Qu 'Est - Ce Que C' Est?Quelles Sont Ses Caractéristiques Et Ses Utilisations

à mesure que l 'ère de l' informatisation du réseau devient de plus en plus courante, de grandes données sont apparues et sont devenues le vocabulaire le plus br?lant de l 'industrie des technologies de l' information.

　　Données généralesUn ensemble de données qui ne permet pas de saisir, de gérer et de traiter son contenu au moyen d 'un logiciel classique dans un délai donné.Les technologies de données de grande envergure sont celles qui permettent d 'obtenir rapidement des informations utiles à partir de différents types de données.Techniques applicables à de grandes données, y compris le traitement parallèle à grande échelle (MPP), les réseaux d 'extraction de données, les systèmes de fichiers distribués, les bases de données distribuées, les plates - formes de calcul des nuages, l' Internet et les systèmes de stockage extensibles.

Les quatre principales caractéristiques des ? grandes données ?

Il est entendu que les grandes données (Big 1313 \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \\ \\\\Les caractéristiques des grandes données sont généralement résumées par quatre V (volume, Variety, value, Velocity).

Premièrement, le volume des données est énorme (volume).à l 'heure actuelle, la quantité de données pour l' ensemble des documents imprimés produits par l 'homme est de 200pb (1pb = 210tb), alors que la quantité de données pour l' ensemble des déclarations passées de l 'humanité est d' environ 5 EB (1eb = 210Pb).à l 'heure actuelle, la capacité du disque dur typique d' un ordinateur personnel est de la classe TB, tandis que celle de certaines grandes entreprises se rapproche de la classe EB.

Deuxièmement, il existe de nombreux types de données (Variety).Cette diversité permet également de diviser les données en données structurelles et non structurelles.Par rapport aux données structurées précédemment faciles à stocker, les données non structurées sont de plus en plus nombreuses, y compris les relevés de réseau, les enregistrements audio, vidéo, photographiques, les informations de localisation géographique, etc., ce qui rend le traitement des données plus exigeant.

Iii) faible densité de valeur.Une densité de valeur élevée est inversement proportionnelle à la taille de la quantité totale de données.Dans le cas d 'une vidéo, par exemple, une heure de vidéosurveillance continue peut ne comporter qu' une ou deux secondes de données utiles.Comment réaliser plus rapidement la ? purification ? des données grace à des algorithmes robustes devient un problème urgent dans le contexte actuel de données de grande envergure.

Iv) vitesse de traitement.Il s' agit là de la caractéristique la plus visible qui distingue les grandes données de l 'extraction de données traditionnelles.D 'après le rapport de l' IDC intitulé "l 'univers numérique", d' ici à 2020,Données mondialesLa consommation atteindra 35,2 ZB.L 'efficacité du traitement des données est la vie de l' entreprise.

Utilisation de ? grandes données ?

Premièrement, l 'analyse des données de grande envergure sert de point de départ à une nouvelle génération d' applications intégrées des technologies de l 'information.Mobile InternetLes réseaux physiques, les réseaux sociaux, les ménages numériques, le commerce électronique et d 'autres applications de la nouvelle génération de technologies de l' information, qui continuent de produire de grandes données.Le calcul des nuages fournit une plate - forme de stockage et d 'exploitation pour ces grandes données océaniques et diversifiées.La gestion, le traitement, l 'analyse et l' optimisation des données provenant de différentes sources permettront d 'obtenir d' importantes retombées économiques et sociales.

De grandes données ont l 'énergie nécessaire pour provoquer des changements sociaux.Toutefois, pour libérer cette énergie, il faut une gestion rigoureuse des données, une analyse des données factuelles et un environnement propice à l 'innovation en matière de gestion (ramayya \ \ 13 \ \ 10 Krishnan, Directeur du Heinz College, Université Carnegie Mellon).

Deuxièmement, de grandes données sont les nouveaux moteurs de la croissance rapide et soutenue de l 'industrie de l' information.De nouvelles technologies, de nouveaux produits, de nouveaux services, de nouveaux métiers vont émerger pour les grands marchés de données.Dans le domaine du matériel et des équipements intégrés, de grandes données auront un impact important sur les puces, l 'industrie de la mémoire et généreront des marchés tels que les serveurs de stockage intégré de données, les calculs de mémoire, etc.Dans le domaine des logiciels et des services, de grandes données déclencheront le développement de l 'analyse rapide des données, des techniques d' extraction des données et des logiciels.

Troisièmement, l 'utilisation de données de grande envergure sera un facteur essentiel pour améliorer la compétitivité de base.La prise de décisions dans tous les secteurs est en train de passer d 'un ? moteur de services ? à un ? moteur de données ?.

L 'analyse de données de grande envergure permet aux détaillants de ma?triser en temps réel la dynamique du marché et d' y réagir rapidement; elle peut aider les entreprises à élaborer des stratégies de commercialisation plus précises et plus efficaces; elle peut aider les entreprises à fournir des services plus rapides et personnalisés aux consommateurs; dans le domaine de la santé, elle peut améliorer l 'exactitude des diagnostics et l' efficacité des médicaments; et dans le domaine des services publics, de grandes données commencent à jouer un r?le important dans la promotion du développement économique et le maintien de la stabilité sociale.

Quatrièmement, les instruments méthodologiques de la recherche scientifique à l 'ère des grandes données seront sensiblement modifiés.Par exemple, les enquêtes par sondage sont la méthode de recherche fondamentale des sciences sociales.à l 'ère des données de grande envergure, on peut procéder à des analyses excavatrices en surveillant et en suivant en temps réel les données relatives au comportement de la mer produites par les sujets de recherche sur l' Internet, en révélant ce qui est régulier et en formulant des conclusions et des réponses.