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大数据简介 2017.06.16 大数据介绍全文共14页，当前为第1页。 定义 大数据（big data），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，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的"加工能力"，通过"加工"实现数据的"增值"。 大数据介绍全文共14页，当前为第2页。 特征 容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息； 种类（Variety）：数据类型的多样性； 速度（Velocity）：指获得数据的速度； 可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。 真实性（Veracity）：数据的质量[7] 复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道[7] 价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值 大数据介绍全文共14页，当前为第3页。 结构 大数据包括结构化、半结 大数据是21世纪信息技术发展的重要领域，它定义了一种无法在传统软件工具限制下有效捕捉、管理和处理的数据集合。这些数据具有海量的规模、高速的增长率以及多样化的特性，需要新的处理模式来挖掘其中的潜在价值，提升决策力、洞察力和业务流程优化能力。 大数据的特征通常概括为5V：Volume（容量）、Variety（种类）、Velocity（速度）、Variability（可变性）、Veracity（真实性）和Value（价值）。Volume指的是数据的大量性，数据的大小决定了其潜在的信息价值。Variety则涉及数据类型的多样性，包括结构化、半结构化和非结构化数据。Velocity强调数据生成和获取的速度，要求实时处理能力。Variability反映了数据变化的不确定性，使得管理和处理更具挑战性。Veracity关注数据质量，确保数据的可靠性。Value是大数据的核心，通过有效的数据分析和挖掘，能以较低的成本创造高价值。 结构化数据是最常见的数据形式，如数据库中的行和列，易于管理和分析。半结构化数据如XML和HTML文档，其结构和内容混合，较难处理。非结构化数据，如文本、图片、音频、视频等，占据了企业数据的大部分，且增长迅速，处理难度更大。 认知大数据需从理论、技术、实践三个层面深入。理论层面对大数据的特征、价值、发展趋势和隐私问题进行讨论。技术层面上，云计算、分布式处理、存储技术和感知技术共同构建了大数据处理的基础设施。实践层面上，大数据已在互联网、政府、企业和个人生活中展现出广泛的应用，如预测犯罪、流感趋势、选举预测、城市规划、零售营销策略等。 大数据的意义在于，它不仅推动了科技进步，还深刻影响了社会经济运行方式。企业通过大数据分析，可以更精准地了解市场需求，优化产品和服务。同时，大数据也带来数据安全、隐私保护等问题，需要相应的法律法规和技术措施来应对。 未来趋势方面，数据资源化意味着数据被视为企业竞争力的关键，大数据的商业化和价值提取将更加普遍。此外，人工智能和机器学习的发展将进一步增强大数据的分析能力，实现智能化决策。大数据还将促进跨领域的融合创新，如智慧医疗、智慧城市等，为社会的可持续发展提供强大支持。因此，大数据不仅是技术的革新，更是推动社会变革的重要力量。