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大数据必须掌握七大核心技术概念

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Qianfeng JAVA Development Institute我想分享3天前

大数据概念

究竟什么是大数据?许多人可能仍然感到困惑。我们来看看大数据的一些主要定义。首先要注意的是,业内人士普遍认为大数据不仅仅是更多数据。

(1)初始大数据

大数据的特征可以用很多词来描述。 2001年,Doug Laney首次提出了“3V”模型,包括Volume,Velocity和Variety。从那时起,业内许多人已经将3V扩展到11V,包括有效性,真实性,价值和可见性。

(2)大数据:技术

款突然成为人们关注的焦点?这不仅是因为我们现在拥有的数量,速度和类型都比十年前更多。这是因为大数据是由新技术驱动的,尤其是快速增长的开源技术,如Hadoop和其他用于存储和处理数据的NoSQL方法。

如果您打算进入大数据开发,您可以关注ID: IT信息技术将拥有最前沿的学习信息

这些新技术的用户需要一个术语来区别于以前的技术,因此大数据是他们的最佳选择。如果你参加一个大数据会议,你肯定会发现很少有会议涉及关系数据库,无论他们传播多少个V.

(3)大数据与数据的区别

大数据技术的问题在于大数据是如此模糊,以至于业内的每个供应商都可以加入并声称其技术是大数据技术。以下是帮助公司了解当今大数据与过去大数据之间差异的两种好方法。

交易,互动和观察:这是由Hortonworks公司战略副总裁Shaun Connolly提出的。交易是我们过去收集,存储和分析的主要数据。交互是人们点击网页时获得的数据。观察是自动收集的数据。

(4)大数据:信号

SAP的史蒂夫卢卡斯认为,世界应该根据意图和时间进行划分,而不是基于数据类型。 “旧世界”主要是关于交易。记录这些交易时,我们无法对它们采取任何行动:公司不断管理“失败的数据”。在“新世界”中,公司可以使用新的“信号”数据来预测将要发生的事情并进行干预以改善这种状况。

相关示例包括跟踪人们对社交媒体上品牌的态度和预测性维护(使用复杂的算法来帮助您确定何时需要更换部件)。

(5)大数据:机会

这是来自451 Research的Matt Aslett,他将大数据定位为“由于技术限制而之前被忽略的数据”。 (虽然从技术上讲,Matt使用“暗数据”而不是大数据,但它非常接近)。这是作者最喜欢的定义,因为它适合大多数文章和讨论。

(6)大数据:隐喻

Rick Smolan在他的书中写道,大数据是“帮助地球产生神经系统的过程,我们人类只是另一种传感器。”非常深奥?如果您准备进入坑大数据开发,您可以注意ID: IT信息技术将拥有最前沿的学习信息。

(7)大数据:新瓶装旧酒

许多项目基本上使用相同的技术,而那些曾经称为BI或分析的技术突然跳入大数据行列。

一句话:尽管每个人都对大数据的定义存在很多争议,但每个人都同意大数据是一件大事,并且在未来几年将带来巨大的机遇。

如何播放大数据

随着技术的不断进步,日常工作和生活中的数据量也在不断增加,我们迎来了大数据时代。

以大数据为代表的数据密集型科学将成为新技术革命的基石。随着数据的进一步集中和数据量的增加,保护海量数据变得更加困难。分布式数据处理也增加了数据泄漏的风险。

物联网,云计算和移动互联网等新技术的发展使全球的手机,平板电脑,个人电脑和传感器成为数据源和运营商。 BYOD也诞生了。

(1)什么是大数据

根据分析公司的预测,到2013年,互联网携带的数据量将达到每年667 EB。这个概念是什么? 1EB=230GB,数据量明显,大部分数据是“非结构化数据”,通常不能用于传统数据库,但大数据创新将对我们的生活产生巨大影响。

(2)构成大数据的四大特征

数据量巨大:人类生产的所有印刷材料的数据量为200 PB(1 PB=210 TB),历史上人类所说的所有单词的数据量约为5 EB(1 EB=210 PB)。目前,典型的个人计算机硬盘的容量是太字节,一些大型企业的数据量接近EB水平。如此大的数据量组可以很容易想象,因此需要大量的大数据解决方案。

低价值密度:这也是当今大数据背景下需要解决的问题。值密度与数据总量成反比。如果您观看一小时的视频,连续监控中有用数据的时间可能会非常长。很短,甚至几秒钟,强大的数据计算机的算法需要非常快速地“净化”数据。

有许多类型的数据:这不需要解释,各种数据类型也允许将数据分成结构化数据和非结构化数据。与过去易于存储的基于文本的结构化数据相比,存在越来越多的非结构化数据,包括网络日志,音频,视频,图片和地理位置信息。

快速处理速度:根据IDC研究所的报告,预计到2020年,全球数据使用量将达到35.2ZB(1ZB=210EB)。对这种大数据的分析需要大大提高数据的处理速度。

(3)商业利益的大数据

2012年3月,美国宣布投资2亿美元用于启动大数据研究和开发计划,以提高收集大量数据和分析提取信息的能力。瑞士2012年达沃斯论坛发布的《大数据大影响》报告指出,数据已成为一类新的经济资产。像金钱或黄金一样,许多政府已将大数据提升到战略层面。

(4)全球大数据市场发展趋势

对于企业而言,在大数据的背景下,数据资产将取代人才,成为各种公司和行业的重要载体。它可以有效地帮助企业完成公司的各项工作的业务运作,流程开发,运营和监督。数据分析可帮助业务负责人做出决策

大数据也重塑了企业的核心资产。企业必须熟悉和使用大量数据,互联网行业已经经历了大数据带来的深刻变化。一些互联网公司已经重新定义了他们的核心竞争力。

(5)不应低估信息安全

大数据已成为网络攻击的重要目标。在网络空间,大数据是一个更有可能被“发现”的大目标。一方面,大数据意味着大量数据,这意味着更复杂,更敏感的数据将吸引更多潜在的攻击者。另一方面,大量数据收集使黑客有可能通过成功攻击一次获得更多数据,这反过来又降低了黑客的攻击成本并提高了“返回率”。

如此庞大的数据包含大量个人信息,甚至是私人信息。数据的集中存储将不可避免地带来大量数据丢失和损坏。某些敏感数据的所有权和使用权没有明确规定。许多基于大数据的分析没有考虑到涉及的个人隐私问题。

许多企业对大数据的认知程度不同,导致企业在大数据管理和运营方面存在问题。更新和升级安全措施的速度无法跟上数据量的非线性增长,并且会暴露出来。数据安全保护中的漏洞。

大数据技术很容易成为黑客的攻击。虽然企业使用数据挖掘和数据分析等大数据技术来获取业务价值,但黑客也在利用这些大数据技术对企业发起攻击。黑客将最大限度地收集有用的信息。

传统检测基于单个时间点的基于威胁特征的实时匹配检测,而高级可持续攻击是无法实时检测的实施过程。此外,大数据的低价值使得安全分析工具难以专注于价值点,而黑客可以隐藏大数据中的攻击。

(6)不要急于上面

中国工程院院士何和珍建议,中国大数据的发展需要尽快制定信息保护法和信息披露法。有必要鼓励为群体和社会进行数据挖掘,防止侵犯个人隐私,并促进数据共享。还可以防止数据被滥用。

(7)国内大数据开发

在制造业中,企业可以通过在线大数据分析了解客户需求,掌握市场趋势,分析大数据,有效实现采购管理和合理库存,大大减少盲目购买造成的销售损失。大数据是一种应用程序驱动的服务。其标准和产业结构尚未形成。这是中国跨越发展的机会,但不应该匆忙。

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大数据概念

究竟什么是大数据?许多人可能仍然感到困惑。我们来看看大数据的一些主要定义。首先要注意的是,业内人士普遍认为大数据不仅仅是更多数据。

(1)初始大数据

大数据的特征可以用很多词来描述。 2001年,Doug Laney首次提出了“3V”模型,包括Volume,Velocity和Variety。从那时起,业内许多人已经将3V扩展到11V,包括有效性,真实性,价值和可见性。

(2)大数据:技术

款突然成为人们关注的焦点?这不仅是因为我们现在拥有的数量,速度和类型都比十年前更多。这是因为大数据是由新技术驱动的,尤其是快速增长的开源技术,如Hadoop和其他用于存储和处理数据的NoSQL方法。

如果您打算进入大数据开发,您可以关注ID: IT信息技术将拥有最前沿的学习信息

这些新技术的用户需要一个术语来区别于以前的技术,因此大数据是他们的最佳选择。如果你参加一个大数据会议,你肯定会发现很少有会议涉及关系数据库,无论他们传播多少个V.

(3)大数据与数据的区别

大数据技术的问题在于大数据是如此模糊,以至于业内的每个供应商都可以加入并声称其技术是大数据技术。以下是帮助公司了解当今大数据与过去大数据之间差异的两种好方法。

交易,互动和观察:这是由Hortonworks公司战略副总裁Shaun Connolly提出的。交易是我们过去收集,存储和分析的主要数据。交互是人们点击网页时获得的数据。观察是自动收集的数据。

(4)大数据:信号

SAP的史蒂夫卢卡斯认为,世界应该根据意图和时间进行划分,而不是基于数据类型。 “旧世界”主要是关于交易。记录这些交易时,我们无法对它们采取任何行动:公司不断管理“失败的数据”。在“新世界”中,公司可以使用新的“信号”数据来预测将要发生的事情并进行干预以改善这种状况。

相关示例包括跟踪人们对社交媒体上品牌的态度和预测性维护(使用复杂的算法来帮助您确定何时需要更换部件)。

(5)大数据:机会

这是来自451 Research的Matt Aslett,他将大数据定位为“由于技术限制而之前被忽略的数据”。 (虽然从技术上讲,Matt使用“暗数据”而不是大数据,但它非常接近)。这是作者最喜欢的定义,因为它适合大多数文章和讨论。

(6)大数据:隐喻

Rick Smolan在他的书中写道,大数据是“帮助地球产生神经系统的过程,我们人类只是另一种传感器。”非常深奥?如果您准备进入坑大数据开发,您可以注意ID: IT信息技术将拥有最前沿的学习信息。

(7)大数据:新瓶装旧酒

许多项目基本上使用相同的技术,而那些曾经称为BI或分析的技术突然跳入大数据行列。

一句话:尽管每个人都对大数据的定义存在很多争议,但每个人都同意大数据是一件大事,并且在未来几年将带来巨大的机遇。

如何播放大数据

随着技术的不断进步,日常工作和生活中的数据量也在不断增加,我们迎来了大数据时代。

以大数据为代表的数据密集型科学将成为新技术革命的基石。随着数据的进一步集中和数据量的增加,保护海量数据变得更加困难。分布式数据处理也增加了数据泄漏的风险。

物联网,云计算和移动互联网等新技术的发展使全球的手机,平板电脑,个人电脑和传感器成为数据源和运营商。 BYOD也诞生了。

(1)什么是大数据

根据分析公司的预测,到2013年,互联网携带的数据量将达到每年667 EB。这个概念是什么? 1EB=230GB,数据量明显,大部分数据是“非结构化数据”,通常不能用于传统数据库,但大数据创新将对我们的生活产生巨大影响。

(2)构成大数据的四大特征

数据量巨大:人类生产的所有印刷材料的数据量为200 PB(1 PB=210 TB),历史上人类所说的所有单词的数据量约为5 EB(1 EB=210 PB)。目前,典型的个人计算机硬盘的容量是太字节,一些大型企业的数据量接近EB水平。如此大的数据量组可以很容易想象,因此需要大量的大数据解决方案。

低价值密度:这也是当今大数据背景下需要解决的问题。值密度与数据总量成反比。如果您观看一小时的视频,连续监控中有用数据的时间可能会非常长。很短,甚至几秒钟,强大的数据计算机的算法需要非常快速地“净化”数据。

有许多类型的数据:这不需要解释,各种数据类型也允许将数据分成结构化数据和非结构化数据。与过去易于存储的基于文本的结构化数据相比,存在越来越多的非结构化数据,包括网络日志,音频,视频,图片和地理位置信息。

快速处理速度:根据IDC研究所的报告,预计到2020年,全球数据使用量将达到35.2ZB(1ZB=210EB)。对这种大数据的分析需要大大提高数据的处理速度。

(3)商业利益的大数据

2012年3月,美国宣布投资2亿美元用于启动大数据研究和开发计划,以提高收集大量数据和分析提取信息的能力。瑞士2012年达沃斯论坛发布的《大数据大影响》报告指出,数据已成为一类新的经济资产。像金钱或黄金一样,许多政府已将大数据提升到战略层面。

(4)全球大数据市场发展趋势

对于企业而言,在大数据的背景下,数据资产将取代人才,成为各种公司和行业的重要载体。它可以有效地帮助企业完成公司的各项工作的业务运作,流程开发,运营和监督。数据分析可帮助业务负责人做出决策

大数据也重塑了企业的核心资产。企业必须熟悉和使用大量数据,互联网行业已经经历了大数据带来的深刻变化。一些互联网公司已经重新定义了他们的核心竞争力。

(5)不应低估信息安全

大数据已成为网络攻击的重要目标。在网络空间,大数据是一个更有可能被“发现”的大目标。一方面,大数据意味着大量数据,这意味着更复杂,更敏感的数据将吸引更多潜在的攻击者。另一方面,大量数据收集使黑客有可能通过成功攻击一次获得更多数据,这反过来又降低了黑客的攻击成本并提高了“返回率”。

如此庞大的数据包含大量个人信息,甚至是私人信息。数据的集中存储将不可避免地带来大量数据丢失和损坏。某些敏感数据的所有权和使用权没有明确规定。许多基于大数据的分析没有考虑到涉及的个人隐私问题。

许多企业对大数据的认识水平不同,导致企业在大数据管理和运行中出现问题。安全措施的更新和升级速度不能跟上数据量的非线性增长,将暴露出来。数据安全保护中的漏洞。

大数据技术很容易成为黑客的攻击。虽然企业使用数据挖掘和数据分析等大数据技术来获取业务价值,但黑客也在使用这些大数据技术对企业发起攻击。黑客将最大限度地收集有用的信息。

传统的检测是基于威胁特征的单点实时匹配检测,而高级可持续攻击是一个无法实时检测的实现过程。此外,大数据的低价值使得安全分析工具很难集中在价值点上,黑客可以将攻击隐藏在大数据中。

(6)不要冲到山顶

中国工程院院士何鹤珍认为,中国大数据的发展需要尽快制定信息保护法和信息披露法。有必要鼓励集团和社会进行数据挖掘,防止侵犯个人隐私,并促进数据共享。同时防止数据被滥用。

(7)国内大数据开发

在制造业中,企业可以通过在线大数据分析,了解客户需求,把握市场趋势,分析大数据,有效实现采购管理和合理库存,大大减少因BLIN造成的销售损失。D购买。大数据是应用程序驱动的服务。其标准和产业结构尚未形成。这是中国实现跨越式发展的一个机遇,但不应草率行事。