大家好，今天小編關(guān)注到一個比較有意思的話題，就是關(guān)于大數(shù)據(jù) gartner的問題，于是小編就整理了1個相關(guān)介紹大數(shù)據(jù) gartner的解答，讓我們一起看看吧。

大數(shù)據(jù)的理解？

大數(shù)據(jù)是指規(guī)模巨大、復雜度高、處理速度快、多樣性和價值密度高等特點的數(shù)據(jù)集合。這些數(shù)據(jù)集合通常無法用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理工具和技術(shù)進行處理和分析，需要借助分布式計算、云計算、機器學習、人工智能等新興技術(shù)進行處理和挖掘。

大數(shù)據(jù)的來源包括但不限于傳感器數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、醫(yī)療數(shù)據(jù)、地理信息數(shù)據(jù)等。大數(shù)據(jù)具有很高的價值和應用潛力，可以用于商業(yè)決策、科學研究、社會管理等多個領(lǐng)域。

大數(shù)據(jù)的處理和分析需要采用分布式計算、并行處理、數(shù)據(jù)挖掘、機器學習等技術(shù)，以快速高效地處理海量數(shù)據(jù)集。同時，由于大數(shù)據(jù)的復雜性和不確定性，需要采用數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)預處理、特征提取等技術(shù)來提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和準確性。

總之，大數(shù)據(jù)是一種新興的數(shù)據(jù)類型，具有巨大的潛力和挑戰(zhàn)，需要采用創(chuàng)新的技術(shù)和方法進行處理和分析。

大數(shù)據(jù)是指海量的數(shù)據(jù)集合，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，其量級遠遠超過傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理能力，需要利用先進的技術(shù)和算法來處理、分析和利用這些數(shù)據(jù)。

通過大數(shù)據(jù)的處理和分析，我們可以發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)背后的關(guān)聯(lián)和規(guī)律，從而為商業(yè)、科學、醫(yī)療等領(lǐng)域帶來更多的機遇和挑戰(zhàn)。

大數(shù)據(jù)（big data）是指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、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)。大數(shù)據(jù)有大量（Volume）、高速（Velocity）、多樣（Variety）、低價值密度（Value）、真實性（Veracity）五大特點。它并沒有統(tǒng)計學的抽樣方法，只是觀察和追蹤發(fā)生的事情。大數(shù)據(jù)的用法傾向于預測分析、用戶行為分析或某些其他高級數(shù)據(jù)分析方法的使用。

對于“大數(shù)據(jù)”（Big data）研究機構(gòu)Gartner給出了這樣的定義?！按髷?shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

大數(shù)據(jù)是指數(shù)據(jù)量極大、內(nèi)容復雜多樣、處理速度快的數(shù)據(jù)集合。這些數(shù)據(jù)集合通常由傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方法難以處理，需要采用新的技術(shù)和工具來進行存儲、處理、分析和利用。大數(shù)據(jù)的理解包括以下幾個方面：
1. 數(shù)據(jù)量大：大數(shù)據(jù)的特征之一是數(shù)據(jù)量極大。隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，各種設(shè)備、傳感器、社交媒體等產(chǎn)生了大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)需要進行有效的管理和分析。
2. 多樣性：大數(shù)據(jù)不僅包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，還包括非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如文本、音頻、視頻等。這些數(shù)據(jù)可能來自不同的來源和格式，需要采用不同的處理方法進行分析。
3. 處理速度快：大數(shù)據(jù)處理的另一個重要特征是處理速度快。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法難以在短時間內(nèi)處理大量數(shù)據(jù)，而大數(shù)據(jù)技術(shù)可以實現(xiàn)實時或近實時的處理和分析。
4. 價值挖掘：大數(shù)據(jù)的最終目的是從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有用的信息和價值。通過分析大數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式、趨勢和關(guān)系，并根據(jù)這些信息做出決策和優(yōu)化。
大數(shù)據(jù)的應用包括商業(yè)領(lǐng)域的市場營銷、客戶關(guān)系管理、供應鏈管理等，科學研究領(lǐng)域的生物信息學、天文學、氣象學等，以及社會公共管理領(lǐng)域的城市規(guī)劃、交通管理等。通過合理的大數(shù)據(jù)處理和分析，可以幫助人們更好地理解和應對復雜的現(xiàn)實問題。

到此，以上就是小編對于大數(shù)據(jù) gartner的問題就介紹到這了，希望介紹關(guān)于大數(shù)據(jù) gartner的1點解答對大家有用。