大数据不考虑（大数据没错?）

本篇目录：

1、大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息2、大数据具有的四大特征3、大数据需要考虑系统层面的问题吗

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息

【答案】：D 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。

大数据是无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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。换而言之，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”。

大数据具有的四大特征

大数据的特征之一是其种类繁多，包括结构化、半结构化和非结构化数据。

大数据的特征包括： 大量性：大数据具有海量的数据量，远远超过传统数据处理方法的处理能力。 多样性：大数据包含多种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

大数据具有的四大特征如下：海量的数据规模：大数据相较于传统数据最大的区别就是海量的数据规模，这种规模大到“在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合”。

大数据的四个基本特征如下：数据量大（Volume)大数据的显而易见的特征就是其庞大的数据规模。随着信息技术的发展，互联网规模的不断扩大，每个人的生活都被记录在了大数据之中，由此数据本身也呈爆发性增长。

速度（Velocity）：指获得数据的速度。 可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。 真实性（Veracity）：数据的质量。 复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道。

大数据的4V特征：Volume（规模性）、Velocity（高速性）、Variety（多样性）、Value（价值性）。

大数据需要考虑系统层面的问题吗

1、大数据架构：大数据是数字化转型中的另一个关键领域。为了从大数据中获得有价值的见解，企业需要考虑如何构建一个高效的大数据架构。这个架构应该包括数据存储、数据处理和分析、数据安全和数据治理等方面。

2、一方面，大数据应用要抓住不同主体、不同业务、不同地域之间的需求差别，具体来说主要有以下3个层面：一是按照不同的环境问题进行大数据创新应用，如黑臭水体治理问题、未批先建问题、雾霾预测预警等。

3、并且在许多大数据应用程序中，相较于事务系统，由于添加了非结构化数据还有数据的创建和收集增速迅猛，用Hadoop和NoSQL技术增强数据仓库就成为必要。

4、【导语】大数据的应用开发过于偏向底层，具有学习难度大，涉及技术面广的问题，这制约了大数据的普及。大数据架构是大数据技术应用的一个非常常见的形式，那么大数据系统架构包含内容涉及哪些？下面我们就来具体了解一下。

5、通过在传统信息系统上进行大数据改造往往是首先要完成的事情。作为企业来说，一方面要根据自身业务的特点来搭建物联网系统，另一方面要注重行业整体数据的获取（来自于Web系统），最后结合自身信息系统的数据完成具体决策的制定。

到此，以上就是小编对于大数据没错?的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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