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什么是大數(shù)據(jù)的四大特性，什么是大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)及作用

來(lái)源：整理 時(shí)間：2023-07-27 16:56:46 編輯：金融知識(shí) 手機(jī)版

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1，什么是大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)及作用

大數(shù)據(jù)就是通過(guò)調(diào)查和收集各方面的信息，得出的數(shù)據(jù)匯總
1 das 存儲(chǔ)設(shè)備直接掛接在服務(wù)器 需存儲(chǔ)的服務(wù)器地理位置分散；存儲(chǔ)系統(tǒng)必須直接連接到應(yīng)用服務(wù)器；各種應(yīng)用需要直接的存儲(chǔ)支持。 2 nas 存儲(chǔ)設(shè)備通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)(例如以太網(wǎng))，連接到一群計(jì)算機(jī)上 工作組和部門級(jí)存儲(chǔ)；與應(yīng)用服務(wù)器相互獨(dú)立；即插即用；占用大量網(wǎng)絡(luò)帶寬。 3 san 通過(guò)專用光纖通道連接一群計(jì)算機(jī) 企業(yè)級(jí)應(yīng)用系統(tǒng)；異地高速備份；管理和集中控制簡(jiǎn)便。

什么是大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)及作用

2，大數(shù)據(jù)具有哪些特征

大數(shù)據(jù)具有4V特點(diǎn)，即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)和Veracity(精確)，其核心在于對(duì)這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。比如微碼鄧白氏通過(guò)數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)采購(gòu)A產(chǎn)品的用戶80%也會(huì)要同時(shí)采購(gòu)B產(chǎn)品，而采購(gòu)周期大約是3個(gè)月，這樣就可以每三個(gè)月來(lái)向采購(gòu)A產(chǎn)品的客戶推送一次信息，推送的時(shí)候除了A產(chǎn)品的信息也同時(shí)推送B的信息。
大數(shù)據(jù)(big data)，是指無(wú)法在可承受的時(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。1. 數(shù)據(jù)量大，tb，pb，乃至eb等數(shù)據(jù)量的數(shù)據(jù)需要分析處理。2. 要求快速響應(yīng)，市場(chǎng)變化快，要求能及時(shí)快速的響應(yīng)變化，那對(duì)數(shù)據(jù)的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以數(shù)據(jù)量顯得對(duì)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(lái)越多，需要進(jìn)行清洗，整理，篩選等操作，變?yōu)榻Y(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。4. 價(jià)值密度低，由于數(shù)據(jù)采集的不及時(shí)，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(huì)失真，但當(dāng)數(shù)據(jù)量達(dá)到一定規(guī)模，可以通過(guò)更多的數(shù)據(jù)達(dá)到更真實(shí)全面的反饋。

大數(shù)據(jù)具有哪些特征

3，大數(shù)據(jù)的本質(zhì)是什么

從本質(zhì)上講，大數(shù)據(jù)是指按照一定的組織結(jié)構(gòu)連接起來(lái)的數(shù)據(jù)，是非常簡(jiǎn)單而且直接的事物，但是從現(xiàn)象上分析，大數(shù)據(jù)所呈現(xiàn)出來(lái)的狀態(tài)復(fù)雜多樣，這是因?yàn)楝F(xiàn)象是由觀察角度決定的。大數(shù)據(jù)（big data），指無(wú)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)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。從技術(shù)上看，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無(wú)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)。它的特色在于對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)挖掘。但它必須依托云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)和云存儲(chǔ)、虛擬化技術(shù)。擴(kuò)展資料：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，著手從三個(gè)層面來(lái)展開(kāi)：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(lái)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(lái)說(shuō)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(guò)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(lái)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。參考資料來(lái)源：搜狗百科--大數(shù)據(jù)
從本質(zhì)上講，大數(shù)據(jù)是指按照一定的組織結(jié)構(gòu)連接起來(lái)的數(shù)據(jù)，是非常簡(jiǎn)單而且直接的事物，但是從現(xiàn)象上分析，大數(shù)據(jù)所呈現(xiàn)出來(lái)的狀態(tài)復(fù)雜多樣，這是因?yàn)楝F(xiàn)象是由觀察角度決定的。大數(shù)據(jù)（big data），指無(wú)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)化能力的海量、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(xiě)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（低價(jià)值密度）、Veracity（真實(shí)性）。對(duì)于“大數(shù)據(jù)”（Big data）研究機(jī)構(gòu)Gartner給出了這樣的定義。“大數(shù)據(jù)”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(lái)適應(yīng)海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價(jià)值密度低四大特征。大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對(duì)這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。換而言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高對(duì)數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過(guò)“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。從技術(shù)上看，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無(wú)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)。它的特色在于對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)挖掘。但它必須依托云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)和云存儲(chǔ)、虛擬化技術(shù)。隨著云時(shí)代的來(lái)臨，大數(shù)據(jù)（Big data）也吸引了越來(lái)越多的關(guān)注。分析師團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，大數(shù)據(jù)（Big data）通常用來(lái)形容一個(gè)公司創(chuàng)造的大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在下載到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)用于分析時(shí)會(huì)花費(fèi)過(guò)多時(shí)間和金錢。大數(shù)據(jù)分析常和云計(jì)算聯(lián)系到一起，因?yàn)閷?shí)時(shí)的大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce一樣的框架來(lái)向數(shù)十、數(shù)百或甚至數(shù)千的電腦分配工作。大數(shù)據(jù)需要特殊的技術(shù)，以有效地處理大量的容忍經(jīng)過(guò)時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)。適用于大數(shù)據(jù)的技術(shù)，包括大規(guī)模并行處理（MPP）數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、云計(jì)算平臺(tái)、互聯(lián)網(wǎng)和可擴(kuò)展的存儲(chǔ)系統(tǒng)。
技術(shù)層面無(wú)非是把一臺(tái)機(jī)器做不了的事分給很多機(jī)器做，并不是主要的進(jìn)步。主要的推動(dòng)力是智能手機(jī)，我們的每一次聊天，每一份訂單都出賣了我們。另一個(gè)推動(dòng)力是線下業(yè)務(wù)都出現(xiàn)了計(jì)算機(jī)化，原來(lái)靠人工完成的各種記賬，現(xiàn)在全部都用計(jì)算機(jī)完成，各類家電也都能上網(wǎng)了，還有就是數(shù)字監(jiān)控的大規(guī)模普及。大數(shù)據(jù)，根本上與數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)學(xué)、數(shù)據(jù)學(xué)等基本理論知識(shí)無(wú)法分割，技術(shù)水平突飛猛進(jìn)給數(shù)字領(lǐng)域帶來(lái)最直接的躍進(jìn)。大數(shù)據(jù)不僅創(chuàng)造了新的計(jì)算方式、技術(shù)處理方式，更加為其他技術(shù)的研發(fā)、應(yīng)用和落地提供基礎(chǔ)，例如人工智能等。
1.使用所有的數(shù)據(jù)運(yùn)用用戶行為觀察等大數(shù)據(jù)出現(xiàn)前的分析方法，通常是將調(diào)查對(duì)象范圍縮小至幾個(gè)人。這是因?yàn)?，整理所有目?biāo)用戶的數(shù)據(jù)實(shí)在太費(fèi)時(shí)間，所以采取了從總用戶群中，爭(zhēng)取不產(chǎn)生偏差地抽取一部分作為調(diào)查對(duì)象，并僅僅根據(jù)那幾個(gè)人的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。而使用大數(shù)據(jù)技術(shù)，能夠通過(guò)發(fā)達(dá)的數(shù)據(jù)抽選和分析技術(shù)，完全可以做到對(duì)所有的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以提高數(shù)據(jù)的正確性。2.不拘泥于單個(gè)數(shù)據(jù)的精確度如果我們連續(xù)扔骰子，偶爾會(huì)連續(xù)好幾次都扔出同樣的數(shù)字。但是如果無(wú)限增加扔骰子的次數(shù)，每個(gè)數(shù)字出現(xiàn)的概率都將越來(lái)越接近六分之一。同樣的，在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，通過(guò)觀察數(shù)量龐大的數(shù)據(jù)，更容易提高整體而言的數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)度。因此，可以不拘泥于個(gè)別數(shù)據(jù)的精確度，而迅速地進(jìn)階到數(shù)據(jù)分析的步驟。（不過(guò)這種情況當(dāng)然不包括人為的篡改等由于外部因素扭曲了數(shù)據(jù)的情況）3.不過(guò)分強(qiáng)調(diào)因果關(guān)系企業(yè)在考慮服務(wù)方針時(shí)，會(huì)綜合考慮現(xiàn)狀、問(wèn)題、改善措施、實(shí)施后果等要素之間的相互關(guān)系，在此基礎(chǔ)上建立假設(shè)。但是大數(shù)據(jù)能夠通過(guò)觀察海量的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)人所注意不到的相互關(guān)聯(lián)。

大數(shù)據(jù)的本質(zhì)是什么

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