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大數據時代的四個特征

工程師 ? 來源:未知 ? 作者:姚遠香 ? 2018-12-19 15:51 ? 次閱讀

1、大量

大數據的特征首先就體現為“大”,從先Map3時代,一個小小的MB級別的Map3就可以滿足很多人的需求,然而隨著時間的推移,存儲單位從過去的GB到TB,乃至現在的PB、EB級別。隨著信息技術的高速發展,數據開始爆發性增長。社交網絡(微博、推特、臉書)、移動網絡、各種智能工具,服務工具等,都成為數據的來源。淘寶網近4億的會員每天產生的商品交易數據約20TB;臉書約10億的用戶每天產生的日志數據超過300TB。迫切需要智能的算法、強大的數據處理平臺和新的數據處理技術,來統計、分析、預測和實時處理如此大規模的數據。

2、多樣

廣泛的數據來源,決定了大數據形式的多樣性。任何形式的數據都可以產生作用,目前應用最廣泛的就是推薦系統,如淘寶,網易云音樂、今日頭條等,這些平臺都會通過對用戶的日志數據進行分析,從而進一步推薦用戶喜歡的東西。日志數據是結構化明顯的數據,還有一些數據結構化不明顯,例如圖片、音頻視頻等,這些數據因果關系弱,就需要人工對其進行標注。

3、高速

大數據的產生非常迅速,主要通過互聯網傳輸。生活中每個人都離不開互聯網,也就是說每天個人每天都在向大數據提供大量的資料。并且這些數據是需要及時處理的,因為花費大量資本去存儲作用較小的歷史數據是非常不劃算的,對于一個平臺而言,也許保存的數據只有過去幾天或者一個月之內,再遠的數據就要及時清理,不然代價太大。基于這種情況,大數據對處理速度有非常嚴格的要求,服務器中大量的資源都用于處理和計算數據,很多平臺都需要做到實時分析。數據無時無刻不在產生,誰的速度更快,誰就有優勢。

4、價值

這也是大數據的核心特征。現實世界所產生的數據中,有價值的數據所占比例很小。相比于傳統的小數據,大數據最大的價值在于通過從大量不相關的各種類型的數據中,挖掘出對未來趨勢與模式預測分析有價值的數據,并通過機器學習方法、人工智能方法或數據挖掘方法深度分析,發現新規律和新知識,并運用于農業、金融、醫療等各個領域,從而最終達到改善社會治理、提高生產效率、推進科學研究的效果。

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