大数据学习之大数据概述

发布时间：2022-11-07 11:32:22 所属栏目：大数据来源：

导读：　　目录

　　一、大数据的产生

　　大数据是物联网和元计算发展到一定阶段的必然产物。

　　大数据的产生是一个逐步发展的过程，现在的大数据是一个庞大的概念，大数据不仅代表数据量大，更代表了一系列

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　　一、大数据的产生

　　大数据是物联网和元计算发展到一定阶段的必然产物。

　　大数据的产生是一个逐步发展的过程，现在的大数据是一个庞大的概念，大数据不仅代表数据量大，更代表了一系列数据价值化技术的总称。

　　目前基于大数据的场景化分析是大数据的主要应用之一，未来大数据将应用到更多的智能体系当中，为智能体提供决策支撑服务。目前人工智能的研究也逐渐以大数据为基础进行展开，未来大数据的应用领域将得到扩展。大数据本身也正在成为推动科技发展的主要驱动力，可以说未来谁掌握了数据，也就掌握了主动权。

　　二、大数据的概念

　　大数据：指无法再一定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，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

　　大数据主要解决，海量数据的采集、存储和分析计算的问题。

　　按顺序给出数据存储单位：TB PB EB

　　三、大数据的特点 1.Volume(大量)

　　截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，而历史上全人类总共说过的话的数据量大约是5EB。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业大数据量已经接近EB量级。

　　2.Velocity(高速)

　　这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2025年，全球数据使用量将达到163ZB。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。

　　3.Variety(多样)

　　这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以数据库/文本为住的结构化数据，非结构化数据越来越多大数据运用，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。

　　4.Value(低价值密度)

　　价值密度的高低与数据总量的大小成反比。

　　如何对有价值数据“提纯”成为当前大数据背景下待解决的难题。

　　四、大数据的应用场景

　　1.抖音：推荐的都是你喜欢的视频

（编辑：草根网）

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