大数据的特性
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如今大数据被不仅仅是一个行业,更是被看成一种生产资料。在大数据的获取、分析、传输等方面逐步形成大数据行业本身,还因为大数据在整个经济生活领域产生的深远影响。好比18世纪人类开始利用直流电/交流电,他们为一种基础生产资料在获取、储存、传输等方面形成了电力行业的同时,也促进其他领域进行了深刻的改变。在本文中,我们提到大数据行业,将是一种宽泛的概念,包括所有与大数据相关的业务都归在其中。
中为通过对大数据的特点进行分析,寻找大数据行业发展的逻辑。调查报告通常理解大数据这个概念关注点放在了“大”上面,这主要是因为“数据”这个概念的重要性在很早以前就已经被大家广为接受。但即便如此,数据本身的特性才是基础,之后才有“大”带来的新特性被展现出来,所以我们先来看大数据作为数据本身的特点有:
广泛存在性:数据无所不在、无处不有,所有物体和行为均不断产生数据,能否获得这些数据主要取决于技术能力和观察/记录数据的成本考量。
中为通过对大数据的特点进行分析,寻找大数据行业发展的逻辑。调查报告通常理解大数据这个概念关注点放在了“大”上面,这主要是因为“数据”这个概念的重要性在很早以前就已经被大家广为接受。但即便如此,数据本身的特性才是基础,之后才有“大”带来的新特性被展现出来,所以我们先来看大数据作为数据本身的特点有:
广泛存在性:数据无所不在、无处不有,所有物体和行为均不断产生数据,能否获得这些数据主要取决于技术能力和观察/记录数据的成本考量。
非独占性:当获取了一份数据之后,在基于这份数据完成工作时,这部分数据并未随使用之后就消失,它仍然可以被其他人使用。
多认知性:面对同样一份数据,不同使用者有着不同的理解和使用方式。以上是大数据作为“数据”本身的特点,除此之外大数据还有“大”带来的特点,通常业界把它总结成“4V”:
大量(Volume):在信息技术发展到现在,将可获取的数据量从TB级别提升到PB级别。数据量的大幅度提升,对整个数据的存储和分析均带来结构性的变化。
多样(Variety):当前的技术能够进一步获取所处不在的数据,这也就带来了数据的多样性。
高速(Velocity):计算能力的提高给操作数据的能力变得极为快速。
价值(Value):通过对大数据的分析,能够获取相关性的分析结果。这是对通常获取少量数据进行因果关系分析结果的巨大转变。
在从数据到大数据的这个过程中,还伴随着另外一件事情的发生。研究报告这就是利用数据的能力范围,从以往的关系型数据扩展到非关系型数据。也就是说,以往我们利用数据的时候,通常去考察数据的因果关系,利用少量数据中的强关系对事物进行分析,而如今扩展到对大量数据的弱关系进行考察,来获取事物之间的关联关系。当考虑到事物间的关联关系的时候,也就意味着时间所有物体和事件均有可能产生一定的关联,存在着分析和认识的可能性。在这个背景下,我们认为大数据技术的不断提高,是人类对整个数据世界的认知疆域极大的开拓。
多认知性:面对同样一份数据,不同使用者有着不同的理解和使用方式。以上是大数据作为“数据”本身的特点,除此之外大数据还有“大”带来的特点,通常业界把它总结成“4V”:
大量(Volume):在信息技术发展到现在,将可获取的数据量从TB级别提升到PB级别。数据量的大幅度提升,对整个数据的存储和分析均带来结构性的变化。
多样(Variety):当前的技术能够进一步获取所处不在的数据,这也就带来了数据的多样性。
高速(Velocity):计算能力的提高给操作数据的能力变得极为快速。
价值(Value):通过对大数据的分析,能够获取相关性的分析结果。这是对通常获取少量数据进行因果关系分析结果的巨大转变。
在从数据到大数据的这个过程中,还伴随着另外一件事情的发生。研究报告这就是利用数据的能力范围,从以往的关系型数据扩展到非关系型数据。也就是说,以往我们利用数据的时候,通常去考察数据的因果关系,利用少量数据中的强关系对事物进行分析,而如今扩展到对大量数据的弱关系进行考察,来获取事物之间的关联关系。当考虑到事物间的关联关系的时候,也就意味着时间所有物体和事件均有可能产生一定的关联,存在着分析和认识的可能性。在这个背景下,我们认为大数据技术的不断提高,是人类对整个数据世界的认知疆域极大的开拓。
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