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大數(shù)據(jù)的四個(gè)典型特征
2018-03-02
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大數(shù)據(jù)的四個(gè)典型特征

大數(shù)據(jù)(Big Data)是指“無(wú)法用現(xiàn)有的軟件工具提取、存儲(chǔ)、搜索、共享、分析和處理的海量的、復(fù)雜的數(shù)據(jù)集合?！睒I(yè)界通常用4個(gè)V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來(lái)概括大數(shù)據(jù)的特征。

    一是數(shù)據(jù)體量巨大(Volume)。截至目前，人類(lèi)生產(chǎn)的所有印刷材料的數(shù)據(jù)量是200PB(1PB=210TB)，而歷史上全人類(lèi)說(shuō)過(guò)的所有的話的數(shù)據(jù)量大約是5EB(1EB=210PB)。當(dāng)前，典型個(gè)人計(jì)算機(jī)硬盤(pán)的容量為T(mén)B量級(jí)，而一些大企業(yè)的數(shù)據(jù)量已經(jīng)接近EB量級(jí)。
    二是數(shù)據(jù)類(lèi)型繁多(Variety)。這種類(lèi)型的多樣性也讓數(shù)據(jù)被分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。相對(duì)于以往便于存儲(chǔ)的以文本為主的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)越來(lái)越多，包括網(wǎng)絡(luò)日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等，這些多類(lèi)型的數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)的處理能力提出了更高要求。
    三是價(jià)值密度低(Value)。價(jià)值密度的高低與數(shù)據(jù)總量的大小成反比。以視頻為例，一部1小時(shí)的視頻，在連續(xù)不間斷的監(jiān)控中，有用數(shù)據(jù)可能僅有一二秒。如何通過(guò)強(qiáng)大的機(jī)器算法更迅速地完成數(shù)據(jù)的價(jià)值“提純”成為目前大數(shù)據(jù)背景下亟待解決的難題。

四是處理速度快(Velocity)。這是大數(shù)據(jù)區(qū)分于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘的最顯著特征。根據(jù)IDC的“數(shù)字宇宙”的報(bào)告，預(yù)計(jì)到2020年，全球數(shù)據(jù)使用量將達(dá)到35.2ZB。在如此海量的數(shù)據(jù)面前，處理數(shù)據(jù)的效率就是企業(yè)的生命。


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