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(tái)的計(jì)算機(jī)進(jìn)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(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)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(qiáng)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(zhǎng)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(kù)克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)分析法(抽樣調(diào)查)這樣捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。大數(shù)據(jù)的5V特點(diǎn)(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價(jià)值)、Veracity(真實(shí)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(jià)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(shí)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(jià)值(value)：合理運(yùn)用大數(shù)據(jù)，以低成本創(chuàng)造高價(jià)值
大數(shù)據(jù)的意義
現(xiàn)在的社會(huì)是一個(gè)高速發(fā)展的社會(huì)，科技發(fā)達(dá)，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(gè)高科技時(shí)代的產(chǎn)物。[7] 阿里巴巴創(chuàng)辦人馬云來臺(tái)演講中就提到，未來的時(shí)代將不是IT時(shí)代，而是DT的時(shí)代，DT就是Data Technology數(shù)據(jù)科技，顯示大數(shù)據(jù)對(duì)于阿里巴巴集團(tuán)來說舉足輕重。
有人把數(shù)據(jù)比喻為蘊(yùn)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(jià)值含量、挖掘成本比數(shù)量更為重要。對(duì)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(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵。
大數(shù)據(jù)的價(jià)值體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：
1)對(duì)大量消費(fèi)者提供產(chǎn)品或服務(wù)的企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)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(shí)俱進(jìn)充分利用大數(shù)據(jù)的價(jià)值
不過，“大數(shù)據(jù)”在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的巨大意義并不代表其能取代一切對(duì)于社會(huì)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(jì)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(duì)問題之說明與解決，喪失了其對(duì)特殊的經(jīng)濟(jì)意義的了解。”這確實(shí)是需要警惕的。
在這個(gè)快速發(fā)展的智能硬件時(shí)代，困擾應(yīng)用開發(fā)者的一個(gè)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(gè)微妙的平衡點(diǎn)。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(duì)企業(yè)有益的情況都可能會(huì)發(fā)生:
1)及時(shí)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(shí)時(shí)交通路線，躲避擁堵。
3)分析所有SKU，以利潤(rùn)最大化為目標(biāo)來定價(jià)和清理庫(kù)存。
4)根據(jù)客戶的購(gòu)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(shí)別出金牌客戶。
6)使用點(diǎn)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?jì)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(huì)逐步為人類創(chuàng)造更多的價(jià)值。
其次，想要系統(tǒng)的認(rèn)知大數(shù)據(jù)，必須要全面而細(xì)致的分解它，我著手從三個(gè)層面來展開：
第一層面是理論，理論是認(rèn)知的必經(jīng)途徑，也是被廣泛認(rèn)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(duì)大數(shù)據(jù)的整體描繪和定性;從對(duì)大數(shù)據(jù)價(jià)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(shì);從大數(shù)據(jù)隱私這個(gè)特別而重要的視角審視人和數(shù)據(jù)之間的長(zhǎng)久博弈。
第二層面是技術(shù)，技術(shù)是大數(shù)據(jù)價(jià)值體現(xiàn)的手段和前進(jìn)的基石。在這里分別從云計(jì)算、分布式處理技術(shù)、存儲(chǔ)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(chǔ)到形成結(jié)果的整個(gè)過程。
第三層面是實(shí)踐，實(shí)踐是大數(shù)據(jù)的最終價(jià)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(gè)人的大數(shù)據(jù)四個(gè)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(shí)現(xiàn)的藍(lán)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(cè)犯罪的發(fā)生。
google流感趨勢(shì)(Google Flu Trends)利用搜索關(guān)鍵詞預(yù)測(cè)禽流感的散布。
統(tǒng)計(jì)學(xué)家內(nèi)特.西爾弗(Nate Silver)利用大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)2012美國(guó)選舉結(jié)果。
麻省理工學(xué)院利用手機(jī)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(shí)時(shí)定價(jià)機(jī)制。根據(jù)需求和庫(kù)存的情況，該公司基于SAS的系統(tǒng)對(duì)多達(dá)7300萬種貨品進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)價(jià)。
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(guó)家都在積極推進(jìn)醫(yī)療信息化發(fā)展，這使得很多醫(yī)療機(jī)構(gòu)有資金來做大數(shù)據(jù)分析。
大數(shù)據(jù)的主要特點(diǎn)
第一，數(shù)據(jù)體量巨大。從TB級(jí)別，躍升到PB級(jí)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(jià)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(diǎn)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(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、手機(jī)、平板電腦、PC以及遍布地球各個(gè)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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