Die Merkmale des Big-Data-Zeitalters sind: 1. Die Datenmenge ist groß und die anfängliche Maßeinheit von Big Data ist mindestens P, E oder Z. 2. Es gibt viele Arten, einschließlich Webprotokolle und Audio , Videos, Bilder, geografische Standortinformationen usw.; 3. Geringe Wertedichte; 4. Schnelle Geschwindigkeit und hohe Effizienz. Dies ist das wichtigste Merkmal von Big Data, das es vom herkömmlichen Data Mining unterscheidet.
Die Betriebsumgebung dieses Artikels: Windows 10-System, Thinkpad T480-Computer.
Die Merkmale des Big-Data-Zeitalters sind große Datenmengen, verschiedene Arten, geringe Wertedichte, hohe Geschwindigkeit und hohe Effizienz.
Die erste Person, die den Beginn des „Big Data“-Zeitalters vorschlug, war McKinsey, ein weltbekanntes Beratungsunternehmen: „Daten sind heute in jede Branche und jeden Geschäftsfunktionsbereich eingedrungen und sind zu einem wichtigen Produktionsfaktor geworden.“ nutzen riesige Datenmengen und kündigen damit eine neue Welle von Produktivitätswachstum und Konsumentenüberschuss an. „Big Data“ gibt es schon seit langem in Bereichen wie der Physik, der Biologie, der Umweltökologie und in Branchen wie dem Militär , Finanzen und Kommunikation Die Entwicklung der Internet- und Informationsbranche hat die Aufmerksamkeit der Menschen auf sich gezogen.
Funktionen
Große Datenmenge (Volumen)
Das erste Merkmal ist die große Datenmenge. Die Ausgangsmaßeinheit von Big Data ist mindestens P (1000 T), E (1 Million T) oder Z (1 Milliarde T).
Vielfalt
Das zweite Merkmal ist die Vielfalt der Datentypen. Einschließlich Webprotokolle, Audio, Video, Bilder, geografische Standortinformationen usw. stellen mehrere Datentypen höhere Anforderungen an die Datenverarbeitungsfähigkeiten.
Geringe Wertedichte (Wert)
Das dritte Merkmal ist, dass die Datenwertedichte relativ gering ist. Mit der weit verbreiteten Anwendung des Internets der Dinge ist beispielsweise die Informationswahrnehmung allgegenwärtig und die Informationsmenge groß, aber die Wertdichte ist gering. Wie der Wert von Daten durch leistungsstarke Maschinenalgorithmen schneller „gereinigt“ werden kann, ist ein dringendes Problem im Zeitalter von Big Data gelöst werden.
Schnelle Geschwindigkeit und hohe Aktualität (Velocity)
Das vierte Merkmal ist eine schnelle Verarbeitungsgeschwindigkeit und hohe Aktualitätsanforderungen. Dies ist das wichtigste Merkmal, das Big Data vom traditionellen Data Mining unterscheidet.
Die vorhandene technische Architektur und die vorhandenen Routen sind nicht mehr in der Lage, eine so große Datenmenge effizient zu verarbeiten, wenn die mit großem Aufwand gesammelten Informationen nicht rechtzeitig verarbeitet werden können, um effektives Feedback zu liefern den Verlust wert. Man kann sagen, dass das Zeitalter von Big Data die Fähigkeit des Menschen, Daten zu kontrollieren, vor neue Herausforderungen gestellt und den Menschen auch beispiellosen Raum und Potenzial geboten hat, um tiefere und umfassendere Erkenntnisse zu gewinnen.
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