데이터의 기본 특성은 무엇입니까

데이터의 기본 특성: 1. 볼륨(Volume), 데이터의 크기는 고려되는 데이터의 가치와 잠재적인 정보를 결정합니다. 2. 다양성(Variety), 데이터 유형의 다양성; , 데이터 획득 속도를 의미합니다. 4. 데이터 처리 및 효과적인 관리를 방해하는 가변성 5. 데이터의 신뢰성, 방대한 양의 데이터 및 다양한 소스 가치), 빅데이터를 합리적으로 활용하여 낮은 비용으로 높은 가치를 창출합니다.

이 문서의 운영 환경: Windows 7 시스템, Dell G3 컴퓨터.

데이터는 사실이나 관찰의 결과이고, 객관적인 것을 논리적으로 귀납한 것이며, 객관적인 것을 표현하기 위해 사용되는 가공되지 않은 원료입니다.

데이터는 아날로그 데이터라고 하는 소리 및 이미지와 같은 연속적인 값일 수도 있고 디지털 데이터라고 하는 기호 및 텍스트와 같은 이산적인 값일 수도 있습니다.

데이터의 기본 특성: 용량, 다양성, 속도, 변동성, 신뢰성, 복잡성, 가치.

빅 데이터의 특징:

• 볼륨: 데이터의 크기는 고려되는 데이터의 가치와 잠재적인 정보를 결정합니다.

• 다양성: 데이터 유형의 다양성;

• 가동성: 데이터 처리 및 효과적인 관리 프로세스를 방해합니다.

• 진실성: 데이터의 품질

• 복잡성: 여러 채널에서 제공되는 엄청난 양의 데이터

• 가치: 빅데이터의 합리적인 활용으로 저렴한 비용으로 높은 가치 창출

• 빅데이터의 구조:

빅데이터에는 정형, 반정형, 비정형 데이터가 포함되며, 비정형 데이터가 점차 주류가 되고 있습니다. 데이터의 일부. IDC 조사 보고서에 따르면 기업 데이터의 80%는 비정형 데이터이며, 이 데이터는 매년 60%씩 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 빅데이터는 현 단계까지의 인터넷 발전의 징후나 특징일 뿐, 이를 신화화하거나 경외심을 가질 필요는 없습니다. 수집하고 활용하기 어려웠던 데이터가 쉽게 활용되기 시작하면서, 사회 각계각층의 지속적인 혁신을 통해 빅데이터는 점차 인류를 위한 더 많은 가치를 창출하게 될 것입니다.

둘째, 빅데이터를 체계적으로 이해하려면 세 가지 수준에서 시작하여 포괄적이고 신중하게 분해해야 합니다.

첫 번째 수준은 이론이고, 인지에는 이론이 필요합니다. 널리 인식되고 전파되는 기준선. 여기에서는 빅데이터의 특성에 대한 정의를 통해 빅데이터에 대한 업계 전반의 설명과 특징을 이해하고, 빅데이터의 가치에 대한 논의를 통해 빅데이터의 소중함을 심층적으로 분석하고, 빅데이터의 발전 추세에 대한 통찰력을 얻습니다. 빅데이터, 빅데이터 프라이버시라는 특별하고 중요한 문제부터 시작하여 사람과 데이터 사이의 장기적인 게임을 관점에서 살펴봅니다.

• 두 번째 수준은 기술입니다. 기술은 빅데이터의 가치를 구현하는 수단이자 발전의 초석입니다. 여기서는 빅데이터의 수집, 처리, 저장, 결과 형성까지의 전 과정을 클라우드 컴퓨팅, 분산처리 기술, 저장 기술, 인지 기술의 발전 관점에서 설명한다.

• 세 번째 수준은 실천이며, 실천은 빅데이터의 궁극적인 가치 발현입니다. 여기서는 빅데이터가 보여준 아름다운 풍경과 앞으로의 실현을 위한 청사진을 인터넷 빅데이터, 정부 빅데이터, 기업 빅데이터, 개인 빅데이터의 네 가지 측면에서 설명하겠습니다.

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