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,如下图 所示。
大数据或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具,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。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。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘、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。
大数据是指在一定时间内,常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产,需要一种新的处理模式,以具备更强的决策、洞察和流程优化能力。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些有意义的数据进行专业的处理。换句话说,如果把大数据比作一个行业,这个行业盈利的关键在于提高数据的“处理能力”,通过“处理”实现数据的“增值”。
从技术上讲,大数据和云计算的关系就像硬币的正反面一样密不可分。大数据不能用单台计算机处理,必须采用分布式架构。其特点在于海量数据的分布式数据挖掘。但它必须依赖云计算分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
扩展信息:
大数据只是现阶段互联网的一个表征或特征。没有必要将其神话或保持敬畏。在以云计算为代表的技术创新背景下,这些原本看似难以收集和使用的数据开始被轻松使用。通过各行各业的不断创新,大数据将逐渐为人类创造更多的价值。
是体现大数据技术价值的手段,是进步的基石。这里从云计算、分布式处理技术、存储技术、感知技术的发展,阐述大数据从采集、处理、存储到形成结果的全过程。
实践是大数据的终极价值。在这里,我们从互联网大数据、政府大数据、企业大数据、个人大数据四个方面来描绘大数据的美好图景和将要实现的蓝图。
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