Quelles sont les caractéristiques de base des données
Caractéristiques de base des données : 1. Volume (Volume), la taille des données détermine la valeur et l'information potentielle des données considérées ; 2. Variété (Variety), la diversité des types de données ; (Velocity) fait référence à la vitesse d'obtention des données ; 4. Variabilité (Variabilité), qui entrave le processus de traitement et de gestion efficace des données ; 5. L'authenticité, la qualité des données ; 6. La complexité, l'énorme quantité de données ; à partir de plusieurs canaux ; 7. Valeur : utilisation rationnelle du Big Data pour créer une valeur élevée à faible coût.
L'environnement d'exploitation de cet article : système Windows 7, ordinateur Dell G3.
Les données sont le résultat de faits ou d'observations, d'une induction logique de choses objectives et d'une matière première non transformée utilisée pour représenter des choses objectives.
Les données peuvent être des valeurs continues, telles que des sons et des images, appelées données analogiques ; elles peuvent également être discrètes, comme des symboles et du texte, appelés données numériques.
Caractéristiques de base des données : volume, variété, rapidité, variabilité, authenticité, complexité, valeur.
Caractéristiques du big data :
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Volume : La taille des données détermine la valeur et le potentiel informationnel des données considérées ;
Variété : la diversité des types de données
Vitesse : fait référence à la vitesse d'obtention des données
Variabilité : entrave le processus de traitement et de gestion efficace des données ;
Véracité : la qualité des données
Complexité : énorme quantité de données, provenant de plusieurs canaux
Valeur : utilisation rationnelle du Big Data pour créer une valeur élevée à faible coût
La structure du Big Data :
Le Big data comprend des données structurées, semi-structurées et non structurées. Les données non structurées deviennent de plus en plus la partie principale des données. Selon un rapport d'enquête IDC : 80 % des données des entreprises sont des données non structurées, et ces données connaissent une croissance exponentielle de 60 % chaque année.
Le Big Data n'est qu'une manifestation ou une caractéristique du développement d'Internet jusqu'au stade actuel. Il n'est pas nécessaire de le mythifier ou de le maintenir en admiration dans le contexte de l'innovation technologique représentée par le cloud computing. Des données qui semblaient à l’origine difficiles à collecter et à utiliser commencent à être facilement utilisées grâce à une innovation continue dans tous les domaines, les mégadonnées créeront progressivement plus de valeur pour l’humanité.
Deuxièmement, si vous souhaitez comprendre systématiquement le Big Data, vous devez le décomposer de manière globale et prudente, à partir de trois niveaux :
Le premier niveau est la théorie. La théorie est le seul moyen de cognition, et c'est aussi la base largement reconnue et diffusée. Ici, nous comprendrons la description et la caractérisation globales du Big Data à partir de la définition des caractéristiques du Big Data ; nous analyserons en profondeur la préciosité du Big Data à partir de la discussion sur la valeur du Big Data et obtiendrons un aperçu de la tendance de développement du Big Data ; et partons de la question particulière et importante de la confidentialité des mégadonnées. Examinons le jeu à long terme entre les personnes et les données sous un angle.
Le deuxième niveau est la technologie. La technologie est le moyen d'incarner la valeur du big data et la pierre angulaire du progrès. Ici, l'ensemble du processus du Big Data, depuis la collecte, le traitement, le stockage jusqu'à la formation des résultats, sera expliqué du point de vue du développement du cloud computing, de la technologie de traitement distribué, de la technologie de stockage et de la technologie de perception.
Le troisième niveau est la pratique, et la pratique est la manifestation ultime de la valeur du Big Data. Ici, nous décrirons la belle scène que le Big Data a montrée et le plan de sa réalisation prochaine sous quatre aspects : le Big Data Internet, le Big Data gouvernemental, le Big Data d'entreprise et le Big Data personnel.
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