技术标准大数据是什么

文章阐述了关于技术标准大数据是什么，以及大数据技术标准推进委员会的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

1、大数据是什么概念？多大规模的数据才能称之为大数据？许多人对此感到困惑。实际上，企业端与个人端对大数据的数量级别有着显著差异。企业级数据达到十万级别即可称作大数据，而个人级数据则需达到千万级别。小规模数据，比如千到万级，虽然经过收集分析，能总结出特定群体的原则，但并不符合大数据的定义。

2、“大数据是以高容量、多样性、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据***，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行***集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。

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3、大数据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***，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。

4、什么是大数据？以下是三种常见定义的概述： Gartner的定义强调大数据具备强大的决策支持、洞察力和流程优化能力，这些能力来源于海量、快速增长和多样化的信息资产，这些资产需要新颖的处理模式。

大数据杀熟的核心特征包括隐蔽性强、针对性强、涉及范围广以及取证困难。隐蔽性使得消费者难以察觉价格差异，针对性则利用个体差异制定个性化价格，范围广则在互联网环境下影响广泛，取证困难则限制了消费者***。这些特征使得大数据杀熟成为互联网时代的一大挑战。

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所谓大数据杀熟，是指商家利用大数据技术，基于对用户信息的分析和处理，对其中使用次数较多、对价格不敏感的客户实施差异性定价，其最终目的是达到利益的最大化。《个人信息保***》出台前，针对大数据杀熟行为最常用的规制依据是《消费者权益保***》第十条规定的“公平交易权”。

商家根据大数据分析对商品定价，如消费者收入水平和价格敏感度，以制定相应折扣。一些差别定价被市场接受，如数量、时间、年龄差别定价，但消费者对基于个人特征的定价反应不一。大数据“杀熟”引发消费者不满，因为感觉隐私被侵犯和不透明。

数据标准，是企业数据管理的核心，它旨在通过一套标准化的定义、分类、格式、编码等规则，统一业务、技术与管理中的数据使用与理解。数据标准的价值体现在多个方面，包括减少沟通成本、确保数据质量、建立统一的数据认知、建立质量审核体系以及支持未来的数据治理。

数据标准：业务效率的基石在信息化时代的浪潮中，数据标准的重要性不言而喻，它犹如一座桥梁，连接业务、技术与管理，解决了混乱与一致性难题，显著提升了整体效率。

大数据是指数据量巨大、来源多样、结构复杂的数据集。以下是对大数据的详细解释：数据量巨大。大数据的大小通常以传统的数据处理软件难以处理的数据量为标准。随着技术的发展，数据的产生和收集方式日益增多，数据量呈现爆炸式增长，已经远远超出了传统数据库处理能力的范围。数据来源多样。

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