大数据是什么意思（大数据是什么意思网络用语）

顾名思义，大数据就是很多数据堆在一起，现成的。大数据分为实时数据和历史数据。大数据分为IT数据、ot数据、视频时间、图像数据、时间空数据和其他类型的数据。大数据的目的是越来越聪明。大数据是一堆没有经过挖掘和分析的无用数据。它需要各种行业应用专家进行建模、分析和挖掘。所以在大数据面前，行业专家最吃香，码农抓一把，模型专家也有好几个。对企业大数据的分析和挖掘，可以提高效率、质量和成本。企业越大，大数据挖掘的价值就越大。我举两个例子。一个是九江石化公司，大数据挖掘优化之前每年都亏损。经过挖掘和优化，提高了效率，提供了质量，现在年利润20多亿。在石化行业，产品分为各种质量，提高几个百分点就是再举一个例子，滴滴的最优配送问题，因为他们在一段时间内产生的数据太多了。优化前百万硬件栈解决实时问题，性能问题靠硬件解决。优化后用笔记本解决了，所以学好数学还是很重要的。

1分钟了解大数据

大数据本身是一个抽象的概念。一般来说，大数据是指在有限的时间内，常规软件工具无法获取、存储、管理和处理的数据的集合。目前业内对大数据没有统一的定义，但普遍认为大数据具有体量、速度、多样性和价值四大特征，简称“4V”，即数据量巨大、数据速度快、数据类型多样、数据价值密度低，如图1所示。每个功能简要描述如下。

图1大数据特征

1)量:大数据的数据量是巨大的。

数据收集的规模不断扩大，从GB到TB到PB。近年来，数据量甚至开始由EB和ZB统计。比如一个中等城市的视频监控信息，一天可以达到几十TB的数据量。百度首页导航每天需要提供1-5PB以上的数据。如果把这些数据打印出来，会有5000多亿张A4纸。图2显示了互联网每分钟产生的数据量。

图2互联网每分钟产生的数据

2)速度:是指大数据的数据生成、处理和分析的速度在加快。

这种加速是由于数据创建的实时性以及将流数据集成到业务流程和决策流程中的需要。数据处理速度快，处理方式已经开始从批处理向流处理转变。对于大数据的处理能力，业内有个称谓——“一秒定律”，即从各类数据中快速获取高价值信息。大数据的快速处理能力充分体现了它与传统数据处理技术的本质区别。

3)多样性:代表大数据的数据类型很多。

传统IT行业生产和处理单一类型的数据，其中大部分是结构化数据。随着传感器、智能设备、社交网络、物联网、移动计算、网络广告等新渠道、新技术的不断涌现。，并生成无数的数据类型。现在的数据类型不仅仅是格式化数据，还有半结构化或非结构化数据，比如XML、邮件、博客、即时消息、视频、照片、点击流、日志文件等。企业需要整合、存储和分析来自复杂的传统和非传统信息源的数据，包括内部和外部数据。

4)价值:指大数据的数据价值密度低。

因为大数据的体量在增加，单位数据的价值密度在降低，但数据的整体价值在增加。以监控视频为例。在一个小时的视频中，有用的数据可能只有一两秒钟，但会非常重要。现在很多专家已经把大数据等同于黄金和石油，也就是说大数据有无限的商业价值。中国商务部发布的《2018-2023年中国大数据产业市场前景与机遇研究报告》显示，2017年中国大数据产业规模达到4700亿元，同比增长30%。随着大数据在各行业的融合应用不断深入，预计2018年中国大数据市场产值将突破6000亿元至6200亿元。处理大数据，找出其潜在的商业价值，会产生巨大的商业利润。

顾名思义，大数据就是很多数据堆在一起，现成的。大数据分为实时数据和历史数据。大数据分为IT数据、ot数据、视频时间、图像数据、时间空数据和其他类型的数据。大数据的目的是越来越聪明。大数据是一堆没有经过挖掘和分析的无用数据。它需要各种行业应用专家进行建模、分析和挖掘。所以在大数据面前，行业专家最吃香，码农抓一把，模型专家也有好几个。对企业大数据的分析和挖掘，可以提高效率、质量和成本。企业越大，大数据挖掘的价值就越大。我举两个例子。一个是九江石化公司，大数据挖掘优化之前每年都亏损。经过挖掘和优化，提高了效率，提供了质量，现在年利润20多亿。在石化行业，产品分为各种质量，提高几个百分点就是再举一个例子，滴滴的最优配送问题，因为他们在一段时间内产生的数据太多了。优化前百万硬件栈解决实时问题，性能问题靠硬件解决。优化后用笔记本解决了，所以学好数学还是很重要的。

Megadata也叫海量数据。

数据采集的特点是容量大、种类多、访问速度快、应用价值高，最早应用于IT行业。目前正迅速发展成为收集、存储和分析大量来源分散、格式多样的数据，并从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。大数据必须采用分布式架构来挖掘海量数据，因此必须依靠云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。

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