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大数据水平复制是什么意思

发布时间:2023-06-13 10:34:28

‘壹’ 什么是复制

复制,着作权法术语,指以印刷、复印、临摹、拓印、录音、录像、翻录、翻扫等方式将作品制作一份或者多份的行为。

复制:也称拷贝,指将文件从一处拷贝一份完全一样的到另一处,而原来的一份依然保留。 复制的近义词是粘贴。

(1)大数据水平复制是什么意思扩展阅读:

复制的原则必须忠于原作,不同于仿制和造假。仿制主要是模仿原作的艺术风貌和表现技法,不拘泥于笔笔如真,在尺幅、材料、形制等方面也无严格要求;造假则可以脱离原作,随意更改,甚至完全凭空捏造。复制则一定要以原物为依据,不能主观臆造。

其形制、尺寸、内容、线条、纹饰、色彩、风格、特征,甚至残损污痕,都要忠于原件,不得随意增减变动;材料和工艺也要尽量与原件相同,若选择代用材料,需保证质感相同,采取新的制作技术,应确保质量和真实感;为避免真假混杂,复制品制成后,应注明复制品标志;高水平的复制品,还应传达出原作神韵。

参考资料来源:网络-复制

‘贰’ 什么是大数据 大数据是什么意思

大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。


(2)大数据水平复制是什么意思扩展阅读

大数据的价值体现在以三方面:

1、对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;

2、做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型;

3、面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

‘叁’ 大数据是什么意思,大数据概念怎么理解

大数据(bigdata,megadata),或称巨量资料,指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察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)这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。

对于“大数据”(Bigdata)研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”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。

从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

随着云时代的来临,大数据(Bigdata)也吸引了越来越多的关注。《着云台》的分析师团队认为,大数据(Bigdata)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。


大数据应用的弊端

虽然大数据的拥护者看到了使用大数据的巨大潜力,但也有隐私倡导者担心,因为越来越多的人开始收集相关数据,无论是他们是否会故意透露这些数据或通过社交媒体张贴,甚至他们在不知不觉中通过分享自己的生活而公布了一些具体的数字细节。

分析这些巨大的数据集会使我们的预测能力产生虚假的信息,将导致作出许多重大和有害的错误决定。此外,数据被强大的人或机构滥用,自私的操纵议程达到他们想要的结果。

‘肆’ 大数据是什么意思

大数据(big data),IT行业术语,是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。

大数据的结构:

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。

以上内容参考:

网络-大数据

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