一、大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析,指对数据搜集、整理、分析,并依据数据,进行行业研究、评估和预测。
二、大数据5V特性
1、Volume(大量):即大量的。数据量大,包括采集、存储和计算的量都非常大。大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)。
2、Variety(多样):即数据种类和来源多样化。包括结构化、半结构化和非结构化数据,具体表现为网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等,多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
3、Value(价值):即数据价值密度相对较低,或者说是浪里淘沙却又弥足珍贵。随着互联网以及物联网的广泛应用,信息感知无处不在,信息海量,但价值密度较低,如何结合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据价值,是大数据时代最需要解决的问题。
4、Velocity(速度):即高速、时效性。数据增长速度快,处理速度也快,时效性要求高。比如搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到,个性化推荐算法尽可能要求实时完成推荐。这是大数据区别于传统数据挖掘的显著特征。
5、Veracity(真实):即数据的准确性和可信赖度,即数据的质量。
大数据分析的六个基本方面:
Analytic Visualizations(可视化分析);
Data Mining Algorithms(数据挖掘算法);
Predictive Analytic Capabilities(预测性分析能力);
Semantic Engines(语义引擎);
Data Quality and Master Data Management(数据质量和数据管理);
数据存储,数据仓库.