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大数据 14计算机2班 刘沐显 大数据基础知识 中文名 大数据 外文名 big data,mega data 提出者 维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶 提出时间 2008年8月中旬 应用学科 计算机 特点 大量、高速、多样、价值 定义 是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。 大数据的特征 容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值的和潜在的信息； 种类（Variety）：数据类型的多样性 速度（Velocity）：指获得数据的速度 可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程涟漪； 真实性（Veracity）：数据的质量 复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道 大数据的数据处理 随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。 大数据的单位 大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。 最小的基本单位是bit，按顺序给出所有单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。 它们按照进率1024（2的十次方）来计算 大数据的战略意义 大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。 从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。 * * * * * * 对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销; 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型; 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。 大数据 的价值 * * * *