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今天就跟大家聊聊有關什么是大數據時代,可能很多人都不太了解,為了讓大家更加了解,小編給大家總結了以下內容,希望大家根據這篇文章可以有所收獲。
1、理解大數據時代
(1)大數據時代的提出
最早提出大數據時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫,他認為數據已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域,成為重要的生產因素。人們對于海量數據的挖掘和運用,預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。
(2)大數據時代的來臨
隨著互聯網快速發展、智能手機以及“可佩帶”計算設備的出現,我們的行為、位置,甚至身體生理數據等每一點變化都成為了可被記錄和分析的數據。這些新技術推動著大數據時代的來臨,各行各業每天都在產生數量巨大的數據碎片,數據計量單位已從Byte、KB、MB、GB、TB發展到PB、EB、ZB、YB甚至BB來衡量。
(3)大數據時代的特點
如果簡單來理解什么是大數據,我們只要抓住大數據的四個特點,大量、高速、多樣、價值。具體來講就是數據體量巨大,數據的爆發性增長迫切的需要智能的算法、強大的數據處理平臺和新的數據處理技術,來統計、分析、預測和實時處理如此大規模的數據;數據類型繁多,廣泛的數據來源決定了大數據形式的多樣性。任何形式的數據都可以產生作用,目前應用最廣泛的就是推薦系統的應用;價值密度低,現實世界所產生的數據中,有價值的數據所占比例很小。相比于傳統的小數據,大數據最大的價值在于通過從大量不相關的各種類型的數據中,挖掘出對未來趨勢與模式預測分析有價值的數據;數據分析處理速度快,主要通過互聯網傳輸。大數據對處理速度有非常嚴格的要求,服務器中大量的資源都用于處理和計算數據,很多平臺都需要做到實時分析。
2、海量的數據處理
公開數據顯示,互聯網搜索巨頭百度2013年擁有數據量接近EB級別。阿里、騰訊都聲明自己存儲的數據總量都達到了百PB以上。此外,電信、醫療、金融、公共安全、交通、氣象等各個方面保存的數據量也都達到數十或者上百PB級別。全球數據量以每兩年翻倍的速度增長,在2010年已經正式進入ZB時代,到2020年全球數據總量將達到44ZB。
3、面對的挑戰
在大數時代,數據分析的前提是有數據,數據存儲的目的是支撐數據分析。究竟怎么去存儲龐大的數據量,是開展數據分析的企業在當下面臨的一個問題。傳統的數據存儲模式存儲容量是有大小限制或者空間局限限制的,怎么去設計出一個可以支撐大量數據的存儲方案是開展數據分析的首要前提。當解決了海量數據的存儲問題,接下來面臨的海量數據的計算問題也是比較讓人頭疼,因為企業不僅追求可以計算,還會追求計算的速度、效率。以目前互聯網行業產生的數據量級別,要處理這些數據,就需要一個更好、更便捷的分析計算方式了。傳統的顯然力不從心了,而且效率也會非常低下。這正是傳統數據分析領域面臨的另一個挑戰,如何讓去分析、計算。
看完上述內容,你們對什么是大數據時代有進一步的了解嗎?如果還想了解更多知識或者相關內容,請關注億速云行業資訊頻道,感謝大家的支持。
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