麦肯锡大数据分析翻译

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简述信息一览：

• 1、大数据4v是指哪四个
• 2、2011年麦肯锡研究院提出的大数据定义是
• 3、大数据的定义是什么啊?

大数据4v是指哪四个

大数据的4v特征分别是Volume（大量性）、Velocity（高速性）、Variety（多样性）、Value（价值性）。大数据特征的概念由维克托迈尔·舍恩伯格和肯尼斯克耶编写的《大数据时代》中提出。截至目前，人类生产的所有印刷材料的数量是200PB，而历史上全人类总共说过得话的数据量大约是5EB。

大数据4v是指Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。大数据具有海量性、多样性、高速性、易变性的特征。

规模性、高速性、多样性、价值性。大数据的4v特征分别是：规模性：随着信息化技术的高速发展，数据开始爆发性增长。高速性。多样性：主要体现在数据来源多、数据类型多和数据之间关联性强。价值性。

大数据的4v基本特征包括介绍如下：“大数据的4v特征主要包含规模性（Volume）、多样性（Variety）、高速性（Velocity）、价值性（Value）”大数据是指规模巨大、复杂度高、处理速度快的数据***。这些数据***通常无法使用传统的数据处理方法和工具进行处理和分析。

大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息。而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，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，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

大数据的4V特征包括：Volume（体量）、Velocity（速度）、Variety（多样性）和Veracity（真实性）。Volume（体量）指的是大数据的规模庞大。随着技术的发展，数据的产生和收集能力不断增强，导致数据量呈现爆炸性增长。例如，社交媒体上每天产生的用户发帖、评论、点赞等数据量就十分惊人。

2011年麦肯锡研究院提出的大数据定义是

1、全面的了解大数据我们应该从四个方面简单了解。定义，结构特点，我们身边有哪些大数据，大数据带来了什么，这四个方面了解。那么“大数据”到底是什么呢？在麦肯锡全球研究所给出的定义中指出：大数据即是一种规模大到在获取，存储，管理，分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据***。

2、那么“大数据”到底是什么呢？在麦肯锡全球研究所给出的定义中指出：大数据即是一种规模大到在获取，存储，管理，分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据***。简单而言大数据是数据多到爆表。大数据的单位一般以PB衡量。那么PB是多大呢？1GB=***MB ，1PB=***GB才足以称为大数据。

3、子标签的次序和个数不一定完全一致）那什么又是非结构化数据呢？这类数据没有预定义完整的数据结构，在我们日常工作生活中可能更多接触的就是这类数据，比如，图片、图像、音频、***、办公文档等等。知道了这三类结构的数据，我们再来看看大数据的数据源有哪些呢？归纳起来大致有五种数据源。

4、事实上，大数据企业大多致力于让所有用户几乎能够从任何数据中获得可转换为业务执行的洞察力，包括隐藏在非结构化数据中的洞察力。最早提出“大数据时代已经到来”的机构是全球知名咨询公司麦肯锡。

5、Gartner这家研究机构将大数据定义为需要特殊处理模式，以便在处理海量、快速增长和多样化的信息资产时，能够提供更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力。

6、不同厂商、不同用户，站的角度不同，对大数据的理解也不一样。麦肯锡报告中对大数据的基本定义是：大数据是指其大小超出了典型数据库软件的***集、储存、管理和分析等能力的数据***。赛迪智库指出，大数据是一个相对的概念，并没有一个严格的标准限定多大规模的数据***才称得上是大数据。

大数据的定义是什么啊?

1、大数据的定义。大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的***集。

2、大数据是指传统数据处理软件难以处理的大规模数据***。大数据具有数据量大、产生速度快、种类繁多等特点。以下是关于大数据的详细解释：大数据的概念定义 大数据是指数据量巨大，以至于难以在合理时间内获取、存储、管理并处理的数据***。

3、大数据，指的是在数据量庞大，传统处理技术无法有效应对的情况下，需要借助新的技术手段进行快速处理的数据***。通俗理解，大数据处理是在数据量大、处理速度要求快的场景下，用常规技术难以实现或处理起来非常复杂，必须***用大数据处理技术。

4、大数据的定义及其特点 大数据指的是规模巨大、多样性以及生成速度极快的数据***，这些数据在规模、增长速度和类型方面都超出了传统数据处理软件的处理能力。为了充分利用这些数据，需要创新的数据处理模式，以便获得更强的决策支持、洞察力和流程优化功能。

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