加工速度快。1第二定律。這最后一點(diǎn)也和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖礦技術(shù)有著本質(zhì)的區(qū)別。

特點(diǎn):豐富、多樣、高速、超值數(shù)據(jù)四大特點(diǎn)是豐富、多樣、高速、超值。大數(shù)據(jù)(bigdata)，IT行業(yè)術(shù)語，指在一定時(shí)間范圍內(nèi)，常規(guī)軟件工具無法捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)的集合。它是一種海量、高增長、多元化的信息資產(chǎn)，需要一種新的處理模式，以具備更強(qiáng)的決策、洞察和流程優(yōu)化能力。在Victor Meyer舍恩伯格和Kenneth Cookeye的《Da 數(shù)據(jù)次》中，Da 數(shù)據(jù)指的是用all/代替隨機(jī)分析(抽樣調(diào)查)的捷徑。

Da-2舍恩伯格:互聯(lián)網(wǎng)比你更懂你，你的研究領(lǐng)域是網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)。曾任哈佛大學(xué)肯尼迪學(xué)院信息監(jiān)管研究項(xiàng)目負(fù)責(zé)人，哈佛國家電子商務(wù)研究中心網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管項(xiàng)目負(fù)責(zé)人。曾任新加坡國立大學(xué)李光耀學(xué)院信息與創(chuàng)新戰(zhàn)略研究中心主任。他還在耶魯大學(xué)、芝加哥大學(xué)、弗吉尼亞大學(xué)、圣地亞哥大學(xué)和維也納大學(xué)擔(dān)任客座教授。

big 數(shù)據(jù)概念:big 數(shù)據(jù)(bigdata)，或稱巨量數(shù)據(jù)，是指所涉及的、無法被當(dāng)前主流軟件工具捕捉、管理、處理和整理成更積極目的的信息，以幫助企業(yè)在合理的時(shí)間內(nèi)做出商業(yè)決策。(在Victor Mayer和Kenneth Cookeye寫的“Da舍恩-1”中，[2] Da 數(shù)據(jù)指的是一種沒有隨機(jī)分析(抽樣調(diào)查)的捷徑。

《中國計(jì)算機(jī)報(bào)》發(fā)表的《架構(gòu)Big 數(shù)據(jù):挑戰(zhàn)、現(xiàn)狀與展望》一文列舉了big 數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的幾個(gè)重要特征，分析總結(jié)了當(dāng)前實(shí)現(xiàn)并行的主流平臺(tái)數(shù)據(jù)庫、MapReduce以及基于它們的混合架構(gòu)。數(shù)據(jù)的四個(gè)“V”有四個(gè)特點(diǎn):第一，數(shù)據(jù)巨大。

仔細(xì)看完一部作品，大家一定收獲頗豐。是時(shí)候?qū)憘€(gè)檢討，記錄一下了。不要以為看完就可以隨便應(yīng)付自己的感受。以下是我整理的一篇讀后感范文維克多·邁耶舍恩-1/Da數(shù)據(jù)Times，僅供你參考，希望對(duì)你有所幫助。維克多·邁耶舍恩伯格Big數(shù)據(jù)Times:Part 1對(duì)暢銷書、熱門話題、時(shí)尚科技不感興趣。書刊，喜歡有一定年份的。

新奇的產(chǎn)品是我力所不及的，我習(xí)慣用成熟的技術(shù)產(chǎn)品。既不清高，也不冷漠，就是和現(xiàn)實(shí)保持一定的距離，給自己留一些思考的空間，這個(gè)習(xí)慣最近被打破了。因?yàn)楣ぷ鞯脑颍医佑|過，“Da 數(shù)據(jù)”這個(gè)新興的概念開始頻繁的進(jìn)入我的視野，抑制不住內(nèi)心的好奇，在網(wǎng)上買了“Da 數(shù)據(jù)次”，愛不釋手。三天看完，還是蠻有收獲的，這本書有以下特點(diǎn)。首先，作者站在理論的制高點(diǎn)，清晰地闡述了“大-2”給人類工作、生活、思維帶來的創(chuàng)新，“大-2”時(shí)代的三種典型商業(yè)模式，“大-2”時(shí)代對(duì)個(gè)人隱私保護(hù)和公共安全提出的挑戰(zhàn)。