大数据数据量巨大,大数据的定义

1。大数据(bigdata)又称为巨大数据，是指以多种形式从许多不同来源收集的巨大数据集，往往是实时的。在企业对企业销售的情况下，这些数据可能来自社交网络、电子商务网站、客户访问记录和许多其他来源。2.大数据的特点:(1)数据量巨大:从TB级到PB级。(2)数据类型多样:各种网络日志、视频、图片、地理信息等等。

(4)处理速度快:1秒定律，这也是与传统数据挖掘技术的本质区别。物联网，云计算，移动互联网，车联网，手机，平板电脑，PC，遍布全球的各种传感器，都是数据来源或者承载方式。3.大数据对企业的意义:(1)及时分析故障、问题、缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。(2)为上千辆快递车规划实时交通路线，避免拥堵。

Bigdata(英文:Bigdata)，或称海量数据，是指涉及数据量如此之大，以至于目前主流的软件工具无法对其进行拦截、管理、处理和组织，以帮助企业在合理的时间内做出更加积极的商业决策的信息大数据。有四个特点:(1)数据量大:大数据的初始计量单位至少为P(。

(3)价值密度低:随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息量巨大，但价值密度低。如何通过强大的机器算法更快的提纯数据的价值，是大数据时代亟待解决的问题。(4)速度快、速度高:这是大数据区别于传统数据挖掘的最显著特征。现有的技术框架和路线已经无法高效处理如此巨量的数据，而对于相关机构来说，如果收集到的巨量信息不能及时处理反馈出有效信息，那就得不偿失了。

不，错了。大数据是一种数据量和数据类别特别大的数据集，这种数据集无法用传统的数据库工具进行抓取、管理和处理。大数据首先指的是数据量？大，指的是大数据集，一般在10TB？关于规模，但是在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次，意味着数据的种类繁多，数据来自各种数据源，数据的类型和格式日益丰富，已经突破了以前定义的结构化数据范畴，包含了半结构化和非结构化数据。

最后一个特点是指数据的高真实性。随着人们对社会数据、企业内容、交易和应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限性被打破，企业越来越需要有效的信息力量来保证其真实性和安全性。数据采集:ETL工具负责将分布式、异构数据源中的数据，如关系数据、平面数据文件等提取到临时中间层，进行清洗、转换和集成，最终加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理和数据挖掘的基础。

大数据特点:数据量大，类型多样，价值密度低。全球知名咨询公司麦肯锡最早提出“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。第一个特点是数据量大。大数据的计量起始单位至少是P(1000 t)、E(100万t)或Z(10亿t)。第二个特征是数据类型的多样性。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等。，各类数据对数据处理能力提出了更高的要求。

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，大数据的主要影响当今社会是一个快速发展的社会，科技发达，信息流通。人们的交流越来越密切，生活越来越方便，大数据是这个高科技时代的产物。随着云时代的到来，大数据受到越来越多的关注。