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什么是大数据？

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大数据是指常规软件工具无法在一定时间框架内捕获、管理和处理的数据集 。它是一种海量、高增长、多样化的信息资产 ， 需要一种新的处理模式来具备更强的决策、洞察和发现以及流程优化能力 。
什么是大数据
大数据是指常规软件工具无法在一定时间框架内捕获、管理和处理的数据集 。它是一种海量、高增长、多样化的信息资产 ， 需要一种新的处理模式来具备更强的决策、洞察和发现以及流程优化能力 。
大数据历史和当前考虑事项
虽然大数据这个术语相对较新 ， 但收集和存储大量信息进行最终分析已经很长时间了 。这一概念在21世纪初获得了发展势头 ， 当时行业分析师Doug Laney将当前大数据的主流定义表述为三个Vs:
1.量 ， 该组织从各种来源收集数据 ， 包括商业交易、社交媒体和来自传感器或机器对机器数据的信息 。在过去 ， 存储它会是一个问题 ， 但新技术(如Hadoop)减轻了负担 。
2.速度 ， 数据以前所未有的速度流入 ， 必须及时处理 。射频识别标签、传感器和智能仪表正在推动对近实时数据处理的需求 。
3.种类和数据有各种格式 ， 从传统数据库中的结构化数字数据到非结构化文本文档、电子邮件、视频、音频、股票报价数据和金融交易 。
【什么是大数据？】在SAS ， 我们在大数据方面考虑了两个额外的维度:
1.可变性 ， 除了速度和数据类型的增加 ， 数据流可能与周期峰值高度不一致 。社交媒体有什么趋势吗？日常、季节性和事件触发的峰值数据负载可能难以管理 。对于非结构化数据尤其如此 。
2.复杂 ， 今天的数据来自多个来源 ， 这使得跨系统链接 ， 匹配 ， 清理和转换数据变得困难 。但是 ， 有必要连接和关联关系、层次结构和多个数据链接 ， 否则您的数据可能会很快失控 。
为什么大数据很重要？
大数据的重要性不在于你有多少数据 ， 而在于你用它做了多少事情 。您可以从任何来源获得数据 ， 并对其进行分析 ， 以找到能够降低成本、减少时间、开发新产品和优化产品以及做出智能决策的答案 。当您将大数据与高性能分析相结合时 ， 您可以完成与业务相关的任务 ， 例如:
1.近乎实时地确定故障、问题和缺陷的根本原因；
2.根据客户的购买习惯在销售点生成优惠券；
3.在几分钟内重新计算整个风险组合；
4.在欺诈影响您的组织之前发现欺诈 。

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