大数据数据信息化

　　这个定义是给予“大数据”研究组织Gartner。 “大数据”是一种信息资产，需要新的处理模型才能拥有更大的决策，洞察力和流程优化能力，以适应大规模，高增长率和多样化。
　　麦肯锡全球研究院给出的定义是一个足以捕获，存储，管理和分析传统数据库软件工具功能的数据集合。它具有较大的数据规模，快速的数据流和多样性四种数据类型和价值密度特征较低。
　　大数据技术的战略意义不是掌握大量数据信息，而是将这些有意义的数据专业化。换句话说，如果大数据被比作一个行业，那么这个行业的盈利能力的关键是通过“处理”来提高数据的“处理能力”和数据的“增值”。
　　从技术角度来看，大数据与云计算之间的关系与硬币的正面和背面密不可分。大数据不得由单台计算机处理，必须使用分布式架构。它为海量数据提供分布式数据挖掘。但它必须依靠云计算来实现分布式处理，分布式数据库和云存储以及虚拟化技术。
　　随着云时代的到来，大数据引起了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据通常用于描述公司创建的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系数据库进行分析时会花费太多时间和金钱。大数据分析通常与云计算相关联，因为实时大型数据集分析需要像MapReduce这样的框架将工作分配给数十，数百甚至数千台计算机。
　　大数据需要特殊技术来有效处理随时间容忍的大量数据。大数据技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，Internet和可扩展存储系统。
　　最小的基本单位是位，它按顺序给出所有单位：位，字节，KB，MB，GB，TB，PB，EB，ZB，YB，BB，NB，DB。泛站群

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