什麼是大資料舉例說明
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麥肯錫全球研究所給出的定義是:一種規模大到在獲取、儲存、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力範圍的資料集合,具有海量的資料規模、快速的資料流轉、多樣的資料型別和價值密度低四大特徵。
對於“大資料”(Big data)研究機構Gartner給出了這樣的定義。“大資料”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的資訊資產。
大資料技術的戰略意義不在於掌握龐大的資料資訊,而在於對這些含有意義的資料進行專業化處理。換而言之,如果把大資料比作一種產業,那麼這種產業實現盈利的關鍵,在於提高對資料的“加工能力”,通過“加工”實現資料的“增值”。
從技術上看,大資料與雲計算的關係就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大資料必然無法用單臺的計算機進行處理,必須採用分散式架構。它的特色在於對海量資料進行分散式資料探勘。但它必須依託雲端計算的分散式處理、分散式資料庫和雲端儲存、虛擬化技術。
應用:
洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大資料預測犯罪的發生。
google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散佈。
統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大資料預測2012美國選舉結果。
麻省理工學院利用手機定位資料和交通資料建立城市規劃。
梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況,該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。
醫療行業早就遇到了海量資料和非結構化資料的挑戰,而近年來很多國家都在積極推進醫療資訊化發展,這使得很多醫療機構有資金來做大資料分析。
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