舍恩伯格 大数据特点,大数据之父舍恩伯格

目前数据的类型不仅仅是文字，还有图片、视频、音频、地理信息等等。个性化数据占绝对多数。第三，处理速度快。数据处理遵循“1秒定律”，从各类数据中可以快速获取高价值信息。第四，价值密度低。以视频为例。一个小时的视频在持续测试过程中可能只有一两秒有用数据的。

Da 数据是指数据集合中的内容在一定时期内无法被常规软件工具捕获、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。综合来看，Da 数据分为四个特点。第一，丰富。计量单位是PB级，存储内容很多。第二，高速。大数据在采集速度和分析速度上需要及时快速。保证短时间内有更多的人收到信息。第三，多样性。数据来源于各种渠道，包括文字数据、图片数据、视频数据等等。

第四，价值。Da 数据不仅本身有信息价值，还有商业价值。Da 数据也分为结构化、半结构化和非结构化。结构化简单来说就是数据 library，通过二维表格数据进行逻辑表达和实现。非结构化意味着数据结构不规则或不完整，没有预定义数据模型。由人类产生数据大部分是无结构的数据。

“Da数据”是指以多种形式从多个来源收集的庞大的数据群，往往是实时的。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。

特点:丰富、多样、高速、超值数据四大特点是丰富、多样、高速、超值。大数据(bigdata)，IT行业术语，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。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式，以具备更强的决策、洞察和流程优化能力。在Victor Meyer舍恩伯格和Kenneth Cookeye的《Da 数据次》中，Da 数据指的是用all/代替随机分析(抽样调查)的捷径。

Da-2舍恩伯格:互联网比你更懂你，你的研究领域是网络经济。曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管研究项目负责人，哈佛国家电子商务研究中心网络监管项目负责人。曾任新加坡国立大学李光耀学院信息与创新战略研究中心主任。他还在耶鲁大学、芝加哥大学、弗吉尼亚大学、圣地亚哥大学和维也纳大学担任客座教授。

big 数据概念:big 数据(bigdata)，或称巨量数据，是指所涉及的、无法被当前主流软件工具捕捉、管理、处理和整理成更积极目的的信息，以帮助企业在合理的时间内做出商业决策。(在Victor Mayer和Kenneth Cookeye写的“Da舍恩-1”中，[2] Da 数据指的是一种没有随机分析(抽样调查)的捷径。

《中国计算机报》发表的《架构Big 数据:挑战、现状与展望》一文列举了big 数据分析平台的几个重要特征，分析总结了当前实现并行的主流平台数据库、MapReduce以及基于它们的混合架构。数据的四个“V”有四个特点:第一，数据巨大。

仔细看完一部作品，大家一定收获颇丰。是时候写个检讨，记录一下了。不要以为看完就可以随便应付自己的感受。以下是我整理的一篇读后感范文维克多·迈耶舍恩-1/Da数据Times，仅供你参考，希望对你有所帮助。维克多·迈耶舍恩伯格Big数据Times:Part 1对畅销书、热门话题、时尚科技不感兴趣。书刊，喜欢有一定年份的。

新奇的产品是我力所不及的，我习惯用成熟的技术产品。既不清高，也不冷漠，就是和现实保持一定的距离，给自己留一些思考的空间，这个习惯最近被打破了。因为工作的原因，我接触过，“Da 数据”这个新兴的概念开始频繁的进入我的视野，抑制不住内心的好奇，在网上买了“Da 数据次”，爱不释手。三天看完，还是蛮有收获的，这本书有以下特点。首先，作者站在理论的制高点，清晰地阐述了“大-2”给人类工作、生活、思维带来的创新，“大-2”时代的三种典型商业模式，“大-2”时代对个人隐私保护和公共安全提出的挑战。