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本文在大数据上的课程中是秒。要了解大数据,请阅读我们的 大数据上的底漆.

由于新技术,设备和通信意味着社交网站,人类产生的数据量每年都会迅速增长。我们从一开始就产生的数据量直到2003年为50亿千兆字节。如果您以磁盘形式堆叠数据,则可能填充整个足球场。在2011年的每两天内创建了相同的金额,并在2013年每十分钟创建。此速度仍然很大。虽然所产生的所有这些信息都有意义,但在处理时可能有用,但它被忽略了。在过去几年中产生了90%的世界数据。

大数据意味着非常大的数据,它是一种无法使用传统计算技术处理的大数据集的集合。大数据描述了整体信息管理策略,包括和集成许多新类型的数据和数据管理以及传统数据。大数据也由四个vs定义[1]:

  • 体积: 数据量。虽然卷表示更多数据,但它是唯一的数据的粒度性质。大数据需要处理高卷的低密度,非结构化的Hadoop数据 - 也就是说,未知值的数据,例如Twitter数据源,在网页上的单击流和移动应用程序,网络流量,支持传感器的设备捕获数据光速,还有更多。它是大数据的任务,将这样的Hadoop数据转换为有价值的信息。对于某些组织来说,这可能是几十个为他人,这可能是数百个Petabytes。
  • 速度:收到数据的快速速率,也许采取行动。最高速度数据通常直接流入内存与写入磁盘。某些事物(IOT)应用程序具有健康和安全的影响,需要实时评估和行动。其他支持互联网的智能产品实时运行或近实时运行。例如,消费者电子商务应用程序寻求将移动设备定位和个人偏好组合以制造时间敏感的营销优惠。在操作上,移动应用程序体验具有大的用户群体,增加网络流量,以及立即响应的期望。
  • 种类:新的非结构化数据类型。非结构化和半结构化数据类型,例如文本,音频和视频,需要额外的处理才能获得含义和支持元数据。曾经理解的情况下,非结构化数据具有许多与结构化数据相同的要求,例如总结,统计,审计能力和隐私。当来自已知源更改的数据而恕不另行通知时,会出现进一步的复杂性。频繁或实时模式更改是交易和分析环境的巨大负担。
  • 价值:数据具有内在值 - 但必须发现它。存在一系列定量和调查技术,可以从数据 - 发现消费者偏好或情绪来源,以便通过位置进行相关报价,或者用于识别即将失败的一块设备。技术突破是数据存储和计算成本是指数增长的,从而提供了丰富的数据,从而从该数据集上的统计分析与先前的样本相反。技术突破能够更准确,最精确的决定。然而,寻找价值也需要涉及聪明和富有洞察分析师,商业用户和高管的新发现过程。真正的大数据挑战是一个人类,它正在学习询问正确的问题,识别模式,使知情的假设以及预测行为。
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