1、虽然术语“大数据”相对较新，但收集和存储大量信息以进行最终分析的行为已经很久了。

2、这个概念在 21 世纪初获得了动力，当时行业分析师 Doug Laney 将现在主流的大数据定义表达为三个 V：1.卷，组织从各种来源收集数据，包括业务交易，社交媒体和来自传感器或机器到机器数据的信息。

3、在过去，存储它将是一个问题 – 但新技术（如 Hadoop）减轻了负担。

【资料图】

4、2.速度，数据以前所未有的速度流入，必须及时处理。

5、RFID 标签，传感器和智能电表正在推动近乎实时处理数据的需求。

6、3.品种，数据有各种格式 – 从传统数据库中的结构化数字数据到非结构化文本文档，电子邮件，视频，音频，股票报价数据和金融交易。

7、在 SAS，我们在大数据方面考虑两个额外的维度：1.变化性，除了速度和数据种类的增加之外，数据流还可能与周期性峰值高度不一致。

8、社交媒体中有什么趋势吗？每日，季节性和事件触发的峰值数据负载可能难以管理。

9、非结构化数据更是如此。

10、2.复杂，今天的数据来自多个来源，这使得难以跨系统链接，匹配，清理和转换数据。

11、但是，有必要连接和关联关系，层次结构和多个数据链接，否则您的数据可能会迅速失控。

本文到此分享完毕，希望对大家有所帮助。