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什么是大数据时代

什么是大数据时代?

大数据时代是在利用相关算法对海量数据进行处理、分析的过程中,挖掘数据财富和数据价值,并运用它来决策发展方向、服务于生活与生产的时代。大数据已经渗透到各行各业中,大数据时代的来临意味着人们日后的决策将基于数据和分析得出,不再依靠经验与直觉,同时它也将带来新一波生产率增长。

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什么是数据库管理系统?

什么是大数据时代?

大数据时代是在利用相关算法对海量数据进行处理、分析的过程中,挖掘数据财富和数据价值,并运用它来决策发展方向、服务于生活与生产的时代。大数据已经渗透到各行各业中,大数据时代的来临意味着人们日后的决策将基于数据和分析得出,不再依靠经验与直觉,同时它也将带来新一波生产率增长。

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大数据时代背景

大数据时代背景

最初提出“大数据时代”概念的是全球知名咨询公司麦肯锡,麦肯锡认为数据遍及各类领域,是重要的生产因素,也必将引起新一波生产率增长的浪潮。直到2012年,“大数据”一词变得广为人知,被用来定义爆炸性增长的海量数据,并逐渐受到国内外的重视,荣登各大专栏(如《纽约时报》《华尔街日报》)、互联网讲座和投资报告,人们也逐步意识到大数据对企业发展的巨大价值。
哈佛大学社会学教授加里·金也认为“大数据时代”是一场革命,海量的数据资源将促使各领域进入量化发展,无论学术界、商界还是政府,都不可避免。

大数据时代的特征

大数据时代的特征

现在的社会是一个高速发展的社会,科技发达,信息流通,人们之间的交流越来越密切,生活也越来越方便,大数据就是这个高科技时代的产物。大数据时代具有数据体量大、处理速度快、种类多样、价值密度低等特征。
大数据时代的特征_数据体量大

数据体量大

大数据时代的数据体量巨大,起始计量单位是 P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T),很多企业的数据总量已经达到百 PB 以上。如此大规模的数据亟需更智能的算法、更强大的数据处理平台和更新的数据处理技术。

大数据时代的特征_处理速度快

处理速度快

大数据时代的数据挖掘区别于传统数据挖掘的显著特征在于,其处理速度快且时效性高。大数据时代提高了人们对数据的驾驭能力,它能够高效地处理海量的数据,并给予用户及时甚至实时的反馈信息。

大数据时代的特征_种类多样

种类多样

大数据的时代数据类型繁多,广泛的数据来源奠定了数据类型多样性的基础,其中,数据有网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等多种类型。多样化的数据信息对数据的处理能力要求也更高。

大数据时代的特征_价值密度低

价值密度低

大数据时代的数据价值密度普遍较低,在现实世界,有价值的数据所占比例很小。大数据时代的优势在于,它能够通过从大量不相关的多种类数据中“提纯”的方式,挖掘出未来趋势和对模式预测分析有价值的数据。

大数据时代的特征_数据体量大

数据体量大

大数据时代的数据体量巨大,起始计量单位是 P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T),很多企业的数据总量已经达到百 PB 以上。如此大规模的数据亟需更智能的算法、更强大的数据处理平台和更新的数据处理技术。

大数据时代的特征_处理速度快

处理速度快

大数据时代的数据挖掘区别于传统数据挖掘的显著特征在于,其处理速度快且时效性高。大数据时代提高了人们对数据的驾驭能力,它能够高效地处理海量的数据,并给予用户及时甚至实时的反馈信息。

大数据时代的特征_种类多样

种类多样

大数据的时代数据类型繁多,广泛的数据来源奠定了数据类型多样性的基础,其中,数据有网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等多种类型。多样化的数据信息对数据的处理能力要求也更高。

大数据时代的特征_价值密度低

价值密度低

大数据时代的数据价值密度普遍较低,在现实世界,有价值的数据所占比例很小。大数据时代的优势在于,它能够通过从大量不相关的多种类数据中“提纯”的方式,挖掘出未来趋势和对模式预测分析有价值的数据。

大数据时代的思维变革

大数据时代的思维变革

大数据时代的思维变革有三个方面:

  • 更关注全体数据而非随意样本。过去的时代,选用随机采样的方式能够以较少的数据获得更多的信息,而大数据时代更注重总体性、全面性和及时性,这种数据不是绝对意义的“大”,而是全数据。
  • 更聚焦数据的混杂性而非精确性。大数据时代能够接受数据的不精准,并且它能以数量优势力压纷杂的错误,让我们接受数据的的复杂性并从中受益,而非以高昂的代价消除不确定性。
  • 更注重相关性而非因果联系。用户只需要知道大数据想要表达的是什么,不需要关注为什么得出这个结论。相关关系只有可能性,无绝对性,但是强关联性意味着分析和预测未来的成功概率很高。

大数据时代的机遇与挑战

大数据时代的机遇与挑战

在大数据时代,数据分析和挖掘是重中之重。但是,数据分析和挖掘其价值是需要海量的数据支持的,可以理解为,数据存储是数据分析和挖掘的基础,也是大数据时代的基础。传统的数据存储方式受限于空间太小,而无法满足大数据时代的需求,因此,如何存储海量的数据是大数据时代面临的挑战之一。除此之外,企业在追求存储空间的同时,还聚焦于计算的速度和效率。传统数据计算能力较弱,效率也比较低下,因此,更高效、便捷的计算能力也是大数据时代面临的一个挑战。

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