大数据关键技术有哪些 大数据是什么意思？

大家好，今天来为大家解答大数据关键技术有哪些这个问题，包括大数据是什么意思？也一样很多人还不知道，因此呢，今天就来为大家分析分析，现在让我们一起来看看吧！

大数据是什么意思？

1分钟了解大数据大数据本身是一个抽象的概念。

从一般意义上讲，大数据是指无法在有限时间内用常规软件工具对其进行获取、存储、管理和处理的数据**。

目前，业界对大数据还没有一个统一的定义，但是大家普遍认为，大数据具备 Volume、Velocity、Variety 和 Value 四个特征，简称“4V”，即数据体量巨大、数据速度快、数据类型繁多和数据价值密度低，如图 1 所示。

下面分别对每个特征作简要描述。

图 1 大数据特征1）Volume：表示大数据的数据体量巨大。

数据**的规模不断扩大，已经从 GB 级增加到 TB 级再增加到 PB 级，近年来，数据量甚至开始以 EB 和 ZB 来计数。

例如，一个中型城市的视频监控信息一天就能达到几十 TB 的数据量。

百度首页导航每天需要提供的数据超过 1-5PB，如果将这些数据打印出来，会超过 5000 亿张 A4 纸。

图 2 展示了每分钟互联网产生的各类数据的量。

图 2 互联网每分钟产生的数据2）Velocity：表示大数据的数据产生、处理和分析的速度在持续加快。

加速的原因是数据创建的实时性特点，以及将流数据结合到业务流程和决策过程中的需求。

数据处理速度快，处理模式已经开始从批处理转向流处理。

业界对大数据的处理能力有一个称谓——“ 1 秒定律”，也就是说，可以从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。

大数据的快速处理能力充分体现出它与传统的数据处理技术的本质区别。

3）Variety：表示大数据的数据类型繁多。

传统 IT 产业产生和处理的数据类型较为单一，大部分是结构化数据。

随着传感器、智能设备、社交网络、物联网、移动计算、在线广告等新的渠道和技术不断涌现，产生的数据类型无以计数。

现在的数据类型不再只是格式化数据，更多的是半结构化或者非结构化数据，如 XML、邮件、博客、即时消息、视频、照片、点击流、 日志文件等。

企业需要整合、存储和分析来自复杂的传统和非传统信息源的数据，包括企业内部和外部的数据。

4）Value：表示大数据的数据价值密度低。

大数据由于体量不断加大，单位数据的价值密 度在不断降低，然而数据的整体价值在提高。

以监控视频为例，在一小时的视频中，有用的数据可能仅仅只有一两秒，但是却会非常重要。

现在许多专家已经将大数据等同于黄金和石油，这表示大数据当中蕴含了无限的商业价值。

根据中商产业研究院发布的《2018-2023 年中国大数据产业市场前景及投资机会研究报告》显示，2017 年中国大数据产业规模达到 4700 亿元，同比增长 30%。

随着大数据在各行业的融合应用不断深化，预计 2018 年中国大数据市场产值将突破 6000 亿元达到 6200 亿元。

通过对大数据进行处理，找出其中潜在的商业价值，将会产生巨大的商业利润。

大数据顾名思义就是海量的数据堆在一起，就现成了大数据，大数据分实时时间和历史数据，大数据又分it数据，ot数据，视频时间，图像数据，时空数据等多类型数据，大数据的目的就是实现更智慧，更智能。

大数据不去挖掘分析就是一堆无用的数据，所以就必须各种行业应用专家去建模，去分析挖掘。

因此在大数据面前，行业专家最吃香，码农一抓一大把，模型专家有几个。

对于企业大数据分析挖掘可以为企业提高效率，提高品质，降低成本等等若干优点，越是规模大的企业，大数据挖掘价值越大，给你举2个例子，一个就是九江某石化公司，没有进行大数据挖掘优化前年年亏损，挖掘优化后，他的效率提高了，他的品质提供了，现在每年盈利20多个亿，在石化行业，产品分多个品质，提高几个百分点就是另外一个品质，价格差异很大，这些企业产量相当惊人，上升1个百分点都很厉害。

再举个例子，滴滴优化分配问题，因为他们一段时间内产生数据量太大，没有优化前，为了解决实时性问题，用了几百万硬件堆叠，用硬件解决性能问题，优化后，一台笔记本解决，所以学好数学还是很关键的。

什么是大数据呢？例如洛杉矶警方曾对以往的刑事案件做了统计，通过算法得出了第二天的高概率犯罪地点，然后有针对性的派警察去该处巡逻，从而使得当地的犯罪现象下降20%。

这是大数据。

再比如，经济学家都认为股票无法预测，而一位剑桥大学毕业的博士搞了个公司，对有史以来几乎所有的证券交易的数据进行记录，然后通过算法进行分析。

他对什么国家政策、公司业绩、行业走向等等一眼都不看，100%地排除主观意志的，只根据计算结果来进行投资，最后赚了大钱。

这是大数据。

大数据的精髓并不在于数据的精准和数量，而在于对内在规律的挖掘和对未来趋势的预测。

其思路是：一个结果是有很多原因的，原因作用的强度可能是随机的，我们对其中作用的机理并不清楚。

我们难以找出规律性，但知道规律性就蕴含在结果数据之中，如果我们能建设合适的模型，写出好的算法，就有可能把这个规律性提炼出来，从而能科学地发现真相和预测未来。

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