ビッグデータ時代の特徴は何ですか？

ビッグデータ時代の特徴は、 1. データ量が多く、ビッグデータの開始測定単位が少なくとも P、E、Z であること、 2. 種類が多く、Web も含まれることです。ログ、オーディオ、ビデオ、写真、地理 位置情報など; 3. 低い値密度; 4. 高速かつ高効率 これは、従来のデータマイニングとは異なるビッグデータの最も重要な特徴です。

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ビッグデータ時代は、大量のデータ、さまざまな種類、低値密度、高速、高効率が特徴です。

世界的に有名なコンサルティング会社マッキンゼーは、「ビッグデータ」時代の到来を最初に提唱しました。マッキンゼーは次のように述べています。「データは今日、あらゆる産業およびビジネス機能領域に浸透し、重要な生産要素となっています」 「人々は膨大なデータに夢中になっています。『ビッグデータ』の発掘と応用は、生産性の向上と消費者余剰の新たな波の到来を告げるものです。」 「ビッグデータ」は、物理学、生物学、環境学などの分野で以前から存在していました。生態学、軍事、金融、通信などの産業においても広く利用されてきましたが、近年のインターネットや情報産業の発展により人々の注目を集めています。

特徴

大量データ(ボリューム)

1つ目の特徴はデータ量の多さです。ビッグデータの開始測定単位は、少なくとも P (1000 T)、E (100 万 T)、または Z (10 億 T) です。

Variety(多様性)

2つ目の特徴は、データ型の多様性です。ウェブログ、オーディオ、ビデオ、写真、地理的位置情報などを含む複数の種類のデータにより、データ処理能力に対するより高い要件が求められます。

低い値密度 (Value)

3 番目の特徴は、データ値密度が比較的低いことです。たとえば、モノのインターネットの普及により、情報認識は遍在化し、情報は大量になりますが、価値密度は低くなります。強力なマシンアルゴリズムを通じて、データの価値をより迅速に「純化」する方法は、緊急の課題です。ビッグデータの時代に解決される。

高速性と高適時性(Velocity)

4つ目の特徴は、高速な処理速度と高適時性の要求です。これは、ビッグ データを従来のデータ マイニングと区別する最も重要な機能です。

既存の技術アーキテクチャやルートでは、このような膨大なデータを効率的に処理することができなくなり、関連組織にとって、巨額の投資をかけて収集した情報をタイムリーに処理して有効な情報としてフィードバックできなければ、損失以上の価値があります。ビッグデータの時代は、人間のデータ管理能力に新たな課題を突きつけていると同時に、より深く包括的な洞察を得るために前例のない空間と可能性を人々に提供していると言えます。

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