13518219792
本文小编为大家详细介绍“大数据的概念是什么”，内容详细，步骤清晰，细节处理妥当，希望这篇“大数据的概念是什么”文章能帮助大家解决疑惑，下面跟着小编的思路慢慢深入，一起来学习新知识吧。
创新互联是专业的越秀网站建设公司，越秀接单;提供网站制作、网站设计,网页设计,网站设计,建网站,PHP网站建设等专业做网站服务;采用PHP框架,可快速的进行越秀网站开发网页制作和功能扩展;专业做搜索引擎喜爱的网站,专业的做网站团队,希望更多企业前来合作!
随着大数据时代的到来，“大数据”已经成为互联网信息技术行业的流行词汇。关于什么是大数据这个问题，大家比较认可大数据的“4V”说法。大数据的四个V，即说的是大数据的四个特征，分别是数据量大（Volume）、数据类型繁多（Variety）、处理速度快（Velocity）、价值密度低（Value）。
1、数据量大（Volume）
如果把印刷在纸上的文字和图形也看成数据的话，那么人类历史上第一次数据爆炸发生在造纸术和印刷术发明的时期。而从1986年开始到2010年的二十多年间，全球产生的数据增长了100倍。
随着时间，数据产生的速度更快，我们正生活在一个“数据爆炸”的时代。
今天，世界上30%的设置是联网的，而在不远的将来，将有更多的用户成为网民，汽车，电视，家用电器，生产机器等各种设备也将全面接入互联网。随着物联网的推广和普及，各种传感器和摄像头将遍布我们工作和生活的各个角落，这些设备每时每刻都在自动产生大量数据。
根据著名咨询机构IDC（Internet Data Center）做出的估测，人类社会产生的数据一直都在以每年50%的速度增长，也就是说，每两年就增加一倍，这被称为“大数据摩尔定律”。
这意味着，人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量之和。预计到2020年，全球将总共拥有35ZB的数据量，与2010年相比，数据量将增长到近30倍。
单位 换算关系
Byte（字节） 1Byte=8bit
KB(Kilobyte 千字节) 1KB=1024Byte
MB(MegaByte，兆字节) 1MB=1024KB
GB(Gigabyte,吉字节) 1GB=1024MB
TB(Trillionbyte,太字节) 1TB=1024GB
PB(Petabyte,派字节) 1PB=1024TB
EB(Exabyte,艾字节) 1EB=1024PB
ZB(Zettabyte,泽字节) 1ZB=1024EB
2、数据类型繁多（Variety）
大数据的数据来源众多，科学研究、企业应用和Web应用等都在源源不断地生成新的数据。生物大数据、交通大数据、医疗大数据、电信大数据、电力大数据、金融大数据等，都呈现出“井喷式”增长，所涉及的数量十分巨大，已经从TB级别跃升到PB级别。
大数据的数据类型丰富，包括结构化数据和非结构化数据，其中，前者占10%左右，主要是指存储在关系数据库中的数据，后者占90%左右，种类繁多，主要包括邮件、音频、视频、微信、微博、位置信息、链接信息、手机呼叫信息、网络日志等。
如此类型繁多的异构数据，对数据处理和分析技术提出了新的挑战，也带来了新的机遇。
3、处理速度快（Velocity）
大数据时代的数据产生速度非常迅速。在Web 2.0应用领域，在1分钟内，新浪可以产生2万条微博，Twitter可以产生10万条推文，苹果可以下载4.7万次应用，淘宝可以卖出6万件商品，人人网可以发生30万次访问，百度可以产生90万次搜索查询，Facebook可以产生600万次浏览量。大名鼎鼎的大型强子对撞机（LHC），大约每秒产生6亿次的碰撞，每秒生成约700MB的数据，有成千上万台计算机分析这些碰撞。
大数据时代的很多应用，都需要基于快速生成的数据给出实时分析结果，用于指导生产和生活实践，因此，数据处理和分析的速度通常要达到秒级响应，这一点和传统的数据挖掘技术有着本质的不同，后者通常不要求给出实时分析结果。
为了实现快速分析海量数据的目的，新兴的大数据分析技术通常采用集群处理和独特的内部设计。以谷歌公司的Dremel为例，它是一种可扩展的、交互式的实时查询系统，用于只读嵌套数据的分析，通过结合多级树状执行过程和列式数据结构，它能做到几秒内完成对万亿张表的聚合查询，系统可以扩展到成千上万的CPU上，满足谷歌上万用户操作PB级数据的需求，并且可以在2～3秒内完成PB级别数据的查询。
4、价值密度低（value）
大数据虽然看起来很美，但是，价值密度却远远低于传统关系数据库中已经有的那些数据。在大数据时代，很多有价值的信息都是分散在海量数据中的。以小区监控视频为例，如果没有意外事件发生，连续不断产生的数据都是没有任何价值的，当发生偷盗等意外情况时，也只有记录了事件过程的那一小段视频是有价值的。但是，为了能够获得发生偷盗等意外情况时的那一段宝贵的视频，我们不得不投入大量资金购买监控设备、网络设备、存储设备，耗费大量的电能和存储空间，来保存摄像头连续不断传来的监控数据。
如果这个实例还不够典型的话，那么我们可以想象另一个更大的场景。假设一个电子商务网站希望通过微博数据进行有针对性营销，为了实现这个目的，就必须构建一个能存储和分析新浪微博数据的大数据平台，使之能够根据用户微博内容进行有针对性的商品需求趋势预测。愿景很美好，但是，现实代价很大，可能需要耗费几百万元构建整个大数据团队和平台，而最终带来的企业销售利润增加额可能会比投入低许多，从这点来说，大数据的价值密度是较低的。
读到这里，这篇“大数据的概念是什么”文章已经介绍完毕，想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会，如果想了解更多相关内容的文章，欢迎关注创新互联行业资讯频道。
