什么是大數(shù)據(jù)有什么特征與性質(zhì)
什么是大數(shù)據(jù)有什么特征與性質(zhì)
大數(shù)據(jù)必然無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式架構(gòu)。大數(shù)據(jù)也是具備有一定的特征與性質(zhì)的。以下是由學(xué)習(xí)啦小編整理的大數(shù)據(jù)的內(nèi)容，希望大家喜歡!
大數(shù)據(jù)的主要介紹
大數(shù)據(jù)(big data)，指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應(yīng)海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)，
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時代》中大數(shù)據(jù)指不用隨機分析法(抽樣調(diào)查)這樣捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進行分析處理。大數(shù)據(jù)的5V特點(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值)、Veracity(真實性)。
大數(shù)據(jù)的特征
容量(Volume)：數(shù)據(jù)的大小決定所考慮的數(shù)據(jù)的價值和潛在的信息;
種類(Variety)：數(shù)據(jù)類型的多樣性;
速度(Velocity)：指獲得數(shù)據(jù)的速度;
可變性(Variability)：妨礙了處理和有效地管理數(shù)據(jù)的過程。
真實性(Veracity)：數(shù)據(jù)的質(zhì)量
復(fù)雜性(Complexity)：數(shù)據(jù)量巨大，來源多渠道
價值(value)：合理運用大數(shù)據(jù)，以低成本創(chuàng)造高價值
大數(shù)據(jù)的意義
現(xiàn)在的社會是一個高速發(fā)展的社會，科技發(fā)達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數(shù)據(jù)就是這個高科技時代的產(chǎn)物。[7] 阿里巴巴創(chuàng)辦人馬云來臺演講中就提到，未來的時代將不是IT時代，而是DT的時代，DT就是Data Technology數(shù)據(jù)科技，顯示大數(shù)據(jù)對于阿里巴巴集團來說舉足輕重。
有人把數(shù)據(jù)比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質(zhì)有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數(shù)據(jù)并不在“大”，而在于“有用”。價值含量、挖掘成本比數(shù)量更為重要。對于很多行業(yè)而言，如何利用這些大規(guī)模數(shù)據(jù)是贏得競爭的關(guān)鍵。
大數(shù)據(jù)的價值體現(xiàn)在以下幾個方面：
1)對大量消費者提供產(chǎn)品或服務(wù)的企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)進行精準(zhǔn)營銷
2) 做小而美模式的中小微企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)做服務(wù)轉(zhuǎn)型
3) 面臨互聯(lián)網(wǎng)壓力之下必須轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)企業(yè)需要與時俱進充分利用大數(shù)據(jù)的價值
不過，“大數(shù)據(jù)”在經(jīng)濟發(fā)展中的巨大意義并不代表其能取代一切對于社會問題的理性思考，科學(xué)發(fā)展的邏輯不能被湮沒在海量數(shù)據(jù)中。著名經(jīng)濟學(xué)家路德維希·馮·米塞斯曾提醒過：“就今日言，有很多人忙碌于資料之無益累積，以致對問題之說明與解決，喪失了其對特殊的經(jīng)濟意義的了解。”這確實是需要警惕的。
在這個快速發(fā)展的智能硬件時代，困擾應(yīng)用開發(fā)者的一個重要問題就是如何在功率、覆蓋范圍、傳輸速率和成本之間找到那個微妙的平衡點。企業(yè)組織利用相關(guān)數(shù)據(jù)和分析可以幫助它們降低成本、提高效率、開發(fā)新產(chǎn)品、做出更明智的業(yè)務(wù)決策等等。例如，通過結(jié)合大數(shù)據(jù)和高性能的分析，下面這些對企業(yè)有益的情況都可能會發(fā)生:
1)及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業(yè)節(jié)省數(shù)十億美元。
2)為成千上萬的快遞車輛規(guī)劃實時交通路線，躲避擁堵。
3)分析所有SKU，以利潤最大化為目標(biāo)來定價和清理庫存。
4)根據(jù)客戶的購買習(xí)慣，為其推送他可能感興趣的優(yōu)惠信息。
5)從大量客戶中快速識別出金牌客戶。
6)使用點擊流分析和數(shù)據(jù)挖掘來規(guī)避欺詐行為。
大數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)
大數(shù)據(jù)就是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到現(xiàn)今階段的一種表象或特征而已，沒有必要神話它或?qū)λ３志次分?，在以云計算為代表的技術(shù)創(chuàng)新大幕的襯托下，這些原本看起來很難收集和使用的數(shù)據(jù)開始容易被利用起來了，通過各行各業(yè)的不斷創(chuàng)新，大數(shù)據(jù)會逐步為人類創(chuàng)造更多的價值。
其次，想要系統(tǒng)的認知大數(shù)據(jù)，必須要全面而細致的分解它，我著手從三個層面來展開：
第一層面是理論，理論是認知的必經(jīng)途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。在這里從大數(shù)據(jù)的特征定義理解行業(yè)對大數(shù)據(jù)的整體描繪和定性;從對大數(shù)據(jù)價值的探討來深入解析大數(shù)據(jù)的珍貴所在;洞悉大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢;從大數(shù)據(jù)隱私這個特別而重要的視角審視人和數(shù)據(jù)之間的長久博弈。
第二層面是技術(shù)，技術(shù)是大數(shù)據(jù)價值體現(xiàn)的手段和前進的基石。在這里分別從云計算、分布式處理技術(shù)、存儲技術(shù)和感知技術(shù)的發(fā)展來說明大數(shù)據(jù)從采集、處理、存儲到形成結(jié)果的整個過程。
第三層面是實踐，實踐是大數(shù)據(jù)的最終價值體現(xiàn)。在這里分別從互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)，政府的大數(shù)據(jù)，企業(yè)的大數(shù)據(jù)和個人的大數(shù)據(jù)四個方面來描繪大數(shù)據(jù)已經(jīng)展現(xiàn)的美好景象及即將實現(xiàn)的藍圖。
大數(shù)據(jù)的應(yīng)用
洛杉磯警察局和加利福尼亞大學(xué)合作利用大數(shù)據(jù)預(yù)測犯罪的發(fā)生。
google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關(guān)鍵詞預(yù)測禽流感的散布。
統(tǒng)計學(xué)家內(nèi)特.西爾弗(Nate Silver)利用大數(shù)據(jù)預(yù)測2012美國選舉結(jié)果。
麻省理工學(xué)院利用手機定位數(shù)據(jù)和交通數(shù)據(jù)建立城市規(guī)劃。
梅西百貨的實時定價機制。根據(jù)需求和庫存的情況，該公司基于SAS的系統(tǒng)對多達7300萬種貨品進行實時調(diào)價。
醫(yī)療行業(yè)早就遇到了海量數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)，而近年來很多國家都在積極推進醫(yī)療信息化發(fā)展，這使得很多醫(yī)療機構(gòu)有資金來做大數(shù)據(jù)分析。
大數(shù)據(jù)的主要特點
第一，數(shù)據(jù)體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別。
第二，數(shù)據(jù)類型繁多，如前文提到的網(wǎng)絡(luò)日志、視頻、圖片、地理位置信息，等等。
第三，價值密度低。以視頻為例，連續(xù)不間斷監(jiān)控過程中，可能有用的數(shù)據(jù)僅僅有一兩秒。
第四，處理速度快。1秒定律。最后這一點也是和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有著本質(zhì)的不同。物聯(lián)網(wǎng)、云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的傳感器，無一不是數(shù)據(jù)來源或者承載的方式。
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