
淺析大數(shù)據的數(shù)據構成和管理方式_數(shù)據分析師
中隨著云時代的來臨,大數(shù)據(Big data)也吸引了越來越多的關注。大數(shù)據(Big data)通常用來形容一個公司創(chuàng)造的大量非結構化和半結構化數(shù)據,這些數(shù)據在下載到關系型數(shù)據庫用于分析時會花費過多時間和金錢。大數(shù)據分析常和云計算聯(lián)系到一起,因為實時的大型數(shù)據集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數(shù)十、數(shù)百或甚至數(shù)千的電腦分配工作。簡言之,從各種各樣類型的數(shù)據中,快速獲得有價值信息的能力,就是大數(shù)據技術。明白這一點至關重要,也正是這一點促使該技術具備走向眾多企業(yè)的潛力。
CDA數(shù)據分析師協(xié)會介紹說大數(shù)據的4個“V”,或者說特點有四個層面:
第一,價值密度低。以視頻為例,連續(xù)不間斷監(jiān)控過程中,可能有用的數(shù)據僅僅有一兩秒。
第二,數(shù)據體量巨大。從TB級別,躍升到PB級別;
第三,數(shù)據類型繁多。前文提到的網絡日志、視頻、圖片、地理位置信息等等。
第四,處理速度快。1秒定律。最后這一點也是和傳統(tǒng)的數(shù)據挖掘技術有著本質的不同。業(yè)界將其歸納為4個“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。
物聯(lián)網、云計算、移動互聯(lián)網、車聯(lián)網、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的傳感器,無一不是數(shù)據來源或者承載的方式例子包括網絡日志,RFID,傳感器網絡,社會網絡,社會數(shù)據(由于數(shù)據革命的社會),互聯(lián)網文本和文件;互聯(lián)網搜索索引;呼叫詳細記錄,天文學,大氣科學,基因組學,生物地球化學,生物,和其他復雜和/或跨學科的科研,軍事偵察,醫(yī)療記錄;攝影檔案館視頻檔案;和大規(guī)模的電子商務。
大的數(shù)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數(shù)據。適用于大數(shù)據的技術,包括大規(guī)模并行處理(MPP)數(shù)據庫,數(shù)據挖掘電網,分布式文件系統(tǒng),分布式數(shù)據庫,云計算平臺,互聯(lián)網,和可擴展的存儲系統(tǒng)。
一些但不是所有的MPP的關系數(shù)據庫的PB的數(shù)據存儲和管理的能力。隱含的負載,監(jiān)控,備份和優(yōu)化大型數(shù)據表的使用在RDBMS的。
斯隆數(shù)字巡天收集在其最初的幾個星期,比在天文學的歷史,早在2000年的整個數(shù)據收集更多的數(shù)據。自那時以來,它已經積累了140兆兆 字節(jié)的信息。這個望遠鏡的繼任者,大天氣巡天望遠鏡,將于2016年在網上和將獲得的數(shù)據,每5天沃爾瑪處理超過100萬客戶的交易每隔一小時,反過來進口量數(shù)據庫估計超過2.5 PB的是相當于167次,在美國國會圖書館的書籍 。FACEBOOK處理400億張照片,從它的用戶群。解碼最初的人類基因組花了10年來處理時,現(xiàn)在可以在一個星期內實現(xiàn)。
“大數(shù)據”的影響,增加了對信息管理專家的需求,甲骨文,IBM,微軟和某軟件公司花了超過15億美元的在軟件智能數(shù)據管理和分析的專業(yè)公司。這個行業(yè)自身價值超過1000億美元,增長近10%,每年兩次,這大概是作為一個整體的軟件業(yè)務的快速。大數(shù)據已經出現(xiàn),因為我們生活在一個社會中有更多的東西。有46億全球移動電話用戶有1億美元和20億人訪問互聯(lián)網。
基本上,人們比以往任何時候都與數(shù)據或信息交互。 1990年至2005年,全球超過1億人進入中產階級,這意味著越來越多的人,誰收益的這筆錢將成為反過來導致更多的識字信息的增長。到2013年,在互聯(lián)網上流動的交通量將達到每年667艾字節(jié)。
大數(shù)據迅速成為了計算機行業(yè)爭相傳誦的熱門概念,也引起了金融界的高度關注。隨著互聯(lián)網技術的不斷發(fā)展,數(shù)據本身是資產,這一點在業(yè)界已經形成共識?!叭绻f云計算為數(shù)據資產提供了保管、訪問的場所和渠道,那么如何盤活數(shù)據資產,使其為國家治理、企業(yè)決策乃至個人生活服務,則是大數(shù)據的核心議題,也是云計算內在的靈魂和必然的升級方向?!?/span>
事實上,全球互聯(lián)網巨頭都已意識到了“大數(shù)據”時代,數(shù)據的重要意義?!按髷?shù)據”作為一個較新的概念,目前尚未直接以專有名詞被我國政府提出來給予政策支持。不過,在12月8日工信部發(fā)布的物聯(lián)網“十二五”規(guī)劃上,把信息處理技術作為4項關鍵技術創(chuàng)新工程之一被提出來,其中包括了海量數(shù)據存儲、數(shù)據挖掘、圖像視頻智能分析,這都是大數(shù)據的重要組成部分。而另外3項關鍵技術創(chuàng)新工程,包括信息感知技術、信息傳輸技術、信息安全技術,也都與“大數(shù)據”密切相關。
數(shù)據分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
訓練與驗證損失驟升:機器學習訓練中的異常診斷與解決方案 在機器學習模型訓練過程中,“損失曲線” 是反映模型學習狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉型加速的今天,企業(yè)對數(shù)據的需求已從 “存儲” 轉向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據分析師:讓統(tǒng)計基本概念成為業(yè)務決策的底層邏輯 統(tǒng)計基本概念是商業(yè)數(shù)據分析的 “基礎語言”—— 從描述數(shù)據分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據分析師:表結構數(shù)據 “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結構數(shù)據(如數(shù)據庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉換:從基礎用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據處理中,日期格式轉換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預期算子的內涵、作用與應用解析 動態(tài)隨機一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據分析師:解鎖表結構數(shù)據特征價值的專業(yè)核心 表結構數(shù)據(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結構化數(shù)據,如數(shù)據庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導入數(shù)據含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應用 在數(shù)據分析與統(tǒng)計學領域,假設檢驗是驗證研究假設、判斷數(shù)據差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據分析師:掌控表格結構數(shù)據全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結構數(shù)據(以 “行 - 列” 存儲的結構化數(shù)據,如 Excel 表、數(shù)據 ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進行 HTTP 網絡請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據分析師:激活表格結構數(shù)據價值的核心操盤手 表格結構數(shù)據(如 Excel 表格、數(shù)據庫表)是企業(yè)最基礎、最核心的數(shù)據形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調用、數(shù)據爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據的科學計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據時的科學計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據分析師:業(yè)務數(shù)據分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務數(shù)據分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據把關的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務邏輯” 是連接 “需求設計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據驅動下的精準零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當下,精準營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11