大数据入门概论PPT
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大数据的相关技术
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分 布式系统基础架构。Hadoop是以分布式文件系 统(Hadoop Distributed File System,简称 HDFS)和MapReduce等模块为核心,为用户提 供细节透明的系统底层分布式基础架构。
大数据的相关技术
MapReduce是面向大数据并行处理的计算 模型、框架和平台。
2011年5月,在“云计算相遇大数据”为主题的EMC World 2011 会 议中,EMC 抛出了Big Data概念。
1.1大数据的时代背景
数据的本质是生产资料和资产
数据爆炸式增长--每分钟
大数据定义
数据量增加
数据结构日趋复杂
大量新数据源的出现则导致了非结构 化、半结构化数据爆发式的增长
➢ 半结构化信息:包括电子邮件、文字处理文件 及大量保存和发布在网络上的信息。
➢ 非结构化信息:该信息在本质形式上可认为主 要是位映射数据。
大数据需要解决的问题
大数据应用案例之:零售业
1 大数据可视化简介
Velocity 深度复杂分析(机器学习、人工智能Vs传统商务智能(咨询、报告等)
XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件,减少了将近一半的客户流失率。
数据采集
数据分析与挖掘
数据存储与管理
大数据概论教材
在大数据推动的商业革命暗涌中,要么学会使用大数据的杠杆创造商业价值,要么 被大数据驱动的新生代商业格局淘汰。
Hadoop 数据应用策略、数据流技术 机器学习算法 ——百度首席科学家 威廉.张
Hadoop 数据采集、数据存储、数据 处理 ——Yahoo!北京全球软件 研发中心架构师 韩轶平
标准的虚拟化及分布式存储 内存计算技术 ——SAP中国区企业信息 管理咨询资深顾问 杜韬
大数据概论
(The Big Data)
Main Contents
什么是大数据
大数据的前世、今生 大数据产生的背景 大数据的国内外现状 大数据的价值所在 大数据技术概述
What is Big Data?
大数据(Big Data),是一个泛概念,其实, “大数据”归根结底还是数据,其是一种泛化的 数据描述形式,有别于以往对于数据信息的表达, 大数据更多地倾向于表达网络用户信息、新闻信 息、银行数据信息、社交媒体上的数据信息、购 物网站上的用户数据信息等。 大数据的“大”体现在数据信息是海量信息,且 在动态变化和不断增长。
广聪 告明 公的 司 美 国 政 府其 的实 情是 报互 员联 网 公 司 +
GOOGLE +
Google:1998
亚马逊:从云平台到大数据
起家:网络零售; 发展:通过云平台提供低成本的数据存储服务; 现在&未来:大数据分析;
大数据技术之大数据概论
大数据技术之大数据概论
大数据技术是指在海量数据的处理、管理、存储和分析方面,使用大规模集群和分布式计算的技术方法。随着互联网的不断发展和智能设备的广泛应用,大数据产生量呈指数级增长,传统的数据处理方式已经无法满足需求,因此大数据技术应运而生。
1.海量性:传统的数据处理方式无法有效处理海量的数据,而大数据技术可以在短时间内处理海量级的数据,提供更快速、更高效的数据分析和应用。
2.多样性:大数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据,如传感器监测数据、社交媒体数据、图像数据等,大数据技术可以处理各种不同类型和格式的数据。
3.实时性:随着物联网的发展,数据产生速度越来越快,实时性要求越来越高。大数据技术可以在实时或准实时的情况下对数据进行处理和分析。
4.不确定性:大数据中存在着大量的噪声和不确定性,大数据技术可以处理这些不确定性,提取有价值的信息和知识。
1.分布式计算:通过将任务分解为多个子任务,并在分布式的计算机集群上进行计算,实现对大数据的高效处理和分析。
2. 数据存储:大数据处理需要具备高容量、高性能、高可靠性的存储系统,如分布式文件系统(HDFS)和分布式数据库(HBase)等。
3.数据挖掘:通过使用机器学习、统计学和模式识别等技术,从大数据中提取有用的信息和知识。
4.数据可视化:将大数据以图表、图形等形式可视化,便于用户理解
和分析数据,通过可视化可以更好地发现数据中的规律和趋势。
5.大数据分析:通过使用大数据技术和分析模型,对数据进行深入挖
掘和分析,提供更准确的预测和决策支持。
《数据库概论》课件
THANKS
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03 数据库管理阶段
出现了专门的数据管理系统,实现了数据的集中 存储、管理和共享,提高了数据的处理效率和安 全性。
02
数据库系统结构
数据库系统的组成
数据存储
负责存储和管理数据,包括文件、数据表 等形式。
数据控制
保证数据的安全性和完整性,包括数据访 问控制和数据恢复机制。
数据处理
对数据进行查询、修改、更新等操作,是 数据库系统的核心功能。
数据库系统的体系结构
单用户数据库系统
只有一个用户可以访问数据库,这种系统通常用于个人和小型组织。
主从式数据库系统
有一个主服务器和多个从服务器,主服务器负责管理所有数据和控制 访问,从服务器只负责执行查询操作。
分布式数据库系统
数据被分布在多个物理位置上,每个节点都有自己的数据库系统,这 种系统可以提供更高的可扩展性和可用性。
数据库设计的步骤
需求分析
收集、分析和整理业 务需求,明确数据需
求和功能需求。
概念设计
使用E-R图等工具,设 计数据库的概念结构
。
逻辑设计
将概念结构转换为逻 辑结构,如关系模型
。
物理设计
确定数据库的存储结 构、索引等物理属性
。
数据库设计的方法
规范化设计
通过分解关系,消除冗余,确保数据一致性和完整性。
大数据技术概论
大数据技术概论
一、什么是大数据技术?
1.1 定义
大数据技术指的是用于处理和分析大规模数据集的技术和工具集合。它涉及到数据的收集、存储、处理和分析等多个方面,通过运用各种大数据技术,人们可以从庞大的数据中获取有价值的信息并进行深入的分析。
1.2 大数据技术的重要性
大数据技术在当今信息化社会中显得尤为重要。随着互联网的普及和数字化生活的加速发展,产生的数据量呈现爆发式增长趋势。传统的数据处理方式已经无法胜任海量数据的处理任务,因此需要借助大数据技术来解决这一难题。同时,大数据技术也为企业和组织带来了许多新的商机和竞争优势,因此被广泛应用于各个领域。
二、大数据技术的背景和发展历程
2.1 大数据的背景
大数据的概念最早出现于20世纪90年代,当时被认为是和超级计算机相关的一种技术。随着互联网技术的飞速发展和社交网络的兴起,大规模数据的产生和积累成为可能,人们开始关注如何利用这些数据创造价值。于是,大数据技术应运而生。
2.2 大数据技术发展的里程碑
1.2003年,Google推出了MapReduce和Google File System(GFS)两个重
要的分布式计算和存储框架,为大数据技术的发展奠定了基础。
2.2008年,Hadoop项目成立,成为大数据技术的代表性开源软件,通过其分
布式计算框架和分布式文件系统,实现了大规模数据的存储和处理。
3.2009年,Apache Spark项目启动,该项目提供了一个快速、通用的大数据
处理引擎,逐渐成为大数据领域的热门工具。
4.2011年,IBM推出了Watson计算机,该计算机通过大数据技术实现了自然
大数据分析讲稿ppt教案
以更好地了解客户需求,提高客户满意度和忠诚度,降低营销成本。
03
精准营销工具
精准营销工具包括用户画像、推荐系统、A/B测试等,可以帮助企业实
现个性化推荐、优化广告投放等。
风险管理与控制
风险管理概述
风险管理工具
风险管理是指对企业面临的各种风险 进行识别、评估、控制和监控的过程 。
风险管理工具包括风险评估模型、风 险监控系统、应急预案等,可以帮助 企业及时发现和应对风险。
一致性
不同来源的数据是否 能够相互匹配和验证 。
wk.baidu.com
03 大数据分析技术
CHAPTER
数据预处理
01
02
03
数据清洗
去除重复、异常、缺失数 据,确保数据质量。
数据转换
将数据从一种格式或结构 转换为另一种格式或结构 ,以便于分析。
数据集成
将多个数据源的数据整合 到一个统一的数据仓库中 。
数据分析方法
综合展示关键绩效指标(KPI) 和业务数据的可视化界面。
04 大数据应用场景
CHAPTER
商业智能
商业智能概述
商业智能是一种利用数据分析和报告工具,将企业数据转 化为有价值的信息,以支持决策制定和业务运营的过程。
商业智能应用场景
商业智能在各个行业都有广泛的应用,如零售业、金融业 、制造业等。通过商业智能,企业可以更好地了解客户需 求、优化库存管理、提高销售业绩等。
大数据导论 第1章 概论
大数据推荐书籍
书名:《失控》
作者: 凯文·凯利(KEVIN KELLY
),很多人都亲切地叫他KK
出版社: 新星出版社
书名:《大数据分析:点“数”成
金》
作者: 奥尔霍斯特 (Frank
J.Ohlhorst)
出版社: 人民邮电出版社
大数据推荐书籍
书名:《大数据——大价值、大机
chown -R hadoop:hadoop ./spark ifconfig
hadoop是当前登录Linux系统的用户名,把当前 目录下的spark子目录的所有权限,赋予给用户 hadoop
查看本机IP地址信息
exit
退出并关闭Linux终端
echo $HOSTNAME 显示HOSTNAME环境变量的值
1 . 1 大揭 秘数 大据 数的 据概 念
1.1.3 大数据生命周期
推荐系统
预测
决策
可视化
分析报告
人机交互
数据认知
数据建模
机器学习
SQL 结构化
NoSQL
NewSQL
半结构化
非结构化 平台
第一章 大概数论据概念及其应用
应用 解释 分析 存储 采集
1.1 揭秘大数据
表1.1 大数据生命周期个阶段相关技术产品
2
Ubuntu
3
大数据与人工智能概论
管理系统
特征工程
基础特征
Burstiness:用来评估 事件发生频率的间歇性 增长量或减少量
Kurtosis:用来评估时 序数据的离群倾向
Skewness:用来评估 样本数据相对于均值的 不对称性
Coefficient of variation:用来评估数 据分布的相对于均值的 离散化程度
极大似然估计法:通过 样本的观测值数据估计 某种分布的未知参数
能挖掘出哪些东西?
发现数据项之间的 将数据对象聚成不 将数据对象分成不 预测缺失数据或者
相关关系
同的类别
同的类别
未来产生的数据
数据挖掘的能耐还不仅于此,它还可以用于检测异常、发现因果关系甚至与人博弈—— 在AlphaGo战胜李世石的算法中,数据挖掘也做了相当的贡献。
Silver, D., et al. Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search. Nature 529 (2016) 484.
典型案例I-常州瑞声
常州瑞声科技:近千台机床铣削制造手机壳,每 台机床每年消耗5000把铣削刀具。每年消耗500 万把刀! 企业痛点:刀具寿命太短,制造200个手机壳即 丢弃,但相当部分刀具上可以制造300个手机壳 以上,造成大量浪费。
通过检测铣削电流的稀疏贝叶斯学习,对每把铣刀的寿命进行预 测,可平均提高寿命超过25%,创造可观经济效益
大数据高职系列教材之数据清洗PPT课件:第1章 概论
1.1数据清洗概述
1.1.4 数据清洗流程
● 数据清洗通过分析“脏数据”的产生原因和存在形式,利用数据溯源的 思想,从“脏数据”产生的源头开始分析数据,对数据流经环节进行考察, 提取数据清洗的规则和策略,对原始数据集应用数据清洗规则和策略来发 现“脏数据”并通过特定的清洗算法来清洗“脏数据”,从而得到满足预 期要求的数据。具体而言,数据清洗流程包含以下基本步骤:
1.3数据仓库简介
1.3.4 数据仓库相关技术
数据清洗
1 数据仓库需要从种类各异的多个数据源中导入大量数据,数据仓库的一个重要任务就通过数据清
洗保证数据的一致性与正确性。
数据粒度
2 数据仓库中存储的数据粒度将直接影响到数据仓库中数据的存储量及查询质量,并进一步影响数 据仓库能否满足最终用户的分析需求。设计数据仓库时要合理确定数据粒度。
图 基 于 聚 类 的 孤 立 点 识 别
1
大数据应用人才培养系列教材
第一章 概论
1 .1 数 据 清 洗 概 述 1.2 数据标准化 1.3 数据仓库
习题
Leabharlann Baidu
1.2数据标准化
大数据概述2020-10-15
• 2008年9 月,美国《自然》(Nature)杂志专刊——The next google,第一次正式提
1
出“大数据”概念。
• 2011年2月1日,《科学》(Science)杂志专刊——Dealing with data,通过社会调
查的方式,第一次综合分析了大数据对人们生活造成的影响,详细描述了人类面临
-针对复杂查询(如数据挖掘),数据量为GB至TB级 时即可称为大数据
1.1 大数据的概念
第一章 大数据概念及其应用
比较项目 数据规模
数据生成速率 数据结构类型 数据源 数据存储
大数据与传统数据对比
传统数据
大数据
规模小,处理单位为MB、 规模大,处理单位为TB、PB GB
每小时,每天
更加迅速
单一的结构化数据
1.1 大数据的概念
第一章 大数据概念及其应用
什么是“大数据”
大数据是指以多元形式,自许多来源搜集而来的庞大数据组,往往具有实时性。在企 业对企业销售的情况下,这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录, 还有许多其他来源。这些数据,并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。
1.1 大数据的概念
YouTube每月接待多达8亿的访客,平均每一秒钟就会有一段长度在1小时以上 的视频上传。
Twitter上的信息量几乎每年翻一番,每天都会发布超过4亿条微博。
大数据概论
麻烦
个人隐私,信息安全,各种各样的海量数据,从来不删除数据,对并发读取、写入的要求极高, 每次可能访问上PB的数据,真麻烦!
挑战
传统数据库、小型机、阵列不是为了大数据的业务需求设计的,非常吃力,成本高,根本无法 支撑。是一个挑战!
机遇
在大数据的时代,数据就是直接的财富、就是核心的竞争力,很多行业,都要相继跨入一个数 据兴则企业兴、数据强则企业强的竞争时代!
国内:阿里巴巴&淘宝系
起家:电子商务平台(中间商); 发展:淘宝为代表的网上零售业务迅猛发展,带 动物流、现金流飞速发展。 现在&未来:整合现金流,余额宝。大数据分析了 解用户行为和习惯,进行精准广告投放和营销。
文化差异致云端使用步履蹒跚
个人电脑及存储设备增长较多; 云平台的安全保障问题; 云平台的隐私保护问题; 云平台的服务提供问题; 用户习惯免费、带来的自然是免费服务提供商同 时获得了用户的各种信息。这类企业拥有庞大的 用户群,如腾讯和阿里巴巴为大数据分析储备的 足够的数据基础。
2011年5 月,在“云计算相遇大数据” 为主题的EMC World 2011 会议中,EMC 抛出了Big Data概念
20世纪90年代,数据仓库之父的Bill Inmon就经常提及Big Data
大数据之“大”
大数据的“大”体现在如下几个方面:
第1章-大数据概论
1.5.3 大数据隐私和安全问题 1.大数据引发个人隐私、企业和国家安全问题 大数据时代将引发个人隐私安全问题。 大数据时代,企业将面临信息安全的挑战。 大数据时代,大数据安全应该上升为国家安全。 2.正确合理利用大数据,促进大数据产业的健康发展 大数据时代,必须对数据安全和隐私进行有效的保护
1.5.4 开源软件成为推动大数据发展的动力
大数据获得动力的关键在于开放源代码,帮 助分解和分析数据。开源软件的盛行不会抑制商 业软件的发展。相反,开源软件将会给基础架构 硬件、应用程序开发工具、应用服务等各个方面 相关领域带来更多的机会。
1.5.5 大数据在多方位改善我们的生活
大数据作为一种重要的战略资产,已经不同 程度地渗透到每个行业领域和部门。现在,通过 大数据的力量,用户希望掌握真正的便捷信息, 从而让生活更有趣。
1.5.1 数据资源化 资源化是指大数据成为企业和社会关注的重
要战略资源,并已成为大家争抢的新焦点,数据 将逐渐成为最有价值的资产。
1.5.2 数据科学和数据联盟的成立 1.催生新的学科和行业
数据科学将成为一门专门的学科,被越来越 多的人所认知。越来越多的高校开设了与大数据 相关的学科课程,为市场和企业培养人才。 2.数据共享
1.1.7 大数据的特征 大数据呈现出“4V+1O”的特征,具体如下:
(完整版)大数据介绍ppt
负责从各种数据源采集数据。
数据采集层
采用分布式文件系统、NoSQL数据库等技术存储数据。
数据存储层
采用分布式计算框架(如Hadoop、Spark)对数据进行处理和分析。
数据处理层
将处理后的数据应用于各种业务场景,实现业务价值。
数据应用层
大数据的处理与分析
1
2
3
通过统计和描述数据来了解数据的分布和特征。
随着大数据的广泛应用,数据安全和隐私保护成为重要问题。需要采取有效的加密和安全措施,确保数据不被非法获取和使用。
数据处理和分析技术
大数据的快速增长对数据处理和分析技术提出了更高的要求。需要不断改进和优化数据处理和分析算法,提高数据处理效率。
数据质量和准确性
大数据中可能存在大量的冗余、错误和异常数据,影响分析结果的准确性和可靠性。需要建立有效的数据清洗和校验机制,提高数据质量。
实时数据处理和分析
随着物联网、传感器等技术的普及,实时数据处理和分析将成为大数据的重要发展方向。
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序列模式挖掘
发现数据集中事件之间的时间序列关系,如用户行为模式、股票价格走势等。
大数据的安全与隐私保护
数据泄露风险
大数据的集中存储增加了数据泄露的风险,黑客攻击、内部人员疏忽都可能导致敏感信息泄露。
采用同态加密、安全多方计算等加密技术,确保数据在传输和存储过程中的机密性。
大数据介绍ppt
案例二:谷歌的大数据搜索算法优化
搜索算法
谷歌利用大数据技术优化搜索算法,提高搜索准确性和效率,为用 户提供更好的搜索体验。
广告投放
谷歌通过大数据分析用户的搜索行为和兴趣,精准投放广告,提高 广告效果和用户满意度。
舆情监控
谷歌利用大数据技术实时监控网络舆情,及时发现和处理负面信息, 维护企业形象。
案例三:阿里巴巴的智能推荐系统
大数据案例分析
案例一:亚马逊的数据驱动运营策略
推荐系统
亚马逊利用大数据技术构建了全球最大的推荐系统之一,通过分析用户的浏览历史、购 买记录、搜索行为等数据,为用户提供个性化的商品推荐。
库存管理
亚马逊通过大数据分析,实时监控库存情况,预测销售趋势,及时调整库存,减少库存 积压和缺货现象。
精准营销
亚马逊利用大数据分析用户行为和兴趣,进行精准营销,提高营销效果和用户满意度。
大数据的价值与影响
01
价值
02
商业价值:通过大数据分析,企业可以更准确地了 解市场需求,优化产品和服务。
03
社会价值:政府和企业可以利用大数据提高公共服 务和决策效率。
大数据的价值与影响
• 个人价值:大数据也可以帮助个人更好地了解自己和他人 。
大数据的价值与影响
影响 经济影响:大数据产业已经成为全球经济的重要组成部分。
大数据介绍
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机遇和挑战
机遇
大数据技术促进国家和社会发展大数据蓝海成为 企业竞争的新焦点大数据时代呼唤创新型人才
挑战
大数据技术的运用仍有困难大数据给信息安全带 来新挑战
机遇1:大数据技术促进国家和社会发展
实现科学发展 做出科学决策
当前,我国正处在全面建Leabharlann Baidu小康社会征程 中,工业化、信息化、城镇化、农业现代 化任务很重,建设下一代信息基础设施, 发展现代信息技术产业体系,健全信息安 全保障体系,推进信息网络技术广泛运 用,是实现四化同步发展的保证。大数据 分析对我们深刻领会世情和国情,把握规 律,实现科学发展,做出科学决策具有重 要意义,我们必须重新认识数据的重要价 值。
人工
“人工”比较好理解,争议性也不 大。有时我们会要考虑什么是人力所 能及制造的,或者人自身的智能程度 有没有高到可以创造人工智能的地 步,等等。但总的来说,“人工系 统”就是通常意义下的人工系统。
人工 智能
智能
关于什么是“智能”,就问题多多 了。这涉及到其它诸如意识 (CONSCIOUSNESS)、自我 (SELF)、思维(MIND)(包括无 意识的思维 (UNCONSCIOUS_MIND))等等问 题。人唯一了解的智能是人本身的智 能,这是普遍认同的观点。
04
发展趋势
Remember what should be remembered, and forget what should be forgotten.Remember what should be remembered, and forget what should be forgotten.
加大隐私泄露风险
大量数据的集中存储增加了其泄露 的风险; 一些敏感数据的所有权和使用权并 没有清晰界定。
对存储和安防挑战
复杂的数据存储在一起,可能造成 企业安全管理不合规; 安全防护手段更新升级慢,存在漏 洞
被运用到攻击手段中
黑客可收集更多有用信息,大数据 分析让攻击更精准; 大数据为黑客发起攻击提供了更多 的机会
大数据带来的变革
更多
不是随机样本而是全部数据
01
更好
不是因果关系 而是相关关系
03
更杂
不是精确性 而是混杂性
02
02
结构特征
Remember what should be remembered, and forget what should be forgotten.Remember what should be remembered, and forget what should be forgotten.
BIG DATA
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。
大数据定义
对于“大数据”(Big data) 研究机构Gartner给出了这样
的定义。
速度
高增长
随着计算机技术的发展及印刷技 术进步,平面设计在视觉感观领 域问题。
“大数据”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。
海量
真实
来适应海量、高增长率和多
多样 样化的信息资产。
大数据是“未来的新石油”
大数据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。 大数据就是“未来的新石 油”。
数据的质量
大数据的结构
结构化
非结构化
半结构化
大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据, 非结构化数据越来越成为数据的主要部分。 据IDC的调查,报告显示: 企业中80%的数据都是非结构化数据,这些数据每年都按指数增 长60%。大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而 已,没有必要神话它或对它保持敬畏之心, 在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下,这些原本看起来很 难收集和使用的数据开始容易被利用起来了,通过各行各业的不 断创新,大数据会逐步为人类创造更多的价值。
Cloud Computing / Big Data / PPT Templates
汇报人:
目录
01 大数据是什么
02 03 特征和构成
机遇和挑战
04 发展趋势
05 应用案例
01
大数据是什么
Remember what should be remembered, and forget what should be forgotten.Remember what should be remembered, and forget what should be forgotten.
大数据的三个层面
特征 价值 现在 大数据 定义 探讨 和未来 隐私
1
2
分布式处理平台 感知技术
云计算
存储技术
3
互联网的 政府的 企业的 个人的 大数据 大数据 大数据 大数据
理论
THEORY
技术
TECHNOLOGY
实践
UTILIZATION
03
机遇挑战
Remember what should be remembered, and forget what should be forgotten.Remember what should be remembered, and forget what should be forgotten.
机遇2:大数据蓝海成为企业竞争的新焦点
“棱镜门”引爆大数据时代争议
❖ 事情的起因是美国中情局前职员斯诺登向媒体爆料,过去6 年间,美国的情报部门通过一个代号为“棱镜”的项目,从 多家知名互联网公司获取电子邮件、在线聊天内容、照片、 文档、视频等网络私人数据,跟踪用户一举一动。他说,自 己只需要坐在办公桌前,动动指头,敲敲键盘,就能了解很 多人的私密信息。
❖ 斯诺登的爆料引起一片哗然,根据他提供的资料,被卷入 “棱镜门”事件的公司包括微软、雅虎、谷歌、苹果、 Facebook等9大IT业巨头。在“棱镜门”事件开始发酵之 后,这些公司先是赶紧出面否认与美国政府的监视项目进行 过合作,并相继发表声明,呼吁政府采取更透明态度,以证 明他们的“清白”。
大数据给信息安全带来新挑战
大数据的特征
❖ 容量(Volume)
数据的大小决定所考虑的数
E
据的价值和潜在的信息
❖ 种类(Variety)
数据类型的多样性
❖ 速度(Velocity)
A 40
32
指获得数据的速度
30
20
10 15
0
❖ 价值(value)
32 B
合理运用大数据,以低成本
创造高价值
12
28
D
C
❖ 真实性(Veracity)