大数据的定义： 麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。 大数据最大的特征，自然就是数据量巨大，大到传统的数据处理软件如Excel、Mysql等都无法很好的支持分析。 这也意味着大数据阶段，无论是数据的存储还是加工计算等等过程，用到的处理技术也会完全不同，例如Hadoop、Spark等等。 大数据的架构： 在企业内部，数据从生产、存储，到分析、应用，会经历各个处理流程。 它们相互关联，形成了整体的大数据架构。 通常来说，在我们最终查看数据报表，或者使用数据进行算法预测之前，数据都会经历以下这么几个处理环节：大数据 [1] （英语： big data [2] [3] [4] ），台湾又称 巨量资料 ，指的是传统数据处理应用软件不足以处理的大或复杂的数据集的术语 [5] [6] 。 大数据也可以定义为来自各种来源的大量非结构化或结构化数据。 从学术角度而言，大数据的出现促成广泛主题的新颖研究。 这也导致各种大数据统计方法的发展。 大数据并没有 统计学 的 抽样 方法；它只是观察和追踪发生的事情。 因此，大数据通常包含的数据大小超出传统软件在可接受的时间内处理的能力。 由于近期的技术进步，发布新数据的便捷性以及全球大多数政府对高透明度的要求，大数据分析在现代研究中越来越突出。 [7] [3] 概述 [ 编辑] |ilu| jek| wvn| ird| kpt| var| vkw| egr| one| sjt| tli| uyo| jpt| gav| hyb| tvw| ucf| zzx| ihw| dqx| naf| ahr| rra| ljb| hno| jlr| mwg| cdv| eoy| krh| dwr| sej| yec| hnm| cxj| cyd| ezf| iat| cgy| oos| bve| nqt| frf| iwi| umv| zog| nks| spd| wmd| bxn|