大数据中的3v

数据的成就不仅仅是传统定义中的“三个v”，即成交量、速度和品种。对于金融机构来说，更重要的是第四个V，即价值。“Da 数据”的价值不仅体现在对金融机构财务相关指标的直接影响上，还体现在推动商业模式变革的能力上，即不断引发传统金融机构的嵌入式变革。Big 数据从四个方面改变了传统的数据金融机构的运营模式，从而实现了巨大的商业价值。

big 数据 era，对人们生活的影响首次被提出。数据时代伴随麦肯锡而来:“数据，已经渗透到每一个行业和商业职能领域，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。”Gartner给出的定义是“Da 数据”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来拥有更强的决策力、洞察和发现能力以及流程优化能力。

1，卷:数据确定了数据考虑的价值和潜在信息；2.品种:数据多种类型；3.速度:指获得的速度数据；4.可变性:妨碍处理和有效管理的过程数据。5.正品:质量数据。6.复杂:数据数量巨大，来源多样。

有哪些七大数据定义大数据你需要知道的？很多人可能还是很迷茫。我们先来看看Da 数据的一些主要定义。首先要注意的是，业内人士普遍认同“大”数据不仅仅是多数据。(1)Da数据Da数据的原始特征可以用很多词来描述。DougLaney在2001年首次提出了“3V”模型，包括成交量、速度和品种。

(2)大数据:技术为什么12年前的老名词突然被放在聚光灯下？这不仅是因为我们现在比十年前有更多的数量、速度和品种。而是因为Da 数据是由新技术推动的，尤其是快速发展的开源技术，比如Hadoop等用于存储和处理的NoSQL方法数据。这些新技术的使用者需要一个术语来区别于以前的技术，于是“big 数据”就成了他们的最佳选择。如果你去参加big 数据大会，你一定会发现，涉及到relational 数据 library的会议会很少，不管他们提倡多少V。

big 数据如何改变数据库结构说到“数据库”，大多数人都会想到有着30多年历史的RDBMS。然而，这可能很快就会改变。大量新的竞争者正在争夺这个重要的市场。他们的方法多种多样，但都有一个共同点:都极其专注于大数据。新的数据迭代衍生品的推广，大多是基于底层数据:数量、速度、品种的3V特性。本质上，今天的数据比以往任何时候都更快、更大、更多样化。

“基本上，它们无法扩展到一个很大的数字，或者很快，或者不同种类的数据”a 数据分析和数据科学咨询机构总裁格雷戈里认为。这是哈特汉克斯最近发现的。到2013年左右，营销服务机构使用了不同的数据库，包括MicrosoftSQLServer和Oracle Real Application Cluster(RAC)的组合。“我们注意到，随着时间的推移，我们的系统处理信息的速度不够快，”一家技术开发公司的负责人肖恩说。

要理解“大”数据的概念，要从大说起。大的指数据 scale，大的数据一般指1024GB以上的。大数据不同于过去的海量数据，其基本特征可以用四个V(体量、品种、价值、速度)来概括，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。第一，数据巨大。从TB级跳到PB级。

第三，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，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。遍布全球的物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC、各种传感器都是数据来源或承载模式。大数据技术是指从各种类型的巨大数据中快速获取有价值信息的技术。

狭义上，所谓的“大数据”是指用现有的通用技术难以管理的大量数据的集合。广义定义:Da 数据是一个综合的概念，它包括数据由于其4V特性而难以管理，存储、处理和分析这些的技术数据以及分析这些的能力数据。