大数据的实时性是指,数据要具有实时性价值

也是Da 数据的4V特性。数据量大，数据种类繁多，需求旺盛，实时性 strong，数据超值，新闻里的大数据是什么意思？大数据的定义，概念:“Da 数据”是指以多种形式从多个来源收集到的庞大的数据群，常带有实时性，它有什么特点？“Da 数据”是指以多种形式从多种来源收集到的庞大的数据群，常与实时性。

large数据(bigdata)是指在可承受的时间范围内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据的集合。1.数据金额大，TB，PB，甚至EB等。数据数量数据需要分析处理。2.要求反应快，市场变化快，对数据的分析也要求快，对性能要求更高，所以数据的量对于速度来说显得有些“大”。3.数据多样性:不同数据来源，无结构数据越来越多，需要清洗，整理，筛选等操作，成为结构数据。

“Da数据”是指以多种形式从多种来源收集到的庞大的数据群，常带有实时性。Big 数据(bigdata，megadata)，即庞大的数据，是指海量的、高增长的、多样化的信息资产，需要新的处理模式来具备更强的决策、洞察和流程优化能力。Da 数据的5V特征是:体量(质量)、速度(高速)、多样性(多样性)、价值(价值密度)、真实性。

从TB级跳到PB级。其次是综艺，数据有很多类型，比如博客、视频、图片、地理信息等等。第三，价值(价值密度)低。以视频为例。在持续监控的过程中，可能只有一两秒钟有用数据吧。第四，速度(高速)，加工速度快。1第二定律。这最后一点也和传统的数据挖矿技术有着本质的区别。

Da 数据的定义。大数据，也称巨量数据，是指数据中涉及的信息大到无法被人脑甚至主流软件工具在合理的时间内捕捉、管理、处理和排列，以帮助企业做出更积极的商业决策。Da 数据的特点。数据量大，数据种类繁多，需求旺盛，实时性 strong，数据超值。各行各业都有大数据但是大量的信息和咨询比较复杂，需要我们去搜索、加工、分析、归纳、总结其深层次的规律。

随着科技和互联网的发展，“-1”的时代正在到来，各行各业每天都在产生大量的数据碎片。数据的计量单位从字节、KB、MB、GB、TB发展到PB、EB、ZB。大数据Times数据的集合已经不是技术问题，只是面对这么多数据，如何才能找到其内在规律？大数据的开挖和处理。大型数据无法通过人脑估算或单台计算机处理，必须采用分布式计算架构，依靠分布式处理、分布式数据库、云存储和云计算的虚拟化技术。因此，大数据的挖掘和处理必须使用云技术。

首先我来解释一下“Da 数据”这个词的含义和由来。最早提出Da 数据的时代来自于世界知名的咨询公司麦肯锡，涉及物理、生物、环境生态、军事、金融、通信等领域。Big 数据作为继云计算、互联网之后IT行业又一次颠覆性的技术革命。云计算主要是为数据资产提供保存和访问的场所和渠道，而数据才是真正有价值的资产。

large 数据: 1的特点。数据巨大。从TB级跳到PB级。2.数据有很多类型，比如网络日志、视频、图片、地理信息等等。3.低值密度。以视频为例。在持续监控的过程中，可能只有一两秒钟有用数据吧。4.处理速度快。1第二定律。这最后一点也和传统的数据挖矿技术有着本质的区别。概念:“Da 数据”是指以多种形式从多个来源收集到的庞大的数据群，常带有实时性。

large 数据是指在一定时间范围内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据的集合。大数据是指数据的集合，其内容在一定时期内无法被常规软件工具抓取、管理和处理。大数据技术是指从各类数据中快速获取有价值信息的能力。1.我对“大”的理解是:数据成交量，数据品种，要求实时性流速。

也是Da 数据的4V特性。符合这些特征的称为Da 数据，2.关注它的一个原因是它的巨大价值，比如ebay。建立的big 数据分析平台可以对用户的购物行为进行精准分析，通过跟踪客户的行为和测量搜索关键词广告的投入产出，优化后易贝产品销售的广告费下降了99%，但顶级卖家占总销售额的百分比却上升到了32%。关于Da 数据 Value的例子很多，具体可以自己去查。