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大数据时代和传统数据有什么区别

发布时间:2019-09-12 17:45 来源:未知 编辑:admin

  1,无疑,数据信息的大爆炸不断提醒着,未来将会因大数据技术而改变。大数据(Big

  data)通常用来形容数字化时代下创造出的大量非结构化和半结构化数据。大数据无疑是未来影响各行各业发展的最受瞩目的技术之一。2009年时,全世界关于大数据的研究项目还非常有限,从2011年开始,越来越多的管理者开始意识到,大数据将是未来发展不可规避的问题,而到2012年年底,世界财富500

  强企业中90%的企业都开展了大数据的项目。IDC的研究显示,到2015年,大数据市场前景将达到169亿美元的规模。当前所有企业的商业数据每隔1.2年就将递增一倍。

  那么,大数据为什么成为所有人关注的焦点?大数据带来了什么样的本质性改变?为此,与中国计算机学会大数据学术带头人、中国人民大学信息学院院长杜小勇教授进行了访谈。

  互联网是个神奇的大网,大数据开发和软件定制也是一种模式,这里提供最详细的报价,如果真的想做,可以来这里,这个手技的开始数字是一八七中间的是三儿

  零最后的是一四二五零,按照顺序组合起来就可以找到,想说的是,除非想做或者了解这方面的内容,如果只是凑热闹的话,就不要来了。

  杜小勇教授认为,大数据带来了三大根本改变:第一、大数据让人们脱离了对算法和模型的依赖,数据本身即可帮助人们贴近事情的真相;第二、大数据弱化了因果关系。大数据分析可以挖掘出不同要素之间的相关关系。人们不需要知道这些要素为什么相关就可以利用其结果,在信息复杂错综的现代社会,这样的应用将大大提高效率;第三、与之前的数据库相关技术相比,大数据可以处理半结构化或非结构化的数据。这将使计算机能够分析的数据范围迅速扩大。

  第一、计算机科学在大数据出现之前,非常依赖模型以及算法。人们如果想要得到精准的结论,需要建立模型来描述问题,同时,需要理顺逻辑,理解因果,设计精妙的算法来得出接近现实的结论。因此,一个问题,能否得到最好的解决,取决于建模是否合理,各种算法的比拼成为决定成败的关键。然而,大数据的出现彻底改变了人们对于建模和算法的依赖。举例来说,假设解决某一问题有算法A

  和算法B。在小量数据中运行时,算法A的结果明显优于算法B。也就是说,就算法本身而言,算法A能够带来更好的结果;然而,人们发现,当数据量不断增大时,算法B在大量数据中运行的结果优于算法A在小量数据中运行的结果。这一发现给计算机学科及计算机衍生学科都带来了里程碑式的启示:当数据越来越大时,数据本身(而不是研究数据所使用的算法和模型)保证了数据分析结果的有效性。即便缺乏精准的算法,只要拥有足够多的数据,也能得到接近事实的结论。数据因此而被誉为新的生产力。

  在帮助用户翻译时,并不是设定各种语法和翻译规则。而是利用Google数据库中收集的所有用户的用词习惯进行比较推荐。Google检查所有用户的写作习惯,将最常用、出现频率最高的翻译方式推荐给用户。在这一过程中,计算机可以并不了解问题的逻辑,但是当用户行为的记录数据越来越多时,计算机就可以在不了解问题逻辑的情况之下,提供最为可靠的结果。可见,海量数据和处理这些数据的分析工具,为理解世界提供了一条完整的新途径。

  第三、由于能够处理多种数据结构,大数据能够在最大程度上利用互联网上记录的人类行为数据进行分析。大数据出现之前,计算机所能够处理的数据都需要前期进行结构化处理,并记录在相应的数据库中。但大数据技术对于数据的结构的要求大大降低,互联网上人们留下的社交信息、地理位置信息、行为习惯信息、偏好信息等各种维度的信息都可以实时处理,立体完整地勾勒出每一个个体的各种特征。

  知道合伙人互联网行家采纳数:647获赞数:1197SEO优化师 SEM工程师 最佳网络营销顾问向TA提问展开全部随着云时代的来临,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。

  简言之,从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力,就是大数据技术。明白这一点至关重要,也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。 大数据的4个“V”,或者说特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质

  的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。 物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器,无一不是数据来源或者承载的方式 著云台

  例子包括网络日志,RFID,传感器网络,社会网络,社会数据(由于数据革命的社会),互联网文本和文件;互联网搜索索引;呼叫详细记录,天文学,大气科学,基因组学,生物地球化学,生物,和其他复杂和/或跨学科的科研,军事侦察,医疗记录;摄影档案馆视频档案;和大规模的电子商务。

  大的数据需要特殊的技术,以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,分布式文件系统,分布式数据库,云计算平台,互联网,和可扩展的存储系统。

  一些但不是所有的MPP的关系数据库的PB的数据存储和管理的能力。隐含的负载,监控,备份和优化大型数据表的使用在RDBMS的。

  斯隆数字巡天收集在其最初的几个星期,比在天文学的历史,早在2000年的整个数据收集更多的数据。自那时以来,它已经积累了140兆兆 字节的信息。这个望远镜的继任者,大天气巡天望远镜,将于2016年在网上和将获得的数据,每5天沃尔玛处理超过100万客户的交易每隔一小时,反过来进口量数据库估计超过2.5 PB的是相当于167次,在美国国会图书馆的书籍 。

  FACEBOOK处理400亿张照片,从它的用户群。解码最初的人类基因组花了10年来处理时,现在可以在一个星期内实现。

  “大数据”的影响,增加了对信息管理专家的需求,甲骨文,IBM,微软和SAP花了超过15亿美元的在软件智能数据管理和分析的专业公司。这个行业自身价值超过1000亿美元,增长近10%,每年两次,这大概是作为一个整体的软件业务的快速。 大数据已经出现,因为我们生活在一个社会中有更多的东西。有46亿全球移动电线亿人访问互联网。

  基本上,人们比以往任何时候都与数据或信息交互。 1990年至2005年,全球超过1亿人进入中产阶级,这意味着越来越多的人,谁收益的这笔钱将成为反过来导致更多的识字信息的增长。思科公司预计,到2013年,在互联网上流动的交通量将达到每年667艾字节。

  最早提出“大数据”时代已经到来的机构是全球知名咨询公司麦肯锡。麦肯锡在研究报告中指出,数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域,逐渐成为重要的生产因素;而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。

  “麦肯锡的报告发布后,大数据迅速成为了计算机行业争相传诵的热门概念,也引起了金融界的高度关注。”随着互联网技术的不断发展,数据本身是资产,这一点在业界已经形成共识。“如果说云计算为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道,那么如何盘活数据资产,使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务,则是大数据的核心议题,也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。”

  事实上,全球互联网巨头都已意识到了“大数据”时代,数据的重要意义。包括EMC、惠普(微博)、IBM、微软(微博)在内的全球IT 巨头纷纷通过收购“大数据”相关厂商来实现技术整合,亦可见其对“大数据”的重视。

  “大数据”作为一个较新的概念,目前尚未直接以专有名词被我国政府提出来给予政策支持。不过,在12月8日工信部发布的物联网“十二五”规划上,把信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一被提出来,其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析,这都是大数据的重要组成部分。而另外3项关键技术创新工程,包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术,也都与“大数据”密切相关。

  传统的分析是基于结构化、关系性的数据,而且往往是取一个很小的数据集,来对整个数据进行预测和判断。

  大数据(Bigdata)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。

  展开全部现在的大数据分析,跟传统意义的分析有一个本质区别,就是传统的分析是基于结构化、关系性的数据。

  而且往往是取一个很小的数据集,来对整个数据进行预测和判断。但现在是大数据时代,理念已经完全改变了,现在的大数据分析,是对整个数据全集直接进行存储和管理分析。

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