随着当今数据量的不断激增，企业越来越重视大数据理念和技术，传统的常规数据工具已经无法在移动时间内对数据信息进行准确的采集、分析和应用，因此，就诞生了大数据等一系列技术和理念。
（图片来源于网络）
大数据具有“4V”特性，这4V即数据量大、类型多、价值密度低、速度快时效高这样四个特点。我们都知道，之所以称之为大数据，首先就是“大”，数据的起始计量单位至少是PB级。
如此数量庞大的数据量当中包含了种类繁多的特性，包括结构化、半结构化和非结构化数据，具体表现为网络日志、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。
随着互联网以及物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何结合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据价值，是大数据时代最需要解决的问题。
数据永远是“在线”的
之所以说大数据是永远在线的，就是说数据是能够随时被调配和调用的，这也是大数据区别于其他普通数据信息的根本区别，现在我们所谈到的大数据不仅仅是大，更重要的是数据变的在线了，这是互联网高速发展背景下的特点。
数据只有在线，即数据在与产品用户或者客户产生连接的时候才有意义。如某用户在使用某互联网应用时，其行为及时的传给数据使用方，数据使用方通过某种有效加工后进行该应用的推送内容的优化，把用户最想看到的内容推送给用户，也提升了用户的使用体验。
大数据技术如何发展
大数据作为当今IT技术的一个重要组成部分，以成本低廉、部署快速、应用广泛等特点得到了业界的广泛认同，大数据技术不断涌现和发展，使得用户在处理海量数据时变得更加容易，更加快捷。
在大数据采集与预处理方向。这方向最常见的问题是数据的多源和多样性，导致数据的质量存在差异，严重影响到数据的可用性。针对这些问题，目前很多公司已经推出了多种数据清洗和质量控制工具。
既然企业拥有了海量数据，那么对于这些数据的存储就变成了一个很重要的问题，企业在数据存储管理方面的挑战变得日趋严峻，需要兼顾结构化、非结构化和半结构化的数据。分布式文件系统和分布式数据库相关技术的发展正在有效的解决这些方面的问题。
由于大数据处理多样性的需求，目前出现了多种典型的计算模式，包括大数据查询分析计算(如Hive)、批处理计算(如Hadoop MapReduce)、流式计算(如Storm)、迭代计算(如HaLoop)、图计算(如Pregel)和内存计算(如Hana)，而这些计算模式的混合计算模式将成为满足多样性大数据处理和应用需求的有效手段。
数据挖掘及可视化推动大数据发展
随着现在个人用户和企业用户对于数据需求的不断提升，使得在处理海量数据的时候不得不采用数据挖掘技术来提高数据收集和运算的准确度，这就使得越来越多的大数据分析工具和产品应运而生，如用于大数据挖掘的R Hadoop版、基于MapReduce开发的数据挖掘算法等等。
现在越来越多的人在谈大数据的可视化，用户都希望对自己的数据掌控更高的主动权。对于企业来说，通过可视化方式来帮助人们探索和解释复杂的数据，有利于决策者挖掘数据的商业价值，进而有助于大数据的发展。很多公司也在开展相应的研究，试图把可视化引入其不同的数据分析和展示的产品中。
作为国内优秀的企业大数据服务平台，自由数据致力于为企业和开发者提供优质的数据资源、API接口和数据定制服务等，重点覆盖企业征信数据、金融数据、社会舆情、生活数据等领域。自由数据有专门的数据分析团队，数据分析能力不仅专业性高，针对性也强，能从企业的角度出发解决这个问题。
网友评论