博客
关于我
强烈建议你试试无所不能的chatGPT,快点击我
跟小博老师一起学习数据库 ——大数据
阅读量:7236 次
发布时间:2019-06-29

本文共 548 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

hot3.png

又称巨量数据集合,指在一定时间内无法用常规方法获取、管理的数据集合。

大数据必须具有以下特点

l 容量(Volume):数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息;

l 种类(Variety):数据类型的多样性;

l 速度(Velocity):指获得数据的速度;

l 可变性(Variability):妨碍了处理和有效地管理数据的过程。

l 真实性(Veracity):数据的质量

l 复杂性(Complexity):数据量巨大,来源多渠道

l 价值(value):合理运用大数据,以低成本创造高价值

   

我们可把数据看成蕴藏能量的,资源只有开发、使用才能创造价值。同样,大数据并不在“大”,而在于“有用”。

价值含量、挖掘成本比数量更为重要,如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。

大数据固然为我们生活提供了很多便利,但任何事物都有利有弊。生活在大数据时代,因隐私泄露而被犯罪分子盯上,是相对来说小概率的事件,但信息泄露对日常事务造成的影响,却可能给我们生活的方方面面带来困扰。信息的共享让我们随时随地可能处在被窥视、被关注、被轰炸的境地。以入住酒店为例,对消费需求特征的分析使人们变得近乎透明。

006zipb5zy7aSWG6BXna5&690

转载于:https://my.oschina.net/u/2971691/blog/894260

你可能感兴趣的文章
Nginx 域名跳转配置
查看>>
手动分区来安装centos 5
查看>>
ASP.NET MVC扩展库
查看>>
pyodbc简单使用
查看>>
数据库厂商提供的 Providers for ASP.NET
查看>>
memcached演练(5) 内存管理
查看>>
烂泥:Windows server 2008开启远程桌面
查看>>
烂泥:IE10浏览器兼容模式
查看>>
我的家庭私有云计划-21
查看>>
Windows10-加速在企业中的部署
查看>>
综合应用WPF/WCF/WF/LINQ之三十八:实现一个简单的DataGrid之总体介绍
查看>>
Variant类型在各语言中的参数传递
查看>>
Exchange server 2003迁移到2010之升级默认地址簿及地址策略
查看>>
网站及监控利器 Pandora FMS使用体验
查看>>
JDK + Tomcat配置JSP开发环境
查看>>
NOKIA 6600 TIPS
查看>>
Linux/unix主机环回地址的一些功用
查看>>
Xamarin.Forms入门-使用 Xamarin.Forms 来创建跨平台的用户界面
查看>>
Hyper-v虚拟化平台VDI 部署参考v1.0版
查看>>
内存中OLTP与内存不足
查看>>