今日就跟咱们聊聊有关什么是大数据年代，或许许多人都不太了解，为了让咱们愈加了解，小编给咱们总结了以下内容，期望咱们依据这篇文章能够有所收成。
最早提出大数据年代到来的是全球闻名咨询公司麦肯锡，他以为数据现已渗透到当今每一个职业和事务功能范畴，成为重要的出产要素。人们关于海量数据的发掘和运用，预示着新一波出产率增加和顾客盈利浪潮的到来。
跟着互联网快速展开、智能手机以及“可佩戴”核算设备的呈现，咱们的行为、方位，乃至身体生理数据等每一点改变都成为了可被记载和剖析的数据。这些新技能推进着大数据年代的降临，各行各业每天都在发生数量巨大的数据碎片，数据计量单位已从Byte、KB、MB、GB、TB展开到PB、EB、ZB、YB乃至BB来衡量。
假如简略来了解什么是大数据，咱们只需捉住大数据的四个特色，许多、高速、多样、价值。详细来讲便是数据体量巨大，数据的爆发性增加火急的需求智能的算法、强壮的数据处理渠道和新的数据处理技能，来核算、剖析、猜测和实时处理如此大规模的数据；数据类型繁复，广泛的数据来历决议了大数据方法的多样性。任何方法的数据都能够发生效果，现在使用最广泛的便是引荐体系的使用；价值密度低，实际国际所发生的数据中，有价值的数据所占份额很小。比较于传统的小数据，大数据最大的价值在于经过从许多不相关的各种类型的数据中，发掘出对未来趋势与形式猜测剖析有价值的数据；数据剖析处理速度快，首要经过互联网传输。大数据对处理速度有十分严厉的要求，服务器中许多的资源都用于处理和核算数据，许多渠道都需求做到实时剖析。
揭露数据显现，互联网查找巨子百度2013年具有数据量挨近EB等级。阿里、腾讯都声明自己存储的数据总量都到达了百PB以上。此外，电信、医疗、金融、公共安全、交通、气候等各个方面保存的数据量也都到达数十或许上百PB等级。全球数据量以每两年翻倍的速度增加,在2010年现已正式进入ZB年代，到2020年全球数据总量将到达44ZB。
在大数年代，数据剖析的条件是有数据，数据存储的意图是支撑数据剖析。终究怎样去存储巨大的数据量，是展开数据剖析的企业在当下面对的一个问题。传统的数据存储形式存储容量是有巨细约束或许空间约束约束的，怎样去规划出一个能够支撑许多数据的存储计划是展开数据剖析的首要条件。当处理了海量数据的存储问题，接下来面对的海量数据的核算问题也是比较让人头疼，由于企业不只寻求能够核算，还会寻求核算的速度、功率。以现在互联网职业发生的数据量等级，要处理这些数据，就需求一个更好、更快捷的剖析核算方法了。传统的明显无能为力了，并且功率也会十分低下。这正是传统数据剖析范畴面对的另一个应战，怎么让去剖析、核算。
看完上述内容，你们对什么是大数据年代有进一步的了解吗？假如还想了解更多常识或许相关内容，请重视亿速云职业资讯频道，感谢咱们的支撑。
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