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大家好,今天小編關(guān)注到一個(gè)比較有意思的話題,就是關(guān)于大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析軟件的問題,于是小編就整理了1個(gè)相關(guān)介紹大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析軟件的解答,讓我們一起看看吧。
什么是大數(shù)據(jù)呢?例如洛杉磯警方曾對(duì)以往的刑事案件做了統(tǒng)計(jì),通過算法得出了第二天的高概率犯罪地點(diǎn),然后有針對(duì)性的派警察去該處巡邏,從而使得當(dāng)?shù)氐姆缸铿F(xiàn)象下降20%。這是大數(shù)據(jù)。
再比如,經(jīng)濟(jì)學(xué)家都認(rèn)為股票無法預(yù)測,而一位劍橋大學(xué)畢業(yè)的博士搞了個(gè)公司,對(duì)有史以來幾乎所有的證券交易的數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄,然后通過算法進(jìn)行分析。
他對(duì)什么國家政策、公司業(yè)績、行業(yè)走向等等一眼都不看,100%地排除主觀意志的,只根據(jù)計(jì)算結(jié)果來進(jìn)行投資,最后賺了大錢。這是大數(shù)據(jù)。
大數(shù)據(jù)的精髓并不在于數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)和數(shù)量,而在于對(duì)內(nèi)在規(guī)律的挖掘和對(duì)未來趨勢(shì)的預(yù)測。其思路是:一個(gè)結(jié)果是有很多原因的,原因作用的強(qiáng)度可能是隨機(jī)的,我們對(duì)其中作用的機(jī)理并不清楚。
我們難以找出規(guī)律性,但知道規(guī)律性就蘊(yùn)含在結(jié)果數(shù)據(jù)之中,如果我們能建設(shè)合適的模型,寫出好的算法,就有可能把這個(gè)規(guī)律性提煉出來,從而能科學(xué)地發(fā)現(xiàn)真相和預(yù)測未來。
大數(shù)據(jù)通常是指最終的數(shù)據(jù)。舉個(gè)例子:你用一個(gè)飯碗盛了一碗米飯吃完了,人家問你吃了多少?不可能告訴人家你吃了多少粒米飯或者多少口飯,你肯定的會(huì)回答我吃了一碗。這就是大數(shù)據(jù)。
大數(shù)據(jù)(big data),IT行業(yè)術(shù)語,是指無法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合,是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。
對(duì)于“大數(shù)據(jù)”(Big data)研究機(jī)構(gòu)Gartner給出了這樣的定義。“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應(yīng)海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。
麥肯錫全球研究所給出的定義是:一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合,具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價(jià)值密度低四大特征。
大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息,而在于對(duì)這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。換而言之,如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè),那么這種產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)盈利的關(guān)鍵,在于提高對(duì)數(shù)據(jù)的“加工能力”,通過“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。
從技術(shù)上看,大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無法用單臺(tái)的計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理,必須采用分布式架構(gòu)。它的特色在于對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)挖掘。但它必須依托云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫和云存儲(chǔ)、虛擬化技術(shù)。
隨著云時(shí)代的來臨,大數(shù)據(jù)(Big data)也吸引了越來越多的關(guān)注。分析師團(tuán)隊(duì)認(rèn)為,大數(shù)據(jù)(Big data)通常用來形容一個(gè)公司創(chuàng)造的大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)在下載到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫用于分析時(shí)會(huì)花費(fèi)過多時(shí)間和金錢。大數(shù)據(jù)分析常和云計(jì)算聯(lián)系到一起,因?yàn)閷?shí)時(shí)的大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數(shù)十、數(shù)百或甚至數(shù)千的電腦分配工作。
大數(shù)據(jù)需要特殊的技術(shù),以有效地處理大量的容忍經(jīng)過時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)。適用于大數(shù)據(jù)的技術(shù),包括大規(guī)模并行處理(MPP)數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫、云計(jì)算平臺(tái)、互聯(lián)網(wǎng)和可擴(kuò)展的存儲(chǔ)系統(tǒng)。
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