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大数据技术是指从各种数据中快速获取有价值信息的能力。大数据的技术，包括大型平行处理（MPP）数据库，数据挖掘功率网格，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，云计算平台，互联网和可扩展的存储系统。
大数据具有以下四个功能：
首先，数据量很大。例如，人类生产的所有打印材料的数据量仅为200pb。接近EB级别。
第二个是多种数据类型。当前的数据类型不仅是文本形式，而且是图片，视频，音频和地理位置信息等各种数据。个性化数据是绝对多数的。
第三个是快速处理速度。数据处理遵循“ 1第二定律”，可以快速从各种数据中获取高价值信息。
第四个是低值密度。举例说，一个小时的视频，在不间断的测试过程中，有用的数据只有一两秒钟。
一个，大容量
根据MA Haixiang的理解，天文学和遗传学是大数据转化的最早领域。2000年，当Sloan Digital Sky Touring项目启动时，新墨西哥州的望远镜。一旦在2016年，2016年就使用了智利全景塔勒的大型全景观看，并且在5天内收集的信息量将等同于前者的10年信息文件。
第二，多样性
随着传感器，智能设备和社交协作技术的快速开发，组织中的数据变得更加复杂，因为它不仅包括传统的关系数据，还包括网页，Internet日志文件（包括点击流数据），搜索对于搜索索引，社交媒体论坛，电子邮件，文档，主动和被动传感器数据以及其他原始，半结构和非替代数据。
三个快速速度
1.快速仍然太长了。更多和更多的数据挖掘趋向于前端，也就是说，预先了解预测并直接提供服务对象所需的个性化服务。例如，对于大多数产品而言，找到客户“联系人”的最佳时间不是结帐之后，而是客户仍在篮子里的时候。
2.电子商务网站从点击流，浏览历史记录和行为（例如，将购物车放入购物车）实时发现客户的即时意图和兴趣，并基于此来推动商品。这是“快速”的价值。
四，真实性
1.数据的重要性在于支持决策。数据的规模无法确定是否可以帮助决策。
2.大数据是互联网到当前阶段的一种外观或特征。无需神话或敬畏。针对由云计算代表的技术创新窗帘，这些窗帘很难收集一开始使用的数据。通过对各种行业的持续创新，大数据将逐渐为人类创造更多价值。
不得使用一台计算机处理大数据，并且必须采用分布式体系结构。BIG数据还具有某些特征和属性。以下是我编译的大数据的内容。我希望每个人都喜欢它！
大数据的主要介绍
大数据（大数据）是指在一定时间内无法捕获，管理和处理常规软件工具的数据集。质量，高增长率和多元化信息资产，
在Victor Mirr-In撰写的“大数据时代”中写的“大数据时代”中，大数据指的是所有数据涉及所有数据进行分析和处理，而无需随机分析方法（示例调查）.big数据5V功能（IBM提出的）：体积（大数），速度（高速），品种（多样），值（值），真实性。
大数据的功能
卷：数据考虑和潜在信息的价值；
品种：数据类型的多样性；
速度：指获得数据的速度；
可变性：它阻碍了处理和有效管理数据的过程。
真实性：数据质量
复杂性：大量数据，多通道源
价值：合理使用大数据以低成本创建高价值
大数据的含义
当前的社会是一个高速的社会，发展的技术，信息流通，人们的沟通越来越近，越来越方便，生活越来越方便。大数据是这个高科技时代的产物。[7]阿里巴巴创始人妈妈的讲话提到，未来时代将不是IT时代，而是DT的时代。DT是数据技术数据技术，表明大数据对阿里巴巴集团是关键。
有些人将数据与煤矿与能源进行比较。煤炭根据焦化煤炭，无烟煤，肥料煤和贫困煤炭的性质进行分类煤矿是不同的。相似，大数据不是“大”，而是“有用的”。价值内容和采矿成本比数量更重要。对于许多行业，如何使用这些大型数据是获胜竞争的关键。
大数据的价值反映在以下方面：
1）提供大量消费者提供产品或服务的企业可以使用大数据进行精确营销
2）中小型企业具有小而美丽的模型可以使用大数据进行服务转换
3）面对互联网压力，必须改变传统企业。
但是，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不意味着它可以取代所有关于社会问题的理性思考，并且在大量数据中不能消灭科学发展的逻辑。至于今天，许多人忙于这些信息积累，因此他们已经失去了对问题的理解和解决方案。“这确实需要保持警惕。
在这个快速发展智能硬件的时代，困扰应用程序开发人员的一个重要问题是如何找到权力，覆盖率，传输速度和成本之间的微妙平衡。企业组织使用相关数据和分析来帮助他们降低成本，提高效率，开发新产品，做出更明智的业务决策等。例如，通过结合大数据和高性能的分析，可能会发生以下对企业有益的情况：
1）及时分析故障，问题和缺陷，每年可以节省数十亿美元。
2）计划数千辆快速车辆的实际时间运输路线，以避免阻塞。
3）分析所有SKU以定价和清理库存，以最大化利润。
4）按照客户的购买习惯，推动他可能感兴趣的优先信息。
5）快速从大量客户中识别金牌客户。
6）使用点击流分析和数据挖掘以避免欺诈。
大数据结构
大数据是互联网到当前阶段的一种外观或特征。无需神话或敬畏。在以云计算为代表的技术创新窗帘上，这些似乎很难收集一开始使用的数据。通过对各种行业的持续创新，大数据将逐渐为人类创造更多价值。
其次，如果您想要系统的认知大数据，则必须以全面而详细的方式分解它。我从三个级别开始：
第一层是理论，理论是认知的必要方法，它也是一个广泛认可和传播的基线。在此，从大数据的特征和理解行业的总体描绘和质量。在对大数据价值的讨论中对大数据的宝贵性的深入分析；大数据的发展趋势；看看人与数据之间的长期游戏。
第二层是技术。技术是大数据价值和基石的手段。在此，分别从云计算，分布式处理技术，存储技术和感知技术的开发中开发了大数据。
第三级是实践，实践是大数据的最终表达。在这里，互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据以及个人的大数据，以描绘出美丽的场景大数据和即将到来的蓝图。
大数据应用
洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作使用大数据来预测犯罪。
Google流感趋势使用搜索关键字来预测鸟类流感的传播。
统计学者Nate Silver使用大数据来预测2012年美国选举。
麻省理工学院使用手机定位数据和流量数据来建立城市规划。
Messi Department商店的真实定价机制。根据需求和库存，该公司基于SAS系统的系统可调整高达7300万种商品的价格。
长期以来，医疗行业遇到了大量数据和非结构化数据的挑战。近年来，许多国家积极促进医学信息的发展，这导致许多医疗机构拥有用于重大数据分析的资金。
大数据的主要特征
首先，数据量很大。从结核病水平，跳到PB级别。
其次，有多种类型的数据，例如在线日志，视频，图片，地理位置信息。
第三，值密度很低。以连续和不间断监视的过程为例，视频可能只有一两秒钟。
第四，快速处理速度。1第二定律。最后一点也不同于传统数据挖掘技术。物联网，云计算，移动互联网，汽车网络，移动电话，平板电脑，PC和各种传感器的各个角落地球都是所有数据源或载体。
结论：以上是首席CTO的一般内容指出，大数据具有大数据的5V特征。感谢您花时间阅读本网站的内容。我希望这对您有帮助。关于5V的5V的大数据的更多信息，特征是应该在本网站上找到哪些公司的相关内容。