IT行业解惑：大数据专业技术有什么特点？
大数据是指在一定时间范围内无法被常规软件工具捕获、管理和处理的数据的集合。通俗地说，大数据就是不同来源、不同类型、不同含义的海量数据。大数据是动态的，可以通过研究发现规律来产生价值。大数据专业技术主要体现在以下四个方面：
1、数据多。随着信息技术的飞速发展，数据开始爆发式增长。社交网络(微博、Twitter、Facebook)、移动网络、各种智能工具、服务工具等，已经成为数据的来源。淘宝近4亿会员每天产生约20TB的商品交易数据; Facebook 的大约 10 亿用户每天产生超过 300TB 的日志数据。对如此大规模的数据进行实时统计、分析、预测和处理，迫切需要智能算法、强大的数据处理平台和新的数据处理技术。
2、多样化。广泛的数据源决定了大数据形式的多样性。任何形式的数据都可以发挥作用。目前应用最广泛的推荐系统是淘宝、网易云音乐、今日头条等，这些平台会分析用户的日志数据，进一步推荐用户喜欢的东西。日志数据是结构清晰的数据，有些数据结构不清晰，比如图片、音频、视频等，这些数据因果关系弱，需要人工标注。
3、高速。大数据生成速度非常快，主要通过互联网传输。生活中的每个人都离不开互联网，这意味着每一天，个人每天都在向大数据提供大量信息。而这些数据需要及时处理，因为花费大量资金存储影响不大的历史数据是非常不经济的。对于一个平台来说，数据可能只是过去几天或一个月的数据，无论距离多远。必须及时清理数据，否则成本太高。
4、价值。这也是大数据的核心特征。与传统的小数据相比，大数据专业技术的最大价值在于从大量不相关的各类数据中，通过机器学习方法和人工智能方法，挖掘出有价值的数据，用于未来趋势和格局的预测分析。或深入分析数据挖掘方法，发现新规律、新知识，并将其应用到农业、金融、医疗等各个领域，最终达到改善社会治理、提高生产效率、促进科学研究。
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