随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。著云台的分析师团队认为,大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象:互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大,以至于不能用G或T来衡量。
具体有六大价值:
●1、华尔街根据民众情绪抛售股票;
●2、对冲基金依据购物网站的顾客评论,分析企业产品销售状况;
●3、银行根据求职网站的岗位数量,推断就业率;
●4、投资机构搜集并分析上市企业声明,从中寻找破产的蛛丝马迹;
●5、美国疾病控制和预防中心依据网民搜索,分析全球范围内流感等病疫的传播状况;
●6、美国总统奥巴马的竞选团队依据选民的微博,实时分析选民对总统竞选人的喜好。
特征:1.数据量大。个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)。
2.类型繁多。第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等,多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
3.价值密度低.第三个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用,信息感知无处不在,信息海量,但价值密度较低,如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”,是大数据时代亟待解决的难题。
4.速度快时效高。第四个特征是处理速度快,时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘显著的特征。
既有的技术架构和路线,已经无法处理如此海量的数据,而对于相关组织来说,如果投入巨大采集的信息无法通过及时处理反馈有效信息,那将是得不偿失的。可以说,大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战,也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力
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