大数据 时效性 价值,大数据不是数据量的大

大数据有四个特点:1)海量数据规模。大数据与传统数据最大的区别是海量数据规模，即“在获取、存储、管理和分析方面远远超出传统数据库软件工具能力的数据集合”。就商业WiFi公司所拥有的数据而言，即使整合一个商场或商业中心所采集的数据，也很难达到这个“超范围”的数据量，更何况很少有WiFi公司能分布一整个商业中心。目前大部分商业WiFi公司还处于小规模发展阶段，获得的数据多为某个店铺或个体商家的数据，不能称之为大数据。

全球知名咨询公司麦肯锡率先提出大数据时代的到来。麦肯锡表示:数据已经渗透到当今每个行业和商业功能领域，成为重要的生产要素。人们对海量数据的挖掘和应用，预示着新一波生产力增长和消费者剩余的到来。大数据在物理、生物、环境生态、军事、金融、通信等行业领域已经存在了一段时间，但却是因为近年来互联网和信息产业的发展才引起人们的关注。

2.类型很多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理信息等。各类数据对数据处理能力提出了更高的要求。3.低值密度。比如，随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度低。如何通过强大的机器算法更快地“净化”数据的价值，是大数据时代亟待解决的问题。4.速度快时效性高第四个特点是处理速度快，时效性要求高。

什么是大数据第一？先不说百科里的学术定义。搜索一下就能找到，超子感性的介绍大数据。首先，大数据的“大”如果用“多”来形容就比较好理解了。那么这个“多”可以指两个方面:1。数据多，也就是样本数据足够多，那么挖掘出来的数据的价值就更可靠。如果只有一两个数据，即使得出结论也不能相信。2.数据有很多种，可以是数字、文字、图片、视频、音频、销售数据等等。

看数据的准确率高，不管数据有多大，多丰富。首先要保证数据的准确性和准确性。比如我想分析身边快消产品的消费习惯，但是我带来了很多数码产品的销售数据。再多的数据也不值。那么一定是高度时效性的，这也可以分为两个方面。1，数据本身的时效性，如果你用的是10年前的一堆数据，其实参考价值并不大，毕竟时代早就过去了，当然也不是绝对的，但是和大多数应用相比，数据越“新鲜”越好。

关于数据的价值，也许专业人士可以帮到你。八类数据才能产生真正的大数据价值。大数据近年来在社会上引起了很多关注，在实践中也表现出了很多时效性。不像早些年，人们还在讨论这个概念，考虑它能否在中国这片土地上茁壮成长。现在看来已经成为现实了。就我自己的工作而言，我认为有三个问题是我们应该注意的。第一，大数据的发展离不开基础设施。我们没有新的数据库技术，也谈不上云计算之类的东西。

我觉得对于基础设施，现在可能要考虑一个新的路径和思路，就是创新。可能是共建、共享、共同购买服务，也可能是购买第三方的服务，用云的方式或者公有云来解决。第二，我觉得最重要的大概是数据来源，数据来源和获取的方式。不解决就要走很长一段弯路。我觉得可能有八类数据来源，每一类都不一样。第一类，政府信息，部门之间共享。

1。数据类型多:对数据处理能力提出了更高的要求，如web日志、音频、视频、图片、地理位置信息等类型的数据。2.处理速度快，时效性高:区别于传统的数据挖掘，这也是大数据最显著的特点。3.数据价值密度相对较低:随着物联网的广泛应用，无处不在的海量信息感知和信息，但价值密度较低。大数据时代迫切需要解决的问题是:如何通过强大的机器算法，更快地“净化”数据的价值。

现在来看，大数据的规模一直是一个变化的指标，单个数据集的规模可以从几十TB到几PB。换句话说，需要20，000台配备50GB硬盘的个人电脑来存储1PB的数据，此外，许多意想不到的来源可以生成数据。2.高速:指创建和移动数据的速度，在高速网络时代，创建实时数据流已经成为一种流行趋势，主要是通过优化软件性能的高速计算机处理器和服务器。