大數據時代資料使用的關鍵是資料再利用。大數據是指無法在一定時間範圍內以常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合。大數據的特點是大量、高速、多樣、低價值密度和真實性。
本教學操作環境:Windows10系統、Dell G3電腦。
詳細介紹:
大數據(big data),IT行業術語,是指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合,是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的大量、高成長率和多樣化的資訊資產。
在維克多·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》 [1] 中大數據指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣捷徑,而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特性(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多元)、Value(低價值密度)、Veracity(真實性)。
特徵:
容量(Volume):資料的大小決定所考慮的資料的價值和潛在的資訊;
種類(Variety):資料類型的多樣性;
速度(Velocity):指獲得資料的速度;
可變性(Variability):妨礙了處理和有效管理資料的過程。
真實性(Veracity):資料的品質。
複雜性(Complexity):資料量龐大,來源多通路。
價值(value):合理運用大數據,以低成本創造高價值。
相關拓展:
對於「大數據」(Big data)研究機構Gartner給出了這樣的定義。 「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應大量、高成長率和多樣化的資訊資產。
麥肯錫全球研究所給出的定義是:一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟體工具能力範圍的數據集合,具有海量的數據規模、快速的資料流轉、多樣的資料類型和價值密度低四大特徵。
大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據訊息,而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之,如果把大數據比作一種產業,那麼這種產業實現盈利的關鍵,在於提高對數據的“加工能力”,透過“加工”實現數據的“增值”。
從技術上來看,大數據與雲端運算的關係就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單一的電腦處理,必須採用分散式架構。它的特色在於對海量資料進行分散式資料探勘。但它必須依托雲端運算的分散式處理、分散式資料庫和雲端儲存、虛擬化技術。
隨著雲端時代的來臨,大數據(Big data)也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為,大數據(Big data)通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據,這些數據在下載到關係型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和雲端運算連結在一起,因為即時的大型資料集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。
大數據需要特殊的技術,以有效地處理大量的容忍經過時間內的資料。適用於大數據的技術,包括大規模平行處理(MPP)資料庫、資料探勘、分散式檔案系統、分散式資料庫、雲端運算平台、網際網路和可擴展的儲存系統。
最小的基本單位是bit,依序給出所有單位:bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
它們是依照進率1024(2的十次方)來計算:
1 Byte =8 bit
1 KB = 1,024 Bytes = 8192 bit
#1 MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes
1 GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB
#1 GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB1 TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB##1 TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB##10102 1,048,576 GB1 EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB1 EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB
1 EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB#1 ZB = 1,024 EB = 1,048,576 PB1 YB = 1,0248 1 BB = 1,024 YB = 1,048,576 ZB1 NB = 1,024 BB = 1,048,576 YB
1 DB = 1,024 NB = 1,048,576 BB####(程式設計影片###)###以上是大數據時代數據使用的關鍵是什麼的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!