‘壹’ 什么是大数据以及大数据的特性有哪些
大数据从整体上看分为四个特点,
第一,大量。
衡量单位PB级别,存储内容多。
第二,高速。
大数据需要在获取速度和分析速度上要及时迅速。保证在短时间内更多的人接收到信息。
第三,多样。
数据的来源是各种渠道上获取的,有文本数据,图片数据,视频数据等。因此数据是多种多样的。
第四,价值。
大数据不仅仅拥有本身的信息价值,还拥有商业价值。大数据在结构上还分为:结构化,半结构化,非结构化。结构化简单来讲是数据库,是由二维表来逻辑表达和实现的数据。非结构化即数据结构不规则或不完整,没有预定义的数据模型。由人类产生的数据大部分是非结构化数据。
‘贰’ 数据的基本特征
数据的基本特征:种类、速度、可变性、真实性、复杂性。
大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据,非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示:企业中80%的数据都是非结构化数据,这些数据每年都按指数增长60%。大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已,没有必要神话它或对它保持敬畏之心,在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下,这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了,通过各行各业的不断创新,大数据会逐步为人类创造更多的价值。
第一层面是理论,理论是认知的必经途径,也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性,从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在,洞悉大数据的发展趋势,从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。第二层面是技术,技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。第三层面是实践,实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据,政府的大数据,企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。
‘叁’ 数据有哪些特征
特征一致性:针对企业内部不同的信息系统之间,要求主数据的关键特征在各个不用应用和系统中保持高度一致;
识别唯一性:在一个系统、一个平台,甚至一个企业范围内,同一主数据实体要求具有唯一的数据标识,即数据编码;
长期有效性:对主数据在系统中的存储保持长期有效,不建议物理删除;
业务稳定性:主数据本身的属性不会随业务过程的变化而被修改,可以参考融融网上更详细的案例说明。
‘肆’ 什么是大数据它有哪四个基本特征
简言之,大数据是指大数据集,这些数据集经过计算分析可以用于揭示某个方面相关的模式和趋势。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。
大数据的特点:数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。
大数据的5V特性:
‘伍’ 大数据的特征是什么
1、容量(Volume):数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息;
2、种类(Variety):数据类型的多样性;
3、速度(Velocity):指获得数据的速度;
4、可变性(Variability):妨碍了处理和有效地管理数据的过程。
5、真实性(Veracity):数据的质量。
6、复杂性(Complexity):数据量巨大,来源多渠道。
7、价值(value):合理运用大数据,以低成本创造高价值。
(5)什么是数据数据的特征扩展阅读:
大数据的精髓:
大数据带给我们的三个颠覆性观念转变:是全部数据,而不是随机采样;是大体方向,而不是精确制导;是相关关系,而不是因果关系。
A、不是随机样本,而是全体数据:在大数据时代,我们可以分析更多的数据,有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据,而不再依赖于随机采样(随机采样,以前我们通常把这看成是理所应当的限制,但高性能的数字技术让我们意识到,这其实是一种人为限制);
B、不是精确性,而是混杂性:研究数据如此之多,以至于我们不再热衷于追求精确度;
之前需要分析的数据很少,所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录,随着规模的扩大,对精确度的痴迷将减弱;拥有了大数据,我们不再需要对一个现象刨根问底,只要掌握了大体的发展方向即可,适当忽略微观层面上的精确度,会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力;
C、不是因果关系,而是相关关系:我们不再热衷于找因果关系,寻找因果关系是人类长久以来的习惯,在大数据时代,我们无须再紧盯事物之间的因果关系,而应该寻找事物之间的相关关系;相关关系也许不能准确地告诉我们某件事情为何会发生,但是它会提醒我们这件事情正在发生。
‘陆’ 数据的特征
大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。(6)什么是数据数据的特征扩展阅读:一、具体特征容量(Volume):数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息。种类(Variety):数据类型的多样性。速度(Velocity):指获得数据的速度。可变性(Variability):妨碍了处理和有效地管理数据的过程。真实性(Veracity):数据的质量。复杂性(Complexity):数据量巨大,来源多渠道。价值(value):合理运用大数据,以低成本创造高价值。二、运用洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况,该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。 医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战,而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展,这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。