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大量的大数据至少是指100T字节。
在计算机字段中，数据量通常由字节（字节）表示。通用数据量单元包括k，m，g，t等。在它们之间，k代表数千，m代表100万，g代表十亿，t表示。因此，100k字节代表100 * 1000 = 10^5字节，100m字节代表100 * 1000 * 1000 = 10^8字节，100T字节代表100 * 1000 * 1000 * 1000 * 1000 * 1000 = 10^12 byte。
可以看出，100T字节是大量数据，至少必须有大量数据称为大数据。
希望这对您有帮助！
大数据是否太大很难处理
尽管当今的企业对大数据项目充满热情，但有关大数据的讨论最终已成为实际的大数据项目？哪些因素阻碍了大数据项目的实施？为了实施大数据项目吗？找到该公司到目前为止尚未在这项热门技术中取得重大进展的原因，计算机世界网站自今年5月以来一直在香港发起了一项调查。
这项调查的重点是基于用户对大数据的“三个主要功能”（数据，类型，输入和处理速度）的采访，这三个特征定义了大数据。香港参加了这项调查。
从讨论到正式部署的大数据项目
第一个统计数据是受访者所在的企业的当前状态和大数据计划。调查结果表明，采用率非常低，只有一个-five -five -fifth（20.1％）的专业人员表示他们的公司表示他们的公司目前正在使用大数据技术进行生产。此外，本月内有9.7％的机构计划大数据项目。
但是40.3％的IT专业人员表示，他们的公司不打算实施大数据项目。不确定的受访者也占29.5％。
这种新兴技术采用的趋势和态度不同的企业不同：大多数公司经常保持怀疑，等待和观看这项新技术。但是，这项调查还表明，香港的大多数IT专业人员在为其实施大数据计划方面非常独特公司：他们要么积极同意这项技术，要么直接拒绝态度。
他们面临的大数据项目和挑战的驱动因素
为了更好地了解市场对技术的热情和接受，我们让受访者根据大数据的印象来评估大数据的好处。
大数据收集和分析大量数据的能力获得了最高评估，47％的受访者将此功能评为最重要的好处。第二个评估是：处理各种数据格式的能力（会计对于29.1％）。大数据技术传输速度和性能分析是最低的排名，只有23.9％的IT专业人员认为这种特征是最重要的好处。
调查显示，实施大数据项目所面临的挑战：数据集成工具差（占48.8％），数据质量差（39.8％），数据架构缺乏（39％）和混乱的数据所有权（占39％39％））研究结果的前四名受访者。
在这四个因素中，前三名的挑战与技术不成熟和数据管理有关。尽管这些问题非常麻烦，但它们主要是技术问题，通常很容易解决。
好消息是，更复杂的挑战，例如开发商业案例（占24.4％）或内部文化冲突（14.6％），是低的。这一发现表明，企业用户通常了解大数据的好处，以及在未来，他们不需要在员工教育和说服力上花费大量资本投资。
数量和类型
除了研究企业为部署大数据项目所面临的动机和挑战外，该调查还进一步研究了大数据的“三个主要功能”，以了解大数据管理的需求和期望。
在香港，企业将大数据视为大数据的数据量与全球标准相同。大约有三分之二的本地IT专业人员认为，大数据的数据量至少为10TB，近20个受访者的百分比不是。超过100TB的数据量可以视为大数据。
根据Wikipedia的说法，确定大数据大小的指标总是会改变。截至2012年，大数据中的数据集可以由数十个大字节组成到几个字节数据。由于传统的数据库管理系统，甚至是NOSQL等新数据库，此指标不是固定的，它们的处理能力是它们处理大能力的能力数据正在不断改进。
随着技术的进步，企业的数据量将继续增加。除了数据量调查外，该调查的性质还试图量化有关促进大数据增长的数据。调查采访了受访者的两个独立问题：由不同类型的数据生成的数据量以及可能导致大数据分析的数据类型。
调查显示，大型质量数据预计将用于大数据分析。专业受访者说，当前数据的最大数据来源可生成结构化的交易处理数据和电子邮件数据，分类占62.7％，并且数据量的53％。这两个主要数据源生成的数据也是可用于大数据分析的两种最受欢迎的数据类型。
后来显示：社交媒体内容
鉴于大多数IT用户可以将大量数据作为大数据的最重要好处进行处理。LARGE -ACTACITY数据类型更有可能用于高级分析。
但是，有例外。这是社交媒体的内容。依赖于更少的公司（26.9％）说社交媒体正在生成大量数据信息，但是社交媒体的数据信息对高数据分析进行了说明（40.5％）。
尽管社交媒体产生的数据量很大，但大多数公司尚未开始捕获和分析这些数据集。随着社交媒体流动性和影响力的持续增加，越来越多的公司将转向该平台的见解。到那时，大数据技术有望在此过程中发挥关键作用。相同的动机因素使用大数据用丰富的数字媒体（例如视频，音频和图像）分析数字媒体。
分析当前和未来条件
该调查还研究了不同类型的企业支持和采用的高级分析方法，并预计将来会发展。
在高级业务功能方面，当前采用和执行的高级分析包括：业务报告（71.9％），计划和预测（56.8％）和预算（53.5％）。本质
调查显示，当前的分析主要用于执行操作的作用。诸如战略管理（64.8％），利润模型（58.7％），公司绩效管理（58.6％）和R＆D等战略业务职能（58.7％）和（58.3％），预计将在未来的高级分析应用中占主导地位。
这一发现表明，香港的公司了解大数据分析的战略价值。高级分析方法是从当前的业务支持转变为更具战略性的角色。随着收集更多数据和更多类型的数据和进化的收集增加在分析模型中，该公司有望使用大数据分析将来做出战略决策。
输入和处理速度仍然很重要
尽管受访者的数据分析速度排名较低，但他们的绩效似乎是本地公司的问题。
该调查调查了受访者查询分析结果的最佳时间。尽管大多数IT受访者（42.1％）表明，他们可以等待结果一分钟，超过三分之一（37.3％）受访者希望获得分析结果在不到10秒的时间内不到10秒，以满足其业务需求。
该发现表明，输入和处理速度和数据量问题将对企业的IT部门及其处理过程提供相应的要求。如果数据结构和IT基础架构尚未准备好在10秒内处理和分析100TB的数据，则一些IT用户表明这是不可接受的。
调查结果表明，大多数IT用户（58.5％）关心现有信息基础架构收集的大数据的状态。对数据结构和IT基础架构的信心不足是香港公司中最关注的问题。没有建立，很难实现大数据项目的采用。
实际上，您必须首先区分大数据和大数据的概念。BIG数据量只是一个纯数据级别，每个人都谈论的大数据现在主要包括搜索，新闻，博客，微博和其他社交网络，移动手机和短信，热线电话和监视数据，通信数据等。这些数据大多是在我们的日常社交生活或语音通信中生成的。通常TB级别，非结构性数据。TB级数据很难使用Excel或其他数据分析工具显示。目前，BI工具需要应对大数据。Finebi具有特殊的大数据量解决方案。您可以访问其官方网站查看，所以我不会再附上链接了
什么是大数据？
列出三个常用的大数据定义：
（1）具有强大决策，洞察力和过程优化功能的大量，高增长和多元化的信息资产需要新的处理模型。
- - gartner
（2）大量数据量，快速数据流和动态数据速度，不同的数据类型和庞大的数据值。
- - IDC
（3）或大量数据，大量数据和大数据是指涉及的数据过多，无法解释，管理，处理和整理人类在合理时间内可以解释的信息。
- Wiki
大数据的其他定义也相似，可以使用几个关键字来定义大数据。
第一个是“大规模”，可以从二维来测量。一种是从时间顺序中积累大量数据，另一个是深层完善数据。
其次，“多样性”可以是不同的数据格式，例如文本，图片，视频等。它可能是不同的数据类别，例如人口数据，经济数据等。也可以有不同的数据源，例如互联网和传感器。
第三，“动态” .DATA正在不断变化，并且可以随着时间的推移迅速增加大量数据，或者可以是继续改变空间的数据。
这三个关键字定义了大数据的图像。
但是，关键能力是“快速处理速度”。如果存在如此大的尺度，多样化和动态数据，但是需要长时间的处理和分析，那么它就不称为大数据。从另一个角度来看，到实现这些数据的快速处理，必须没有办法手动实现，因此有必要使用机器实现它。
大容量数据未得出结论。实际上，没有结论。SO被称为大数据的规模根本没有具体的标准，也不能被视为大数据。但另一方面，我们需要注意，当前数据确实越来越大。根据国际公司的IBM研究，截至2020年，世界的数据量表将达到今天的数十个次数。Data只能用像ZB这样的庞大计算单元来计算。
因此，由于大数据不是通过大数据来衡量的，所以什么是大数据？
这必须引用前面提到的IBM公司。它们具有大数据的5V理论的众所周知的集合：音量（大），速度，多样性（多样性），价值（价值）和真实性（AuthenticityTo）。
1.音量（大量）
也有人说，大数据不是通过大容量来衡量的，但是大数据必须代表此数据中的一定量顺序，因此不能在机器上处理。
2.速度（高速）
ZB级别的数据不仅带来了数据存储问题。它还表示，数据处理的速度必须达到一定的边界值。否则，对于我们来说，很难获得第二千级广告。
3.多样性（多样性）
目前，这种爆炸性增长数据实际上是更非结构的数据，并且该数据与我们传统印象中存储在Excel中的两个维表不同。未结构的数据以声音，图像，地理位置，地理位置，地理位置，地理位置，地理位置，视频和其他形式。使用的数据表示更高的数据处理要求。
4.值（值）
大数据是否具有高价值的代名词？不是，但大数据代表具有较低价值密度的数据。使用一个成语来描述当前的数据分析或数据挖掘，也就是说，大浪被冲进。大数据，我不得不说这是一个机会和挑战。
5.可耐力（真实）
大数据是真的吗？根本不是。为什么要说，想象当前的作弊流量，您敢于确保您的用户数据不是错误的吗？因此，大数据也可以被伪造。我们必须有一对明智的眼睛，但要区分大数据的质量。
结论：以上是首席CTO注释给所有人引入的最低数据。我希望这对每个人都会有所帮助。如果您想了解有关此信息的更多信息，请记住收集并关注此网站。