大數(shù)據(jù)的含義是什么

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大數(shù)據(jù)Big Data是指大小超出了常用的軟件工具在運行時間內(nèi)可以承受的收集，管理和處理數(shù)據(jù)能力的數(shù)據(jù)集;大數(shù)據(jù)是目前存儲模式與能力、計算模式與能力不能滿足存儲與處理現(xiàn)有數(shù)據(jù)集規(guī)模產(chǎn)生的相對概念。

大數(shù)據(jù)的含義是什么

大數(shù)據(jù)最根本之處在于信息收集方式出現(xiàn)了重大變化與革新。大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)與大量信息直接在網(wǎng)絡呈現(xiàn)關系非常緊密。

大數(shù)據(jù)的采集。科學技術(shù)及互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，推動著大數(shù)據(jù)時代的來臨，各行各業(yè)每天都在產(chǎn)生數(shù)量巨大的數(shù)據(jù)碎片，數(shù)據(jù)計量單位已從從Byte、KB、MB、GB、TB發(fā)展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB來衡量。大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)的采集也不再是技術(shù)問題，只是面對如此眾多的數(shù)據(jù)，我們怎樣才能找到其內(nèi)在規(guī)律。

數(shù)據(jù)主要分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)。在對數(shù)據(jù)進行分析時，我們應當首先思考我們的數(shù)據(jù)分類標準是什么？數(shù)據(jù)是來自于哪個領域的數(shù)據(jù)？我們的目標是什么？比如說我們按照領域分類，數(shù)據(jù)來自于數(shù)據(jù)科學領域，而該領域主要針對的是結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理目標是轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及小數(shù)據(jù)。如果是對計算機領域來說，那么數(shù)據(jù)可以分為int(整型),float(浮點型),bool(布爾型)等。

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大數(shù)據(jù)的特點：

1、數(shù)據(jù)體量巨大

現(xiàn)如今，一般的首頁導航每天需要提供的數(shù)據(jù)超過1.5PB（1PB=1024TB），這些數(shù)據(jù)如果打印出來將超過5千億張A4紙。有資料證實，就目前而言，人類生產(chǎn)的所有印刷材料的數(shù)據(jù)量僅為200PB。

2、數(shù)據(jù)價值密度低

與傳統(tǒng)信息系統(tǒng)相比，大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)價值密度相對較低，這就需要更快，更方便的方式來完成數(shù)據(jù)值提取過程，這也是當前大數(shù)據(jù)平臺所關注的核心競爭力之一。實際上，早期Hadoop和Spark平臺之所以能夠脫穎而出的重要原因是它們的數(shù)據(jù)處理（排序）速度相對較快。

3、數(shù)據(jù)多樣化

數(shù)據(jù)的形式是多種多樣的，包括數(shù)字（價格、交易數(shù)據(jù)、體重、人數(shù)等）、文本（郵件、網(wǎng)頁等）、圖像、音頻、視頻、位置信息（經(jīng)緯度、海拔等），等等，都是數(shù)據(jù)。