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大数据的效果当电子商务、数字家庭、物联网、移动互联成为了新一代的信息技术的使用形态，而这些使用所产生的大量数据，是大数据所进行运算与处理的根底，只有通过与新一代信息处理技术不断的有用融合，才能创造出更为巨大的价值。同时，大数据的存在，也是提高了企业的关键竞争力的主要条件。通过了解大数据的相关特点和效果，相信一定可以让大家对大数据分析有了更为准确的认识，从而更好的对其进行使用。大数据，是一种规模非常大的，在分析、管理、储存和获取等方面都超出了传统的数据库软件所具有的功能处理范围的巨大数据的调集。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。中山物联网培训怎么样

大数据的趋势：数据管理成为关键竞争力：数据管理成为关键竞争力，直接影响财务表现。当“数据资产是企业关键资产”的概念深入人心之后，企业对于数据管理便有了更清晰的界定，将数据管理作为企业关键竞争力，持续发展，战略性规划与运用数据资产，成为企业数据管理的关键。数据资产管理效率与主营业务收入增长率、销售收入增长率明显正相关;此外，对于具有互联网思维的企业而言，数据资产竞争力所占比重为36.8%，数据资产的管理效果将直接影响企业的财务表现。数据质量是BI(商业智能)成功的关键：采用自助式商业智能工具进行大数据处理的企业将会脱颖而出。其中要面临的一个挑战是，很多数据源会带来大量低质量数据。想要成功，企业需要理解原始数据与数据分析之间的差距，从而消除低质量数据并通过BI获得更佳决策。南京云数据库需要多少钱大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已。

随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

大数据（big data），IT行业术语，是指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中，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。大数据有大量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety）、低价值密度（Value）、真实性（Veracity）五大特点。它并没有统计学的抽样方法，只是观察和追踪发生的事情。大数据的用法倾向于预测分析、用户行为分析或某些其他高级数据分析方法的使用。对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。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。

数据服务让消费者无需去访问或者更新多个数据源，更重要的是，当消费者需要操作多个数据源时，数据服务有助于维持数据的完整性。此外，它们还能够帮助构建可被多个项目和创新利用的可重用数据服务。数据服务还能够执行关键的治理职能——它们有助于度量指标的集中化、监视、版本管理、数据类型的重用，以及执行数据可视化和访问规则。数据服务带来的额外好处有：数据源抽象、聚合数据提供者、重用（以通用的、可互操作的、灵活的消费模式）、与逻辑数据模型保持一致、支持服务的多版本、提供增值特性，以及单点交互。因此，数据服务为企业改进业务需求提供了一个可持续的基础。资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源。潮汕大数据

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