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什么是大数据研究

发布时间:2023-12-01 22:19:55

A. 大数据的定义是什么

大数据首先是一个非常大的数据集,可以达到TB(万亿字节)甚至ZB(十万亿亿字节)。这里面的数据可能既有结构化的数据,也有半结构化和非结构化的数据,而且来自于不同的数据源。

结构化的数据是什么呢?对于接触过关系型数据库的小伙伴来说,应该一点都不陌生。对了,就是我们关系型数据库中的一张表,每行都具有相同的属性。如下面的一张表:

(子标签的次序和个数不一定完全一致)

那什么又是非结构化数据呢?这类数据没有预定义完整的数据结构,在我们日常工作生活中可能更多接触的就是这类数据,比如,图片、图像、音频、视频、办公文档等等。

知道了这三类结构的数据,我们再来看看大数据的数据源有哪些呢?归纳起来大致有五种数据源。

一是社交媒体平台。如有名气的Facebook、Twitter、YouTube和Instagram等。媒体是比较受欢迎的大数据来源之一,因为它提供了关于消费者偏好和变化趋势的宝贵依据。并且因为媒体是自我传播的,可以跨越物理和人口障碍,因此它是企业深入了解目标受众、得出模式和结论、增强决策能力的方式。

二是云平台。公有的、私有的和第三方的云平台。如今,越来越多的企业将数据转移到云上,超越了传统的数据源。云存储支持结构化和非结构化数据,并为业务提供实时信息和随需应变的依据。云计算的主要特性是灵活性和可伸缩性。由于大数据可以通过网络和服务器在公共或私有云上存储和获取,因此云是一种高效、经济的数据源。

三是Web资源。公共网络构成了广泛且易于访问的大数据,个人和公司都可以从网上或“互联网”上获得数据。此外,国内的大型购物网站,淘宝、京东、阿里巴巴,更是云集了海量的用户数据。

四是IoT(Internet of Things)物联网数据源。物联网目前正处于迅猛发展势头。有了物联网,我们不仅可以从电脑和智能手机获取数据,还可以从医疗设备、车辆流程、视频游戏、仪表、相机、家用电器等方面获取数据。这些都构成了大数据宝贵的数据来源。

五是来自于数据库的数据源。现今的企业都喜欢融合使用传统和现代数据库来获取相关的大数据。这些数据都是企业驱动业务利润的宝贵资源。常见的数据库有MS Access、DB2、Oracle、MySQL以及大数据的数据库Hbase、MongoDB等。

我们再来总结一下,什么样的数据就属于大数据呢?通常来大数据有4个特点,这就是业内人士常说的4V,volume容量、 variety多样性、velocity速度和veracity准确性。

B. 什么是大数据,大数据为什么重要,如何应用大数据

大数据:
大数据(big data),是指无法在可承受的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。
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”(Big data)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。
根据维基网络的定义,大数据是指无法在可承受的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。
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。换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。
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。[1]
随着云时代的来临,大数据(Big data)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(Big data)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。
大数据需要特殊的技术,以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
最小的基本单位是bit,按顺序给出所有单位:bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
意义:
有人把数据比喻为蕴[4] 藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类,而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似,大数据并不在“大”,而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言,如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。
大数据的价值体现在以下几个方面:
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) 做小而美模式的中长尾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。

C. 大数据是什么

大数据是指那些数据量特别大、数据类别特别复杂的数据集,这种数据集不能用传统的数据库进行转存、管理和处理,是需要新处理模式才能具有更强大的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增差率和多样化的信息资产。



而大数据的主要特点就是数据量大、数据处理速度快、数据真实性高、数据类别复杂等,它们合起来被称为4V。

大数据也可以应用在警察预测犯罪的发生、预测选举结果,同时还能通过手机定位数据和交通数据建立城市规划,现在医疗行业也在做大数据的分析。

现在社会发展速度非常快,科技也很发达,信息的流通和人们之间的交流也非常密切,而大数据就是这个时代高科技的产物。

对于大部分行业而言,怎么运用这些大规模数据是赢得竞争的关键,但同时,大数据在经济发展中的意义不能取代一切对于社会问题的理性思考。

现在大数据行业非常的受欢迎,人才需要求量也非常大,而且企业给大数据工程师的薪资比一般工程师的薪资也要高很多。

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