大数据是什么知识介绍

目前关于大家提出的大数据是什么这个问题，大家都希望能够得到一个答案，那么小编今天就去收集了一些大数据是什么相关的内容来分享给大家，如果大家感兴趣的话可以接着往下看。

大数据（big data）是描述大量数据（包括结构化和非结构化数据）的术语，它们每天都会覆盖大量业务。但重要的不是数据量，而是对重要数据的处理方式，可以洞察分析大数据，从而获得更好的决策和战略性业务变动。

大数据（big data）是描述大量数据（包括结构化数据和非结构化数据）的术语，它们每天都会覆盖大量业务。但重要的不是数据量。这是组织对重要数据的处理方式。可以分析大数据的洞察力，从而获得更好的决策和战略性业务变动。

虽然术语“大数据”相对较新，但收集和存储大量信息以进行最终分析的行为已经很久了。这个概念在 21 世纪初获得了动力，当时行业分析师 Doug Laney 将现在主流的大数据定义表达为三个 V：

卷，组织从各种来源收集数据，包括业务交易，社交媒体和来自传感器或机器到机器数据的信息。在过去，存储它将是一个问题 – 但新技术（如 Hadoop）减轻了负担。

速度，数据以前所未有的速度流入，必须及时处理。RFID 标签，传感器和智能电表正在推动近乎实时处理数据的需求。

品种，数据有各种格式 – 从传统数据库中的结构化数字数据到非结构化文本文档，电子邮件，视频，音频，股票报价数据和金融交易。

在 SAS，我们在大数据方面考虑两个额外的维度：

变化性，除了速度和数据种类的增加之外，数据流还可能与周期性峰值高度不一致。社交媒体中有什么趋势吗？每日，季节性和事件触发的峰值数据负载可能难以管理。非结构化数据更是如此。

复杂，今天的数据来自多个来源，这使得难以跨系统链接，匹配，清理和转换数据。但是，有必要连接和关联关系，层次结构和多个数据链接，否则您的数据可能会迅速失控。

大数据的重要性不在于您拥有多少数据，而在于您使用它做了多少。您可以从任何来源获取数据并进行分析，以找到能够降低成本，减少时间，新产品开发和优化产品，以及智能决策的答案。将大数据与高性能分析结合使用时，您可以完成与业务相关的任务，例如：

近乎实时地确定故障，问题和缺陷的根本原因；

根据客户的购买习惯在销售点生成优惠券；

在几分钟内重新计算整个风险组合；

在欺诈行为影响您的组织之前检测它。

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