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                                                                                  大數據(big data),指無法在一定時間範圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合,是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

                                                                                  在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣捷徑,而採用所有數據進行分析處理 。大數據的5V特點(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(低價值密度)、Veracity(真實性) 。

                                                                                  對於“大數據”(Big data)研究機構Gartner給出了這樣的定義。“大數據”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

                                                                                  麥肯錫全球研究所給出的定義是:一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力範圍的數據集合,具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵  。

                                                                                  大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息,而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之,如果把大數據比作一種產業 ,那麼這種產業實現盈利的關鍵 ,在於提高對數據的“加工能力” ,通過“加工”實現數據的“增值”。

                                                                                  從技術上看 ,大數據與雲計算的關係就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單臺的計算機進行處理,必須採用分佈式架構。它的特色在於對海量數據進行分佈式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分佈式處理、分佈式數據庫和雲存儲、虛擬化技術 。

                                                                                  隨着雲時代的來臨  ,大數據(Big data)也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認爲,大數據(Big data)通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據 ,這些數據在下載到關係型數據庫用於分析時會花費過多時間和金錢 。大數據分析常和雲計算聯繫到一起 ,因爲實時的大型數據集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

                                                                                  大數據需要特殊的技術,以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據 。適用於大數據的技術,包括大規模並行處理(MPP)數據庫、數據挖掘、分佈式文件系統、分佈式數據庫、雲計算平臺、互聯網和可擴展的存儲系統 。

                                                                                  Processed in 0.002043 Second.