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越来越多人提出更多的「V」来解释大数据

发布时间:2019-06-12 11:03 来源:未知 编辑:admin

  大数据(Big Data)——或称巨量资料,顾名思义,是指大量的资讯,当资料量庞大到资料库系统无法在合理时间内进行储存、运算、处理,分析成能解读的资讯时,就称为大数据。

  这些巨量资料中有着珍贵的信息,像是关联性(Unknown Correlation)、未显露的模式(Hidden Patterns)、市场趋势(Market Trend),可能埋藏着前所未有的知识跟应用等着被我们挖掘。

  由于资料量太庞大,流动速度太快,现今科技无法处理分析,促使我们不断研发出新一代的资料储存设备及科技,希望从大数据中萃取出那些有价值的资讯。

  「Big Data」这个词最早由 IBM 提出,2010 年才真正开始受到注目,并成为专业用语登上维基百科,算是「大数据」的正式问世。

  2012 年,《纽约时报》的专栏文章「The Age of Big Data2」更是宣告了「大数据时代」的来临。

  大部分机构都将大数据的特性归类为「3Vs」或「4Vs」–– 资料量(Volume)、资料传输速度 (Velocity)、资料类型(Variety),以及后来提出的真实性(Veracity)。以下整理了 4Vs 简单的定义跟解释:

  以前人们「手动」在表格中记录、累积出数据;现在数据是由机器、网路、人与人之间的社群互动来生成。你现在正在点击的滑鼠、来电、简讯、网路搜寻、线上交易... 都正在生成累积成庞大的数据,因此资料量很容易就能达到数 TB(Tera Bytes,兆位元组),甚至上看 PB(Peta Bytes,千兆位元组)或 EB(Exabytes,百万兆位元组)的等级。

  资料的传输流动(data streaming)是连续且快速的,随着越来越多的机器、网路使用者,社群网站、搜寻结果每秒都在成长,每天都在输出更多的内容。公司跟机构要处理庞大的资讯大潮向他们袭来,而回应、反应这些资料的速度也成为他们最大的挑战,许多资料要能即时得到结果才能发挥最大的价值,因此也有人会将 Velocity 认为是「时效性」。

  大数据的来源种类包罗万象,十分多样化,如果一定要把资料分类的话,最简单的方法是分两类,结构化与非结构化。早期的非结构化资料主要是文字,随着网路的发展,又扩展到电子邮件、网页、社交媒体、视讯,音乐、图片等等,这些非结构化的资料造成储存(storage)、探勘(mining)、分析(analyzing)上的困难。

  这个词由在 Express s 担任首席数据官(Chief Data Officer, CDO)的 Inderpal Bhandar 在波士顿大数据创新高峰会(Big Data Innovation Summit)的演讲中提出,认为大数据分析中应该加入这点做考虑,分析并过滤资料有偏差、伪造、异常的部分,防止这些「dirty data」损害到资料系统的完整跟正确性,进而影响决策。

  越来越多人提出更多的「V」来解释大数据,像是 Volatility、Validity、Value、Victory 等,这些分歧的意见不再赘述,只要知道有这些说法,如果以后听到别人说「7Vs」时不要觉得惊讶就行啦!

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