小数据特点总体数据总量(小数据的概念)

数据的特点有哪些?

1、但是，数据也有其自身的特性，这些特性对于数据的处理和分析具有重要意义。在这些特性中，最重要的是可靠性、精确性、完整性、一致性和时效性。而不属于数据的特性，是主观性。

2、数据的基本特征包括集中趋势、离散程度、分布形状、异常值、缺失值、相关性。集中趋势：数据的集中趋势是指数据向某个值聚集的倾向。常用的度量指标包括平均值、中位数和众数。

3、数据要素的鲜明特点包括可共享可***，无限增长。数据***具有可***、可共享、无限增长和和供给的秉性，打破了自然***有限供给对增长的制约。

4、产生远远超出企业自身的价值。总之，大数据的特点包括数据量大、多样性、时效性、价值密度低、数据质量参差不齐、非规范化和容易***和分享。这些特点也是大数据应用中需要考虑的重要因素。

大数据与小数据的区别是什么?

小型数据库一般都是用于数据量不是很大的软件中；主要用的是mysql、db2；软件类型一般是办公软件（公司、单位内部用）。

小型数据库主要处理的数据量比较小，几千、几万、几十万等，如access、mysql等。大型数据库主要处理的数据量比较大，几百万，几千万或者上亿，主要有oracle、DBsqlserver等。

收集渠道没有特定要求，PC端、移动端或传统渠道都可以，重点要达到这样数量级的有效数据，形成数据服务即可。很有趣，大家可以看到2B和2C，两类大数据差了两个数量级。

数据量大是大数据的一个重要特征，但是数据量本身是一个汇集的概念，并不是只有很大的数据才称为大数据，传统信息系统所产生的“小数据”也是大数据的一个重要组成部分，这一点一定要有清晰的认知。

本人工作岗位是大数据咨询顾问，从事大数据行业多年，IT行业十年经验。大数据是一个统称，是相对于小数据而说的。比如以前***用ORACLE SQL MYSQL 数据库存储的数据基本是几十G到几百G，而且大多以结构化的数据为主。

大数据时代下如何利用小数据创造大价值

而是通过海量数据挖掘用户特征获取的有价值的“小数据”，进而使企业获取有价值的用户信息，科学地分析用户行为，帮助企业明确品牌定位、优化营销策略。

大数据对该行业的应用主要体现在智能电网上，通过获取人们的用电行为信息，大数据分析对智慧城市建设的意义和智能电网是密不可分的。

海量数据的处理，以及如何用数据创造更大的价值，给CIO们提出了更多的挑战。根据Valueresearch研究报告显示，大数据已经跃升为CIO关注度排名第四的技术与应用，并且还在持续提升中。

利用所有的数据，而不再仅仅依靠部分数据，即不是随机样本，而是全体数据。唯有接受不精确性，才有机会打开一扇新的世界之窗，即不是精确性，而是混杂性。

在过去的十年间，信息大爆炸使我们进入一个“大数据”时代。据IDC去年发布的预测数据，2009年到2020年期间，数字信息总量将增长44倍。

然而，很明显，组织现在正在开始认真应对在整个企业中应用大数据所带来的挑战，从而可以加速数字化转型，为日益增长的人工智能提供动力。而且很明显，行业和企业组织都认识到，为了实现大数据的承诺，他们需要获得大数据的价值。

什么叫微数据、小数据、大数据?

1、数据规模：大数据通常指的是海量的数据，无法在一定时间内用常规软件工具进行处理。小数据则指的是数据规模相对较小的数据，可以使用常规软件工具进行处理。

2、大数据的基本特点为：容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息。种类（Variety）：数据类型的多样性。速度（Velocity）：指获得数据的速度。

3、大数据，很明显从字面上理解就是大量的数据，海量的数据。大，意思就是数据的量级很大，不上TB都不好意思说是大数据。

4、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。