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  • 1、大数据时代的数据特点 (4V) 1.1 规模性(Volume):即大数据具有相当的规模,其数据量非常巨大。数据的数量级别可划分为B 、KB 、MB 、GB 、TB 、PB 、EB 、ZB 等,而数据的数量级别为PB 级别的才能称得上是...

    1、大数据时代的数据特点 (4V)
    1.1 规模性(Volume):即大数据具有相当的规模,其数据量非常巨大。数据的数量级别可划分为B 、KB 、MB 、GB 、TB 、PB 、EB 、ZB 等,而数据的数量级别为PB 级别的才能称得上是大数据。
    1.2 多样性(Variety):即大数据的数据类型呈多样性。数据类型繁多,不仅包括结构化数据,也包括非结构化数据和半结构化数据。
    1.3 高速性(Velocity):即处理大数据的速度越来越快,处理时要求具有时效性,因为数据和信息更新速度非常快,信息价值存在的时间非常短,必须要求在极短的时间下在海量规模的大数据中 摒除无用的信息来搜集具有价值和能够利用的信息。所以随着大数据时代的到来,搜集和提取具有价值的数据和信息必须要求高效性和短时性。
    1.4 价值性(Value):从大数据的表面数据进行分析,进而得到大数据背后重要的有价值的信息,最后可以精确地理解数据背后所隐藏的现实意义。

    2、大数据时代处理数据理念的改变
    1.1 要全体不要抽样
    1.2 要效率不要绝对精确:并不是说精确不重要,在这个注重效率和成本的时代,大数据分析的目标在于预测,要学会在瞬息万变的信息中掌握趋势,为下一刻决策提供依据。
    1.3 要相关不要因果:大数据时代最大的转变就是放弃对因果关系的渴求,取而代之的是关注相关关系。相关关系的核心是量化两个数据值之间的数理关系。相关关系强是指当一个数据值增加时,另一个数据值很有可能也会随之增加。

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  • 伴随着云计算,大数据、物联网、人工智能等信息技术的快速发展和传统产业数字化的转型,数据量呈现几何级增长,根据市场研究资料显示,全球数据总量将从 2016 年的 16.1ZB 增长到 2025 年的 163ZB (约合 180 万亿 ...

    界快速虚拟化,数据的来源及其数量正以前所未有的速度增长。

    伴随着云计算,大数据、物联网、人工智能等信息技术的快速发展和传统产业数字化的转型,数据量呈现几何级增长,根据市场研究资料显示,全球数据总量将从 2016 年的 16.1ZB 增长到 2025 年的 163ZB (约合 180 万亿 GB),十年内将有 10 倍的增长,复合增长率为 26%,如图 1 所示。

    若以现有的蓝光光盘为计量标准,那么 40ZB 的数据全部存入蓝光光盘,所需要的光盘总重量将达到 424 艘尼米兹号航母的总重量。而这些数据中,约 80% 是非结构化或半结构化类型的数据,甚至更有一部分是不断变化的流数据。因此,数据的爆炸性增长态势,以及其数据构成特点使得人们进入了“大数据”时代。

    2016-2025 年全球数据产量及预测
    图 1  2016-2025 年全球数据产量及预测

    如今,大数据已经被赋予多重战略含义。

    在资源的角度,数据被视为“未来的石油”,被作为战略性资产进行管理。

    在国家治理角度,大数据被用来提升治理效率,重构治理模式,破解治理难题,它将掀起一场国家治理革命。

    在经济增长角度,大数据是全球经济低迷环境下的产业亮点,是战略新兴产业的最活跃部分。

    在国家安全角度,全球数据空间没有国界边疆,大数据能力成为大国之间博弈和较量的利器。

    总之,国家竞争焦点将从资本、土地、人口、资源转向数据空间,全球竞争版图将分成新的两大阵营:数据强国与数据弱国。

    从宏观上看,由于大数据革命的系统性影响和深远意义,主要大国快速做出战略响应,将大数据置于非常核心的位置,推出国家级创新战略计划。

    美国 2012 年发布了《大数据研究和发展计划》,并成立“大数据高级指导小组”,2013 年又推出“数据一知识一行动”计划,2014 年进一步发布《大数据:把握机遇,维护价值》政策报告,启动“公开数据行动”,陆续公开 50 个门类的政府数据,鼓励商业部门进行开发和创新。

    欧盟正在力推《数据价值链战略计划》;英国发布了《英国数据能力发展战略规划》;日本发布了《创建最尖端 IT 国家宣言》;韩国提出了“大数据中心战略”。中国多个省市发布了大数据发展战略,国家层面的《关于促进大数据发展的行动纲要》也于 2015 年 8 月 19 日正式通过。

    从微观上看,大数据重塑了企业的发展战略和转型方向。

    美国的企业以 GE 提出的“工业互联网”为代表,提出智能机器、智能生产系统、智能决策系统,将逐渐取代原有的生产体系,构成一个“以数据为核心”的智能化产业生态系统。

    德国的企业以“工业 4.0”为代表,要通过信息物理系统(Cyber Physical System, CPS)把一切机器、物品、人、服务、建筑统统连接起来,形成一个高度整合的生产系统。

    中国的企业以阿里巴巴提出的“DT 时代”(Data Technology)为代表,认为未来驱动发展的不再是石油、钢铁,而是数据。

    这 3 种新的发展理念可谓异曲同工、如出一辙,共同宣告“数据驱动发展”成为时代主题。

    与此同时,大数据也是促进国家治理变革的基础性力量。正如《大数据时代》的作者舍恩伯格在定义中所强调的:“大数据是人们在大规模数据的基础上可以做到的事情,而这些事情在小规模数据的基础上是无法完成的。”

    在国家治理领域,如果你对大数据开发感兴趣,想系统学习大数据的话,可以加入大数据技术学习交流扣群:458数字345数字782获取学习资源,大数据为解决以往的“顽疾”和 “痛点”,提供了强大支撑,如建设阳光政府、责任政府、智慧政府;大数据使以往无法实现的环节变得简单、可操作,如精准医疗、个性化教育、社会监管、舆情监测预警。

    大数据也使一些新的主题成为国家治理的重点,如维护数据主权、开放数据资产、保持在数字空间的国家竞争力等。

    中国具备成为数据强国的优势。中国的数据量在 2013 年已达到 576EB,到 2020 年这个数字将会达到 8.06ZB,增长超过 12 倍。

    从全球占比来看,中国成为数据强国的潜力极为突岀,2010 年中国数据占全球数据的比例为 10%,2013 年占比为 13%,2020 年占比将达到 18%,如图 2 所示。

    2010-2020年中国数据的全球占比
    图 2  2010-2020年中国数据的全球占比


    届时,中国的数据规模将超过美国位居世界第一。中国成为数据大国并不奇怪,因为中国是人口大国、制造业大国、互联网大国、物联网大国,这都是最活跃的数据生产主体,未来几年,中国成为数据大国也是逻辑上的必然结果。

    大数据本身是一个抽象的概念。从一般意义上讲,大数据是指无法在有限时间内用常规软件工具对其进行获取、存储、管理和处理的数据集合。

    目前,业界对大数据还没有一个统一的定义,但是大家普遍认为,大数据具备 Volume、Velocity、Variety 和 Value 四个特征,简称“4V”,即数据体量巨大、数据速度快、数据类型繁多和数据价值密度低,如图 1 所示。下面分别对每个特征作简要描述。

    大数据特征
    图 1  大数据特征

    1)Volume:表示大数据的数据体量巨大。

    数据集合的规模不断扩大,已经从 GB 级增加到 TB 级再增加到 PB 级,近年来,数据量甚至开始以 EB 和 ZB 来计数。

    例如,一个中型城市的视频监控信息一天就能达到几十 TB 的数据量。百度首页导航每天需要提供的数据超过 1-5PB,如果将这些数据打印出来,会超过 5000 亿张 A4 纸。图 2 展示了每分钟互联网产生的各类数据的量。

    互联网每分钟产生的数据
    图 2  互联网每分钟产生的数据

    2)Velocity:表示大数据的数据产生、处理和分析的速度在持续加快。

    加速的原因是数据创建的实时性特点,以及将流数据结合到业务流程和决策过程中的需求。数据处理速度快,处理模式已经开始从批处理转向流处理。

    业界对大数据的处理能力有一个称谓——“ 1 秒定律”,也就是说,可以从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。大数据的快速处理能力充分体现出它与传统的数据处理技术的本质区别。

    3)Variety:表示大数据的数据类型繁多。

    传统 IT 产业产生和处理的数据类型较为单一,大部分是结构化数据。随着传感器、智能设备、社交网络、物联网、移动计算、在线广告等新的渠道和技术不断涌现,产生的数据类型无以计数。

    现在的数据类型不再只是格式化数据,更多的是半结构化或者非结构化数据,如 XML、邮件、博客、即时消息、视频、照片、点击流、 日志文件等。企业需要整合、存储和分析来自复杂的传统和非传统信息源的数据,包括企业内部和外部的数据。

    4)Value:表示大数据的数据价值密度低。

    大数据由于体量不断加大,单位数据的价值密 度在不断降低,然而数据的整体价值在提高。以监控视频为例,在一小时的视频中,有用的数据可能仅仅只有一两秒,但是却会非常重要。现在许多专家已经将大数据等同于黄金和石油,这表示大数据当中蕴含了无限的商业价值。

    根据中商产业研究院发布的《2018-2023 年中国大数据产业市场前景及投资机会研究报告》显示,2017 年中国大数据产业规模达到 4700 亿元,同比增长 30%。随着大数据在各行业的融合应用不断深化,预计 2018 年中国大数据市场产值将突破 6000 亿元达到 6200 亿元。

    通过对大数据进行处理,找出其中潜在的商业价值,将会产生巨大的商业利润。

     

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  • 所谓大数据,就是从各种类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。...区别于过去的海量数据,大数据特点可以概况为4个V:Volume、Variety、Value和Velocity,即大量、多样、价值密度低、快速。 第一,数据...

    所谓大数据,就是从各种类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。大数据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。它是对那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集所下的定义。

    区别于过去的海量数据,大数据的特点可以概况为4个V:Volume、Variety、Value和Velocity,即大量、多样、价值密度低、快速。

    第一,数据体量大。大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量,目前正在跃升到PB(1PB=1024TB)级别。不仅存储量大,计算量也大。

    第二,数据类型多。除了数值数据,还有文字、声音、视频等,包括网络日志、视频、图片、地理位置信息等多种类型的格式。由于数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富,已冲破了以前所限定的结构化数据范畴,囊括了半结构化和非结构化数据。

    第三,价值密度低。以视频为例,不间断监控视频中,有价值的数据可能仅有一两秒。找到有价值的信息有如沙里淘金,其价值却又弥足珍贵。

    第四,处理速度快。在数据量非常庞大的情况下,也能做到数据的实时处理。这一点和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。

    大数据技术是指从各种类型的大体量数据中快速获得有价值信息的技术。这是大数据的核心问题。目前所说的大数据不仅指数据本身的规模,也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发的目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域,通过解决大体量数据处理问题促进其突破性发展。因此,大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理大体量数据并从中获取有价值的信息,也体现在如何加强大数据技术研发。大数据所涉及的关键技术大致包括6个方面:数据采集与数据管理、分布式存储和并行计算、大数据应用开发、数据分析与挖掘、大数据前端应用、数据服务和展现。

    人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    大数据时代,主要需要什么类型的人才?
    http://www.duozhishidai.com/article-1554-1.html
    对于大数据开发的学习,最经典的学习路线是什么?
    http://www.duozhishidai.com/article-1544-1.html
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    http://www.duozhishidai.com/article-405-1.html


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  • 大数据时代下电子文件档案的特点分析.pdf
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  • 什么是大数据,大数据特点

    千次阅读 2019-10-30 21:28:23
    大数据 :指数据集的大小超过了...大数据的主要特点: 海量化(Volume)多样化(Variety)快速化(Velocity) 高价值(Value) 海量化: 数据量从TB到PB级别 多样化: 数据类型复杂,超过80%的数据是非结构化的 ...

    大数据 :指数据集的大小超过了现有典型的数据库软件和工具的处理能力的数据。

    大数据的主要特点:  海量化(Volume)多样化(Variety)快速化(Velocity)  高价值(Value)

                      海量化:   数据量从TB到PB级别

                      多样化:   数据类型复杂,超过80%的数据是非结构化的

                      快速化:   数据量在持续增加(两位数的年增长率) 数据的处理速度要求高

                      高价值:    在海量多样数据的快速分析下能够发挥出更高的数据价值

    大数据能做什么:海量数据背景下     

                      快速查询   -   全量查询     

                      数据存储   -   量大、文件大     

                      快速计算   -   对比传统方案     

                      实时计算   -   最新数据   

                      数据挖掘   -   新价值

    海量数据快速查询 :    在海量数据的背景下,进行数据的快速查找、快速提取。(快速指     查找或提取效率3秒内)        

             例如:每个用户查询上月手机流量记录或上月通话明细。都是在海量用户     中查询某一个人的记录,三秒内出结果。

    海量数据存储 :  A:大数据能够存储海量数据     大数据时代数据量巨大,1TB=1024*1G 约26万首歌(一首歌4M) 1PB=1024*1024*1G 约2.68亿首歌 (一首歌4M)              

                              B:大数据能够存储单个大文件。     目前市面上最大的单个硬盘大小约为10T左右。若有一个文件20T,将    无法存储。大数据可以存储单个20T文件,甚至更大。

    海量数据快速计算(离线):  能够在海量数据的基础上进行快速计算,这里的“快速”是与传统计算方案对比。海量数据背景下,使用传统方案计算可能需要一星期时间。使用大数据    技术计算只需要30分钟。        

                例如:计算全国移动用户(全国数据量大),全年内通话总时间(每个人    一年通话总和)大于1万分钟的人,按照从多到少顺序。

    海量数据实时计算(实时): 在海量数据的背景下,对于实时生成的最新数据,需要立刻、马上传递     到大数据环境,并立刻、马上进行相关业务指标的分析,并把分析完的     结果立刻、马上展示给用户或者领导。        

             例如:欠费的手机充话费,充值完成后,手机几秒钟后就能使用。       例如:双十一实时交易大屏

    挖掘前所未有的新的价值点:   原始企业内数据无法计算出的结果,使用大数据能够计算出。        

             例如:啤酒和尿不湿。超市原始数据没有计算出两者之间的关系,使用大数     据计算后,发现将两者放的很近后,两者的销量都会有有大幅提升。     原因在于,国外大部分买尿不湿的都是男性,男性喜好和啤酒,买尿     不湿时顺便那些啤酒很惬意。

    挖掘(算法)有价值的数据  :   在海量数据背景下,使用数据挖掘算法,挖掘有价值的指标(不使用这     些算法无法算出)                 例如:通过数据挖掘算法计算花的种类。     通过算法识别出这些花是玫瑰花?百合?茉莉花?菊花?桂花?

    大数据内容 简单可以称为动物园

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

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空空如也

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大数据时代特点