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大数据是什么意思通俗易懂的解释（大数据指的是什么意思）
2025-05-13人已围观
大数据是什么意思通俗易懂的解释（大数据指的是什么意思）
一、大数据概念
大数据指的是什么意思
大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据为人类提供了全新的思维方式和探知客观规律，改造自然和社会的新手段。
大数据可以分为两种类型：结构化数据和非结构化数据。其中结构化数据是指传统的关系型数据库中存储的数据，通常可以用二维表结构来表现。企业内部各种管理系统生成的数据往往都是结构化数据，便于存储查询和快速处理。半结构化数据是指数据的结构和内容混在一起存储的数据，如操作系统的日志，XML描述文件，终端智能设备抓取的数据等。非结构化数据是指数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不便于用二维表结构来表现的数据。如从互联网上抓取的网页信息，word，excel电子表格，图片视频等，都属于非结构化数据。
二、大数据的基本特征
目前，普遍认为大数据具有4V特征，即数据量大，数据多样，价值密度低，实时性要求高。
1.数据量大
大数据的一个显著特征就是数据量大，从TB量级跃升到PB量级。在移动互联网时代，视频，语音等非结构化数据快速增长，人们获取的数据量越来越大，对数据的存储，处理，运算等要求也越来越高。不过，企业进行数据挖掘和分析时，不一定需要这么大的数据，有时对大批量数据进行挖掘和清洗分析，就可以发现数据背后的没在规律和价值。
2.数据样多
随着人工智能技术的不断发展，终端智能设备从全球各个角落实时采集各种各样的数据，并利用无线通信技术非常便捷地将这些数据上传到云端的大数据中心，便于后续挖掘分析。管理信息系统在企业中的应用越来越广泛，这些系统通过企业内部的业务协作，企业之间的交易产生了大量的数据。此外，每天都有几十亿网名在利用搜索引擎，社交软件等移动设备随时随地产生的海量信息。这些数据都以结构化数据或者半结构化数据或者非结构化数据的形式存在。因此，数据来源多，数据类型多，数据之间的关联性强，大数据具有多样性特征。
3.价值密度低
虽然当前我们可以过去的数据量非常大，但这些海量的数据很多都是重复度极高或者与分析研究无关的数据，其价值密度比较低。因此，我们需要利用各种算法，针对不同场景和不同需求进行深入挖掘，发现数据背后隐藏的价值和规律，让大数据真正发挥作用。
4.实时性要求高
传统的商业智能分析处理往往间隔很长时间，比如一个月统计一次经营管理数据和财务数据，做一次分析报告。这些都是事后的解释，发挥的作用非常有限，对企业的经营管理人员而言已经没有太大的意义。企业管理人员需要实时的数据分析结果，以便他们能够预测现在甚至未来可能发生的各种情况，从而采取各种应对措施。因此，进行大数据分析时，分析人员要处理的数据量非常大，而且对数据分析的实时性要求也非常高。
上面就是小居数码小编今天给大家介绍的关于（大数据指的是什么意思）的全部内容，希望可以帮助到你，想了解更多关于数码知识的问题，欢迎关注我们，并收藏，转发，分享。
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大数据可以分为两种类型：结构化数据和非结构化数据。其中结构化数据是指传统的关系型数据库中存储的数据，通常可以用二维表结构来表现。企业内部各种管理系统生成的数据往往都是结构化数据，便于存储查询和快速处理。半结构化数据是指数据的结构和内容混在一起存储的数据，如操作系统的日志，XML描述文件，终端智能设备抓取的数据等。非结构化数据是指数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不便于用二维表结构来表现的数据。如从互联网上抓取的网页信息，word，excel电子表格，图片视频等，都属于非结构化数据。
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目前，普遍认为大数据具有4V特征，即数据量大，数据多样，价值密度低，实时性要求高。
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大数据的一个显著特征就是数据量大，从TB量级跃升到PB量级。在移动互联网时代，视频，语音等非结构化数据快速增长，人们获取的数据量越来越大，对数据的存储，处理，运算等要求也越来越高。不过，企业进行数据挖掘和分析时，不一定需要这么大的数据，有时对大批量数据进行挖掘和清洗分析，就可以发现数据背后的没在规律和价值。
2.数据样多
随着人工智能技术的不断发展，终端智能设备从全球各个角落实时采集各种各样的数据，并利用无线通信技术非常便捷地将这些数据上传到云端的大数据中心，便于后续挖掘分析。管理信息系统在企业中的应用越来越广泛，这些系统通过企业内部的业务协作，企业之间的交易产生了大量的数据。此外，每天都有几十亿网名在利用搜索引擎，社交软件等移动设备随时随地产生的海量信息。这些数据都以结构化数据或者半结构化数据或者非结构化数据的形式存在。因此，数据来源多，数据类型多，数据之间的关联性强，大数据具有多样性特征。
3.价值密度低
虽然当前我们可以过去的数据量非常大，但这些海量的数据很多都是重复度极高或者与分析研究无关的数据，其价值密度比较低。因此，我们需要利用各种算法，针对不同场景和不同需求进行深入挖掘，发现数据背后隐藏的价值和规律，让大数据真正发挥作用。
4.实时性要求高
传统的商业智能分析处理往往间隔很长时间，比如一个月统计一次经营管理数据和财务数据，做一次分析报告。这些都是事后的解释，发挥的作用非常有限，对企业的经营管理人员而言已经没有太大的意义。企业管理人员需要实时的数据分析结果，以便他们能够预测现在甚至未来可能发生的各种情况，从而采取各种应对措施。因此，进行大数据分析时，分析人员要处理的数据量非常大，而且对数据分析的实时性要求也非常高。
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