Welche Datenebene kann Big Data gut verarbeiten?

Apropos Big Data: Ich denke, jeder hat nur von dem Konzept gehört, aber es gibt keinen Standard darüber, was es genau ist und wie man es definiert, denn unserer Meinung nach werden viele Unternehmen als Big-Data-Unternehmen bezeichnet, und ihre Es gibt Hunderte davon, aber sie sind nicht leicht zu verstehen, daher schlage ich vor, dass wir Big Data wörtlich verstehen sollten. In „The Era of Big Data“ von Victor Mayer-Schoenberg und Kenneth Cukier wurden vier Aspekte erwähnt Merkmale von Big Data:

Das erste ist, dass die Menge relativ groß ist. Nur das Datenvolumen erreicht das PB-Niveau oder darüber kann als Big Data bezeichnet werden. (Empfohlenes Lernen: Python-Video-Tutorial)

1PB entspricht 1024 TB, 1 TB entspricht 1024 G, dann entspricht 1 PB 1024 * 1024 G Daten.

Das zweite ist ein tolles Preis-Leistungs-Verhältnis.

Wenn Sie mehr als 1 PB Internetdaten aller 20-35 jungen Menschen im Land haben, dann haben diese natürlich einen kommerziellen Wert. Durch die Analyse dieser Daten können wir beispielsweise die Hobbys kennen dieser Leute und leiten dann die Entwicklungsrichtung von Produkten usw.

Wenn wir die Daten von Millionen von Patienten im ganzen Land haben, können wir das Auftreten von Krankheiten vorhersagen, indem wir diese Daten analysieren. Dies sind die Werte von Big Data.

Der dritte Punkt ist Vielfalt.

Wenn es nur einzelne Daten gibt, dann haben die Daten keinen Wert. Beispielsweise gibt es nur einzelne personenbezogene Daten oder die von einem einzelnen Benutzer übermittelten Daten. Diese Daten können nicht als Big Data bezeichnet werden. deshalb nennt man es Big Data. Es muss auch vielfältig sein.

Zum Beispiel hat jeder unter den aktuellen Internetnutzern unterschiedliche Merkmale wie Alter, Bildung, Hobbys, Persönlichkeit usw. Das ist natürlich die Vielfalt von Big Data, wenn man es auf das ganze Land ausdehnt. dann wird die Datenvielfalt vielfältiger sein, und es wird in jeder Region und in jedem Zeitraum eine unterschiedliche Datenvielfalt geben.

Der vierte ist schnell.

Die logische Verarbeitungsgeschwindigkeit von Daten durch Algorithmen ist sehr hoch. Die 1-Sekunden-Regel kann schnell hochwertige Informationen aus verschiedenen Datentypen gewinnen. Dies ist auch im Wesentlichen anders .

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