這篇文章主要介紹大數(shù)據(jù)有哪些基本特征,文中介紹的非常詳細,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們一定要看完!
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大數(shù)據(jù)的四個基本特征介紹:
1、數(shù)據(jù)量大
TB,PB,乃至EB等數(shù)據(jù)量的數(shù)據(jù)需要進行數(shù)據(jù)分析處理。
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2、要求快速響應
市場變化快,要求能及時快速的響應變化,那對數(shù)據(jù)分析也要快速,在性能上有更高要求,所以數(shù)據(jù)量顯得對速度要求有些“大”。
3、數(shù)據(jù)多樣性
不同的數(shù)據(jù)源,非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)越來越多,需要進行清洗,整理,篩選等操作,變?yōu)榻Y(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。
4、價值密度低
由于數(shù)據(jù)采集的不及時,數(shù)據(jù)樣本不全面,數(shù)據(jù)可能不連續(xù)等等,數(shù)據(jù)可能會失真,但當數(shù)據(jù)量達到一定規(guī)模,可以通過更多的數(shù)據(jù)達到更真實全面的反饋。
大數(shù)據(jù)(big data),IT行業(yè)術語,是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)化能力的海量、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(低價值密度)、Veracity(真實性)。
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