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深入了解大数据的概念及特征

深入了解大数据的概念及特征

大数据是一种广义的概念,它用来描述今天信息时代产生的海量数据,经由技术设备不断记录、处理的数据的总称。大数据多指无组织的、未经加工的、浩瀚无垠的异构数据集合,其中包含着我们以往看不到、听不到、想不到的潜在信息。它从网站的访问量、搜索结果、广告内容、社交网络状态、自动识别设备的输入结果、手势识别结果等,到传统的商业文档、电子表格、传感器,从病人的就医病史、处方到X光扫描报告,从天气气候到地面气象观测台的数据,从重要的国家政策、资源分配到销售数据,再到机器学习的模型-都可以通过Data Mining,变成作为有效支撑智能决策的重要资源。

大数据技术的六大特征关键词:即数据量(Volume)、数据类型(Variety)、数据速度(Velocity)、数据价值(Value)、数据可用性(Availability)和数据精确度(Accuracy)。

首先,数据量特征(Volume)指的是大数据中采集存储的数据在量级上的增长,比如说数据量在持续不断增大,采集的类型也更加多样化,而且在整个时段上都存在数据浪潮的特点。

其次,数据类型特征(Variety)指的是大数据中采集存储的数据变得多样化,从即时抓取的社交网络状态、搜索结果、影像、位置数据等,到传统的商业文档、电子表格、传感器、X光扫描报告、天气气候信息等,都可以通过Data Mining变成重要的数据资源。

然后,数据速度特征(Velocity)指的是大数据处理的实时性,比如说数据的实时性要求数据处理必须在极短的时间范围内完成,而且最大限度地减少时间消耗。

此外,数据价值特征(Value)指的是大数据中基于采集、应用的数据要具有价值相关性,这里的价值要求不仅要从此可以满足企业及用户的相关需求,而且要根据实际情况更新调整价值参数,使得大数据所搭建的智能决策系统得以持续性改进,使得基于大数据的精确决策、预测更加准确。

随后,数据可用性特征(Availability)指的是更好地保障大数据的可用性,比如说可以确保数据可以随时随地可用,而且符合几乎零时间延迟的要求。

最后,数据精确度特征(Accuracy)指的是大数据信息的精确性,比如说要根据实际需求,精确分析其中庞杂的信息,例如大数据格式的识别,这往往会影响基于大数据的精确决策和预测。

总之,大数据技术包括数据量(Volume)、数据类型(Variety)、数据速度(Velocity)、数据价值(Value)、数据可用性(Availability)和数据精确度(Accuracy)6个特征关键词,他们的发展直接推动了大数据技术的发展,使得大数据作为有效支撑智能决策的重要资源。

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