大数据时代:何为大数据概念?大数据分析

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  大数据(big data),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。(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,而采用所有数据的方法[2])大数据的4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。

  

  其实大数据是一个概念,你不能定义为大,或者多,或者复杂。在不同行业,不同技术背景的情况下,对于大数据的解释是不一样的。虽然目前我们不能用一个明确地概念来描述它,但是,我们可以说明它的一些属性,比如4v。无论安全性,还是难处理,这些都是描述大数据的属性,当你有了这些属性,把他们总结到一起的时候,那就是你理解的大数据,就像当初有人和你说什么是CPU一个道理,从懵懂到理解,需要实践中的积累。

  

  最后,大数据是信息技术发展到如今的一个产物,它也会过时,当下人们谈论的大数据基本属性包括:全量,大,多样性,低价值密度等!对于决策者来说,数据驱动业务是大数据最大的价值;对于技术人员来说,如果通过技术将人无法通过肉眼找到的价值信息呈现出来,这是最重要的!

  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”。

  

  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,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。

  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MapReduce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。

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