傳統數據和大數據的區別

       就像一切新事物一樣，“大數據”還沒有明確定義。太年輕了，甚至連最時尚的大學都沒有時間去跟上這門課程，最有風度的專家都沒能做到。有理論是江湖一統天下。研究它的人們仍然感到，大數據到底是和傳統數據有關系什么關系呢？接下來小編為大家介紹介紹傳統數據和大數據的區別。

AWS

2.6

15條點評

咨詢產品

免費試用

解決用戶選型困難的好軟件，有各維度的信息

客戶案例

暫無

合作品牌

10

傳統數據和大數據的區別

傳統數據和大數據的區別

       第一、計算機科學在大數據出現之前，非常依賴模型以及算法。人們如果想要得到精準的結論，需要建立模型來描述問題，同時，需要理順邏輯，理解因果，設計精妙的算法來得出接近現實的結論。因此，一個問題，能否得到最好的解決，取決于建模是否合理，各種算法的比拼成為決定成敗的關鍵。然而，大數據的出現徹底改變了人們對于建模和算法的依賴。舉例來說，假設解決某一問題有算法A 和算法B。在小量數據中運行時，算法A的結果明顯優于算法B。也就是說，就算法本身而言，算法A能夠帶來更好的結果；然而，人們發現，當數據量不斷增大時，算法B在大量數據中運行的結果優于算法A在小量數據中運行的結果。這一發現給計算機學科及計算機衍生學科都帶來了里程碑式的啟示：當數據越來越大時，數據本身（而不是研究數據所使用的算法和模型）保證了數據分析結果的有效性。即便缺乏精準的算法，只要擁有足夠多的數據，也能得到接近事實的結論。數據因此而被譽為新的生產力。

       第二、當數據足夠多的時候，不需要了解具體的因果關系就能夠得出結論。例如，Google 在幫助用戶翻譯時，并不是設定各種語法和翻譯規則。而是利用Google數據庫中收集的所有用戶的用詞習慣進行比較推薦。Google檢查所有用戶的寫作習慣，將最常用、出現頻率最高的翻譯方式推薦給用戶。在這一過程中，計算機可以并不了解問題的邏輯，但是當用戶行為的記錄數據越來越多時，計算機就可以在不了解問題邏輯的情況之下，提供最為可靠的結果。可見，海量數據和處理這些數據的分析工具，為理解世界提供了一條完整的新途徑。

       第三、由于能夠處理多種數據結構，大數據能夠在最大程度上利用互聯網上記錄的人類行為數據進行分析。大數據出現之前，計算機所能夠處理的數據都需要前期進行結構化處理，并記錄在相應的數據庫中。但大數據技術對于數據的結構的要求大大降低，互聯網上人們留下的社交信息、地理位置信息、行為習慣信息、偏好信息等各種維度的信息都可以實時處理，立體完整地勾勒出每一個個體的各種特征。

       伴隨著網絡產業的迅速發展，大數據開發已經成為IT行業中最受歡迎的語言之一。據了解，該公司了解到，人才的需求正在逐步增加。由于前景好，薪水高，所以有很多人開始通過轉型進入了大數據分析行業里面的發展，一些人依然在觀望。以上就是傳統數據和大數據的區別的全部內容，希望能幫到大家。