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大数据分析的特点
一:数据分析量大
数据量本身就是聚合的概念。不是数据量大的数据被称为大数据,传统信息系统生成的“小数据”也是大数据分析的重要组成部分,这点必须清楚。当前,从大数据的数据源的角度来看,它主要集中在互联网,物联网和传统信息系统三个渠道。当前物联网数据的比例相对较大。相信在5G时代,物联网仍将是大数据的主要数据源。
二:数据分析结构多样性
与创新信息系统(ERP)中的数据不同,大数据的数据类型非常复杂,包括结构化数据,非结构化数据和半结构化数据,这对传统数据分析技术提出了巨大挑战,这也是大数据技术兴起的重要原因。在工业互联网时代,大数据数据结构的多样性将得到进一步体现,这也给数据价值过程带来了新的挑战。
三:数据价值密度
与传统信息系统相比,大数据中的数据价值密度相对较低,这就需要更快,更方便的方式来完成数据值提取过程,这也是当前大数据平台所关注的核心竞争力之一。实际上,早期Hadoop和Spark平台之所以能够脱颖而出的重要原因是它们的数据处理(排序)速度相对较快。
四:数据增长速度快
通常传统信息系统的数据增量是可以预测的,或者增长率是可控的,但是在大数据时代,数据增长率已经大大超过了传统数据,处理能力已经超过自身的极限。数据增长是一个相对的概念。与消费互联网相比,工业互联网带来的数据增长可能更加客观,因此工业互联网时代将进一步打开大数据的价值空间。