데이터 특징을 잘못 설명하는 것은 데이터의 높은 가치 밀도입니다.

대용량 데이터, 즉 방대한 양의 데이터란 대량의 데이터가 너무 많아 주류 소프트웨어 도구가 합리적인 시간 내에 정보를 캡처, 관리, 처리 및 정렬할 수 없어 기업이 보다 적극적인 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 것을 의미합니다.

빅토르 마이어 쇤버그와 케네스 쿡예가 공동 저술한' 빅 데이터 시대' 에서 빅 데이터는 무작위 분석 (샘플링 조사) 없이 모든 데이터를 분석하고 처리하는 지름길을 가리킨다. 빅 데이터의 5V 특징 (IBM 제안): 양, 속도, 다양성, 가치 및 충실도.

빅 데이터 (Big Data) 는 대규모, 높은 성장률 및 다양성을 수용하기 위해 더 강력한 의사 결정, 통찰력 및 프로세스 최적화 기능을 갖춘 새로운 처리 모델이 필요한 정보 자산입니다.

대규모 데이터 세트는 데이터 규모, 데이터 흐름 속도, 데이터 유형 다양성, 가치 밀도가 낮은 네 가지 주요 기능을 갖춘 기존 데이터베이스 소프트웨어 도구를 훨씬 능가합니다.

빅 데이터 기술의 전략적 중요성은 방대한 데이터 정보를 파악하는 것이 아니라 이러한 의미 있는 데이터를 전문화하는 것입니다. 즉, 큰 데이터를 하나의 산업에 비유한다면, 이 업계의 수익성의 관건은 데이터의' 처리 능력' 을 높이고' 처리' 를 통해 데이터의' 부가 가치' 를 실현하는 것이다.

빅 데이터 조사 방법의 특징:

1, 빅 데이터 조사 방법은 기존 데이터를 선택하는 것입니다.

2. 빅 데이터 조사 방식은 더 이상 직접 접촉 조사를 하는 것이 아니라 빅 데이터 플랫폼과 빅 데이터 서비스라는 중개자를 통해 피조사자의 데이터를 간접적으로 얻는다.

빅 데이터 조사법은 전체 데이터를 조사 할 수 있습니다.