Was sind die Merkmale von Big Data?

Merkmale von Big Data: 1. Die Größe der Daten bestimmt den Wert und die potenziellen Informationen der betrachteten Daten. 2. Typ; Vielfalt der Datentypen. 3. Geschwindigkeit; die Geschwindigkeit, mit der Daten abgerufen werden. 4. Variabilität behindert den Prozess der Verarbeitung und effektiven Verwaltung von Daten. 5. Authentizität; Qualität der Daten. 6. Komplexität; riesige Datenmenge aus mehreren Quellen. 7. Wert: Rationelle Nutzung von Big Data, um hohen Wert zu geringen Kosten zu schaffen.

Die Betriebsumgebung dieses Tutorials: Windows 7-System, Dell G3-Computer.

Big Data, ein Begriff in der IT-Branche, bezeichnet eine Sammlung von Daten, die mit herkömmlichen Softwaretools nicht innerhalb eines bestimmten Zeitraums erfasst, verwaltet und verarbeitet werden können. Für eine stärkere Entscheidungskraft und Erkenntnisse sind neue Verarbeitungsmodelle erforderlich . Riesige, hohe Wachstumsrate und diversifizierte Informationsressourcen mit starken Fähigkeiten und Fähigkeiten zur Prozessoptimierung.

In „The Age of Big Data“ von Victor Meier-Schoenberg und Kenneth Cukier bedeutet Big Data, nicht Abkürzungen wie Zufallsanalysen (Stichprobenumfrage) zu verwenden, sondern alle Daten zur Analyse und Verarbeitung zu nutzen. Die 5V-Merkmale von Big Data (vorgeschlagen von IBM): Volume (Kapazität), Velocity (hohe Geschwindigkeit), Variety (Vielfalt), Value (geringe Wertedichte) und Veracity (Authentizität).

Eigenschaften von Big Data

• Volumen: Die Größe der Daten bestimmt den Wert und die potenziellen Informationen der betrachteten Daten;

• Vielfalt: die Vielfalt der Datentypen;

• Ve Ort : bezieht sich auf die Geschwindigkeit, mit der Daten erfasst werden;

• Variabilität: behindert den Prozess der Verarbeitung und effektiven Verwaltung von Daten.

• Wahrhaftigkeit: die Qualität der Daten.

• Komplexität: Die Datenmenge ist riesig und kommt aus mehreren Kanälen.

• Wert: Rationale Nutzung von Big Data, um hohen Wert zu geringen Kosten zu schaffen.

Der Wert von Big Data spiegelt sich in den folgenden Aspekten wider:

(1) Unternehmen, die Produkte oder Dienstleistungen für eine große Anzahl von Verbrauchern anbieten, können Big Data für präzises Marketing nutzen;

(2 ) Kleine Unternehmen und kleine, mittlere und Kleinstunternehmen im amerikanischen Stil können Big Data nutzen, um Dienstleistungen zu transformieren Wert von Big Data.

Die enorme Bedeutung von „Big Data“ für die wirtschaftliche Entwicklung bedeutet jedoch nicht, dass es jegliches rationale Denken in gesellschaftlichen Fragen ersetzen kann. Die Logik der wissenschaftlichen Entwicklung darf in massiven Daten nicht verloren gehen. Der berühmte Ökonom Ludwig von Mises erinnerte einst: „Heutzutage sind viele Menschen mit der nutzlosen Anhäufung von Daten beschäftigt, so dass sie das Verständnis für die besondere wirtschaftliche Bedeutung der Erklärung und Lösung von Problemen verloren haben.“ Dies ist in der Tat etwas, worüber man wachsam sein muss .

In dieser sich schnell entwickelnden Ära der intelligenten Hardware besteht ein wichtiges Problem für Anwendungsentwickler darin, das empfindliche Gleichgewicht zwischen Leistung, Abdeckung, Übertragungsrate und Kosten zu finden. Unternehmensorganisationen nutzen relevante Daten und Analysen, um Kosten zu senken, die Effizienz zu steigern, neue Produkte zu entwickeln, intelligentere Geschäftsentscheidungen zu treffen und vieles mehr. Durch die Kombination von Big Data und Hochleistungsanalyse können beispielsweise die folgenden vorteilhaften Situationen für Unternehmen entstehen:

(1) Durch die rechtzeitige Analyse der Grundursachen von Fehlern, Problemen und Defekten können Unternehmen jedes Jahr Milliarden von Dollar einsparen.

(2) Planen Sie in Echtzeit Verkehrsrouten für Tausende von Expressfahrzeugen, um Staus zu vermeiden.

(3) Analysieren Sie alle SKUs, Preise und Lagerbestände mit dem Ziel, den Gewinn zu maximieren.

(4) Pushen Sie basierend auf den Kaufgewohnheiten des Kunden bevorzugte Informationen, an denen er interessiert sein könnte.

(5) Identifizieren Sie schnell Goldkunden aus einer großen Anzahl von Kunden.

(6) Nutzen Sie Clickstream-Analyse und Data Mining, um Betrug zu vermeiden.

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