大数据课程论文 大数据时代.doc

课程论文题目:大数据时代学院:信息科学与工程学院专业:通信工程学号:班级:姓名:年月日大数据时代摘要: 大数据技术(bigdata)指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、value(价值)。关键字:大数据云计算海量发展影响大数据的初识随着云时代的来临,大数据(bigdata)吸引了越来越多的关注。“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。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。对于企业组织来讲,大数据的价值体现在两个方面:分析使用和二次开发。对大数据进行分析能揭示隐藏其中的信息。例如零售业中对门店销售、地理和社会信息的分析能提升对客户的理解。对大数据的二次开发则是那些成功的网络公司的长项。例如Facebook通过结合大量用户信息,定制出高度个性化的用户体验,并创造出一种新的广告模式。这种通过大数据创造出新产品和服务的商业行为并非巧合,谷歌、雅虎、亚马逊和Facebook它们都是大数据时代的创新者。我们正处在一个数据爆炸性增长的"大数据"时代。1、大数据四个特性海量性:企业面临着数据量的大规模增长。例如,IDC最近的报告预测称,到2020年,全球数据量将扩大50倍。目前,大数据的规模尚是一个不断变化的指标,单一数据集的规模范围从几十TB到数PB不等。简而言之,存储1PB数据将需要两万台配备50GB硬盘的个人电脑。此外,各种意想不到的来源都能产生数据。多样性:一个普遍观点认为,人们使用互联网搜索是形成数据多样性的主要原因,这一看法部分正确。然而,数据多样性的增加主要是由于新型多结构数据,以及包括网络日志、社交媒体、互联网搜索、***及传感器网络等数据类型造成。其中,部分传感器安装在火车、汽车和飞机上,每个传感器都增加了数据的多样性。高速性:高速描述的是数据被创建和移动的速度。在高速网络时代,通过基于实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器,创建实时数据流已成为流行趋势。企业不仅需要了解如何快速创建数据,还必须知道如何快速处理、分析并返回给用户,以满足他们的实时需求。根据IMSResearch关于数据创建速度的调查,据预测,到2020年全球将拥有220亿部互联网连接设备。易变性:大数据具有多层结构,这意味着大数据会呈现出多变的形式和类型。相较传统的业务数据,大数据存在不规则和模糊不清的特性,造成很难甚至无法使用传统的应用软件进行分析。传统业务数据随时间演变已拥有标准的格式,能够被标准的商务智能软件识别。目前,企业面临的挑战是处理并从各种形式呈现的复杂数据中挖掘价值。2、大数据三个特征除了有四个特性之外,大数据时代的数据还呈现出其他三个特征。第一个特征是数据类型繁多。包括网络日志、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。第二个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用,信息感知无处不在,