大數據寬廣性是什麼

⑴ 大數據分析范圍正變得更寬廣

大數據分析范圍正變得更寬廣
越來越多的企業都早已超越了開始與大數據和傳統分析打交道的第一階段。他們開始需要形成銳化的見解，企業的營銷人員已經不再滿足於僅僅獲得一線消費者的一般性的統計數據（例如，消費者的住址、年齡分段、性別比例）。他們想要進一步的了解更多能夠誘發消費者的購買行為的復雜的元素——哪怕這些消費行為是他們在觀看球賽轉播時發生的。

如果IT部門是為了支持這些深層次的分析，那麼更多相互關聯的因素的存在便是為了市場上的相關工具，這些工具可以在大數據積累的基礎上在其數氏塌據庫中進行定位，所以可以以新的創新方法質疑這些數據。
到目前為止，ApacheHadoop已經成為一種事實上的非結構化大數據整理排序的標准。Hadoop善於分析多伺服器並行處理器大數據的線程，並快速處理這個數據。不過，Hadoop不擅長的是記錄正在處理的數據塊之間的連接關系。換句話說，如果你企業的系統只使用了Hadoop，要得出英國球迷的妻子們往往在她們的丈夫玩游戲時去網上購物的結論則可能需要花費一些時間了。
針對這種類型的分析，社會化媒體已經開始使用新的工具了。一個典型的例子便是Facebook。某一天，當我登錄到我Facebook的主頁時，我立刻收到了該網站的新的資料庫工具圖片介紹。圖形工具為廣大用戶推出了新的大數據情報，如「點擊此鏈接，尋找同樣在西雅圖喜歡騎自行車的人」、或「點擊此鏈接查看您橡寬的朋友最近訪問過的倫敦的餐廳」。事實上，這些非常精準而又高度復雜的大數據似乎發掘出了類似於上文所提到的球迷的妻子在球賽期間瘋狂網上購物之間的聯系。
為了更好的分析這種大數據間的關系，Facebook使用了HBase，HBase是Apache的另一款產品。HBase使用他們自己獨特定義主鍵的一組設置好的表格。每個表都梁核亮是一個系列，包含表的主鍵的屬性。例如，如果表的主要關鍵是一個人（例如，「約翰·史密斯」），表列中的關鍵屬性就可能包含興趣愛好（例如，「喜歡騎自行車」）或居住地（例如，「在西雅圖生活」）。HBase可以像Hadoop一樣執行大數據處理產品的能力，以更快、更精細的方式分析不同數據之間的連接類型（以及這可能意味著什麼）。
那麼，企業的IT部門要注意什麼？
很簡單，隨著您的企業的大數據分析日趨成熟，你也應該開始尋找新的軟體和資料庫，以便可以解決更復雜的需求。Hadoop是大數據部署的一個很好的開端，但這個過程絕沒有結束。

⑵ 什麼是大數據,大數據的特徵

大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優寬橡慶化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產，簡單來說大數據就是海量的數據，就是數據量大、來源廣、種類繁多(日誌、視頻、音頻)，大到PB級別，現階段的框架就是為了解決PB級別的數據。
大數據的7大特徵：海量性，多樣性，高速性，可變性，真實性，復雜性，價值性
隨著大數據產業的發展，它逐漸從一個高端的、理論性的概念演變為具體的、實用的理念。
很多情況下大數據來源於生活。比如廳如你點外賣，准備什麼時慎握候買，你的位置在哪，商家位置在哪，想吃什麼……這都是數據，人一多各種各樣的信息就越多，還不斷增長，把這些信息集中，就是大數據。
大數據的價值並不是在這些數據上，而是在於隱藏在數據背後的——用戶的喜好、習慣還有信息。

⑶ 大數據的特徵有哪些

大數據的特徵主要包括以下四個方面：

大量性：大數據通常具有海量的數據量，甚至可能超過幾百TB或者幾PB。因此，大數據的處理需要採用分布式存儲和計算技術。

多樣性：大數據的來源多種多樣，包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據等。這些數據形式不同，處理方法也不同，因此需要採用多種處理技術。

高速性：大數據的處理和分析需要快速完成，以滿足實時數據告返薯分析的需要。例如，在金融交易、互聯網廣告、社交媒體等領域，需要在短時間內進行數據分析。

價值性：襪者大數據具有較高的價值，可以用於預測和分析趨勢、提高生產效率和決策效率等。通過對大數據的分析和挖掘，可以發現商業模式的漏洞，找到新的商業機會。

同時，隨著技術的不斷發展，大世首數據的特徵也在不斷演變和擴展，例如可視化分析、深度學習、自然語言處理等。

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⑷ 大數據主要特徵有哪些

大數據並不只是數據量大而已，它是數據存儲+分布式調度+數據分析的結合
大數據的7大特徵：海量性，多樣性，高速性，可變性，真實性，復雜性，價值性
隨著大數據產業的發展，它逐漸從一個高端的、理論性的概念演變為具體的、實用的理念。
很多情況下大數據來源於生活。
比如你點外賣，准備什麼時候買，你的位置在哪，商家位置在哪，想吃什麼……這都是數據，人一多各種各樣的信息就越多，還不斷增長，把這些信息集中，就是大數據。
大數據的價值並不是在這些數據上，而是在於隱藏在數據背後的——用戶的喜好、習慣還有信息。

⑸ 大數據的特徵有哪些

大數據技術是指從各種各樣海量類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。

大數據具備以下4個特性：

一是數據量巨大。例如，人類生產的所有印刷材料的數據量僅為200PB。典型個人計算機硬碟的容量為TB量級，而一些大企業的數據量已經接近EB量級。

二是數據類型多樣。現在的數據類型不僅是文本形式，更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數據，個性化數據占絕對多數。

三是處理速度快。數據處理遵循「1秒定律」，可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息。

四是價值密度低。以視頻為例，一小時的視頻，在不間斷的測試過程中，可能有用的數據僅僅只有一兩秒。

⑹ 大數據的四個基本特徵

大數據的四個基本特徵如下：

1、數據量大（Volume)

大數據的顯而易見的特徵就是其龐大的數據規模。隨著信息技術的發展，互聯網規模的不斷擴大，每個人的生活都被記錄在了大數據之中，由此數據本身也呈爆發性增長。其中大數據的計量單位也逐漸發展，現如今對大數據的計量已達到EB了。

2、類型多樣（Variety)

在數量龐大的互聯網用戶等因素的影響下，大數據的來源十分廣泛，因此大數據的類型也具有多樣性。大數據由因果關系的強弱可以分為三種，即結構化數據、非結構化數據、半結構化數據，它們統稱為大數據。資料表明，結構化數據在整個大數據中佔比較大，高達百分之七十五，但能夠產生高價值的大數據卻是非結構化數據。

3、價值密度（Value)

大數據所有的價值在大數據的特徵中占核心地位，大數據的數據總量與其價值密度的高低關系是成反比的。同時對於任何有價值的信息，都是在處理海量的基礎數據後提取的。在大數據蓬勃發展的今天，人們一直探索著如何提高計算機演算法處理海量大數據，提取有價值信息的的速度這一難題。

4、高速（Velocity)

大數據的高速特徵主要體現在數據數量的迅速增長和處理上。與傳統媒體相比，在如今大數據時代，信息的生產和傳播方式都發生了巨大改變，在互聯網和雲計算等方式的作用下，大數據得以迅速生產和傳播，此外由於信息的時效性，還要求在處理大數據的過程中要快速響應，無延遲輸入、提取數據。

大數據的重要性

（一）大數據是推動數字經濟發展的關鍵生產要素

發展數字經濟是實現經濟高質量發展、構建現代化經濟體系的必由之路。推進經濟社會數字化轉型實際上就是從工業經濟時代向數字經濟時代的轉變。在這一轉變過程中，數據發揮著至關重要的作用。

黨的十九屆四中全會首次將數據作為生產要素參與收益分配，是一次重大理論創新，標志著數據從技術要素中獨立出來成為單獨的生產要素。數據在提高生產效率、實現智能生產、提升要素配置效率、激發新動能、培育新業態方面具有巨大應用潛力，成為推動數字經濟發展的創新動力源。

（二）大數據是重塑國家競爭優勢的重大發展機遇

世界各國都已充分認識到大數據對於國家的戰略意義，並早早開始布局。國家間的競爭將從資本、土地、資源的爭奪轉變為技術、數據、創新的競爭。

我國是數據資源大國，2010年我國數據佔全球比例為10%，2013年佔比為13%，2020年佔比將達20%。大力發展大數據有利於將我國數據資源優勢轉化為國家競爭優勢，實現數據規模、質量和應用水平同步提升，發掘和釋放數據資源的潛在價值，有效提升國家競爭力。

⑺ 大數據的主要特徵有哪些

大量化(Volume)指數據的數量巨大。日新月異的信息存儲技術使得存儲大量數據的成本越來越低，特別是分布式存儲技術的日益成熟，逐漸使得存儲 PB、EB 甚至 ZB 級別的數據成為可能。

多樣性(Variety)指數據的種類繁多。只需要連上互聯網，就可以隨時隨地查看並獲取想要的數據，但與此同時也面臨了一系列的挑戰。互聯網上的數據雖多，但大部分數據的呈現形式為非結構化或半結構化的。如何將不同的數據結構歸結到統一的結構中是一個重要的問題。

快速化(Velocity)是指目前大數據時代，數據越來越實時化，數據的產生與處理速度逐漸能夠滿足人們的需求。

價值密度低(Value)是大數據中最為關鍵的一點， 雖然真實世界中的數據量極大，但真正有價值的內容 卻較少。以監控視頻為例，雖然監控視頻的內容極其之大，但實際有價值的部分可能不過幾分鍾。如何利用雲計算等技術從大量的數據中提取出最為關鍵、最有價值的部分，並將信息轉換成知識是值得研究的內容。

⑻ 大數據的特性

大數據的特性如下：

一、大數據是多源的

大數據的本質是最自然狀態的那個真實的個人、法人和社會體。任何一個人或者一個企業都是由多種數據源構成的，因此想要真正的了解消費者或者企業，需要通過多源的數據整合，蘆謹多維度進行分析。

零點有數是大數據智能服務機構中聚焦於行業深度應用的典範。零點有數依託長期積累並不斷拓展的多源數據資源，持續研發與優化數據分析模型與應用平台，透過打通從大數據、中數據到精數據的數據軸，直接為公共事務領域、商業領域的優質客戶群提供覆蓋讓嘩螞行動策略、決策支持、價值管理的數據驅動落地型解決方案。

⑼ 大數據的特徵包括哪些

1、規模性

隨著信息化技術的高速發展，數據開始爆發性增長。大數據中的數據不再以幾個GB或幾個TB為單位來衡量，而是以PB(1千個T)、EB(1百萬個T)或ZB(10億個T)為計量單位。

2、多樣性

多樣性主要體現在數據來源多、數據類型多和數據之間關聯性強這三個方面。

數據來源多，企業所面對的傳統數據主要是交易數據，而互聯網和物聯網的發展，帶來了諸如社交網站、感測器等多種來源的數據。

而由於數據來源於不同的應用系統和不同的設備，決定了大數據形式的多樣性。大體可以分為三類：一是結構化數據，如財務系統數據、信息管理系統數據、醫療系統數據等，其特點是數據間因果關系強;二是非結構化的數據，如視頻、圖片、音頻等，其特點是數據間沒有因果關系;三是半結構化數據，如HTML文檔、郵件、網頁等，其特點是數據間的因果關系弱。

數據類型多，並且以非結構化數據為主。傳統的企業中，數據都是以表格的形式保存。而大數據中有70%-85%的數據是如圖片、音頻、視頻、網路日誌、鏈接信息等非結構化和半結構化的數據。

數據之間關聯性強，頻繁交互，如遊客在旅遊途中上傳的照片和日誌，就與遊客的位置、行程等信息有很強的關聯性。

3、高速性

這是大數據區分於傳統數據挖掘最顯著的特徵。大數據與海量數據的重要區別在兩方面：一方面，大數據的數據規模更大;另一方面，大數據對處理數據的響應速度有更嚴格的要求。實時分析而非批量分析，數據輸入、處理與丟棄立刻見效，幾乎無延遲。數據的增長速度和處理速度是大數據高速性的重要體現。

4、價值性

盡管企業擁有大量數據，但是發揮價值的僅是其中非常小的部分。大數據背後潛藏的價值巨大。由於大數據中有價值的數據所佔比例很小，而大數據真正的價值體現在從大量不相關的各種類型的數據中。挖掘出對未來趨勢與模式預測分析有價值的數據，並通過機器學習方法、人工智慧方法或數據挖掘方法深度分析，並運用於農業、金融、醫療等各個領域，以期創造更大的價值。

⑽ 大數據特徵(4v特點)

大數據特徵的特徵是指：一般認為，大數據主要具有以下4個方面的典型特徵，即大量（Volume）、多樣（Variety）、高速（Velocity）和價值（Value），即所謂的4V。其特點如下：

1、Volume，大數據的特徵首先就是數據規模大。隨著互聯網、物聯網、移動互聯技術的發展，人和事物的所有軌跡都可以被記錄下來，數據呈現出爆發性增長。

2、Variety，數據來源的廣泛性，決定了數據形式的多樣性。大數據可以分為三類，一是結構化數據，如財務系統數據、信息管理系統數據、醫療系統數據等，其特點是數據間因果關系強；一是非結構化的數據，如視頻、圖片、音頻等，其特點是數據間沒有因果關系；三是半結構化數據，如HTML文檔、郵件、網頁等，其特點是數據間的因果關系弱。

大數據應用實例：互聯網是最早利用大數據進行精準營銷的行業，通過大數據不僅可以為企業進行精準銷，還可以快速友好地對用戶實施個性化解決方案。醫療行業擁有鄭含大量的病例、病理報告、治癒方案、葯物報告等。如果這些數據可以被整理和應用將會極大地幫助醫生鬧棚和病人。

數據預處理所包含的方面

1、數據清洗：刪除原始數據集中無關數據、重復數據、平滑雜訊數據，處理缺失值、異常值等。

2、數據集成：將多個數據源合並存放在一個一致的數據存儲中的過程。在數據集成時，來自多個數據源的現實世界實體的表達形式是不一樣的，有可能不匹配，要考慮實體識別問題和屬性冗餘問題，從而將源數據在最低層上加以轉換、提煉和集成。

3、數據變換：主要是對數據進行規范化處理，將數據轉換成適當的形式，以適用於挖掘任務以及演算法的需要。

4、數據歸約：在大數據集上進行復雜的數據分析和挖掘需要很長時間。數據規約產生更小但保持原數據完整性的新數據集。