Ⅰ 1pb 多大

1PB(Petabyte 千万亿字节 拍字节)=1024TB。

换算方式如下:

1KB (Kilobyte 千字节)=1024B,

1MB (Megabyte 兆字节 简称“兆”)=1024KB,

1GB (Gigabyte吉字节 又称“千兆”)=1024MB,

1TB (Trillionbyte 万亿字节 太字节)=1024GB,

(1)大数据大小扩展阅读

大数据(pb拍字节)技术发展概述:

互联网、物联网以及云计算技术的发展,带来了海量数据的聚集,促进了大数据的发展。大数据技术在民用领域已呈现迅猛发展之势,其在军事领域也蕴藏着巨大发展潜力和应用价值,已成为军事领域竞争新的制高点。

大数据是信息时代信息爆炸性增长的产物,其特征可以用四个V来概括:(1)Volume,容量巨大,已从TB(太字节)级别跃升至PB(拍字节);(2)Variety,数据类型纷繁,包括结构化、半结构化和非结构化数据,无规律可循;(3)Value,价值密度低,但隐含的价值巨大;(4)Velocity,处理速度快,在很多场合需要实时分析和处理。大数据技术就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。

Ⅱ “大数据” 到底有多大

来截止到2012年,数据量已经从自TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。

国际数据公司(IDC)的研究结果表明,2008年全球产生的数据量为0.49ZB,2009年的数据量为0.8ZB,2010年增长为
1.2ZB,2011年的数量更是高达1.82ZB,相当于全球每人产生200GB以上的数据。而到2012年为止,人类生产的所有印刷材料的数据量是
200PB,全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。

IBM的研究称,整个人类文明所获得的全部数据中,有90%是过去两年内产生的。而到了2020年,全世界所产生的数据规模将达到今天的44
倍。每一天,全世界会上传超过5亿张图片,每分钟就有20小时时长的视频被分享。然而,即使是人们每天创造的全部信息——包括语音通话、电子邮件和信息在
内的各种通信,以及上传的全部图片、视频与音乐,其信息量也无法匹及每一天所创造出的关于人们自身的数字信息量。这样的趋势会持续下去。

Ⅲ 什么是大数据,看完这篇就明白了

什么是大数据

如果从字面上解释的话,大家很容易想到的可能就是大量的数据,海量的数据。这样的解释确实通俗易懂,但如果用专业知识来描述的话,就是指数据集的大小远远超过了现有普通数据库软件和工具的处理能力的数据。

大数据的特点

海量化

这里指的数据量是从TB到PB级别。在这里顺带给大家科普一下这是什么概念。

MB,全称MByte,计算机中的一种储存单位,含义是“兆字节”。

1MB可储存1024×1024=1048576字节(Byte)。

字节(Byte)是存储容量基本单位,1字节(1Byte)由8个二进制位组成。

位(bit)是计算机存储信息的最小单位,二进制的一个“0”或一个“1”叫一位。

通俗来讲,1MB约等于一张网络通用图片(非高清)的大小。

1GB=1024MB,约等于下载一部电影(非高清)的大小。

1TB=1024GB,约等于一个固态硬盘的容量大小,能存放一个不间断的监控摄像头录像(200MB/个)长达半年左右。

1PB=1024TB,容量相当大,应用于大数据存储设备,如服务器等。

1EB=1024PB,目前还没有单个存储器达到这个容量。

多样化

大数据含有的数据类型复杂,超过80%的数据是非结构化的。而数据类型又分成结构化数据,非结构化数据,半结构化数据。这里再对三种数据类型做一个分类科普。

①结构化数据

结构化的数据是指可以使用关系型数据库(例如:MySQL,Oracle,DB2)表示和存储,表现为二维形式的数据。一般特点是:数据以行为单位,一行数据表示一个实体的信息,每一行数据的属性是相同的。所以,结构化的数据的存储和排列是很有规律的,这对查询和修改等操作很有帮助。

但是,它的扩展性不好。比如,如果字段不固定,利用关系型数据库也是比较困难的,有人会说,需要的时候加个字段就可以了,这样的方法也不是不可以,但在实际运用中每次都进行反复的表结构变更是非常痛苦的,这也容易导致后台接口从数据库取数据出错。你也可以预先设定大量的预备字段,但这样的话,时间一长很容易弄不清除字段和数据的对应状态,即哪个字段保存有哪些数据。

②半结构化数据

半结构化数据是结构化数据的一种形式,它并不符合关系型数据库或其他数据表的形式关联起来的数据模型结构,但包含相关标记,用来分隔语义元素以及对记录和字段进行分层。因此,它也被称为自描述的结构。半结构化数据,属于同一类实体可以有不同的属性,即使他们被组合在一起,这些属性的顺序并不重要。常见的半结构数据有XML和JSON。

③非结构化数据

非结构化数据是数据结构不规则或不完整,没有预定义的数据模型,不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、各类报表、图像和音频/视频信息等等。非结构化数据其格式非常多样,标准也是多样性的,而且在技术上非结构化信息比结构化信息更难标准化和理解。所以存储、检索、发布以及利用需要更加智能化的IT技术,比如海量存储、智能检索、知识挖掘、内容保护、信息的增值开发利用等。

快速化

随着物联网、电子商务、社会化网络的快速发展,全球大数据储量迅猛增长,成为大数据产业发展的基础。根据国际数据公司(IDC)的监测数据显示,2013年全球大数据储量为4.3ZB(相当于47.24亿个1TB容量的移动硬盘),2014年和2015年全球大数据储量分别为6.6ZB和8.6ZB。近几年全球大数据储量的增速每年都保持在40%,2016年甚至达到了87.21%的增长率。2016年和2017年全球大数据储量分别为16.1ZB和21.6ZB,2018年全球大数据储量达到33.0ZB。预测未来几年,全球大数据储量规模也都会保持40%左右的增长率。在数据储量不断增长和应用驱动创新的推动下,大数据产业将会不断丰富商业模式,构建出多层多样的市场格局,具有广阔的发展空间。

核心价值

大数据的核心价值,从业务角度出发,主要有如下的3点:

a.数据辅助决策:为企业提供基础的数据统计报表分析服务。分析师能够轻易获取数据产出分析报告指导产品和运营,产品经理能够通过统计数据完善产品功能和改善用户体验,运营人员可以通过数据发现运营问题并确定运营的策略和方向,管理层可以通过数据掌握公司业务运营状况,从而进行一些战略决策;

b.数据驱动业务:通过数据产品、数据挖掘模型实现企业产品和运营的智能化,从而极大的提高企业的整体效能产出。最常见的应用领域有基于个性化推荐技术的精准营销服务、广告服务、基于模型算法的风控反欺诈服务征信服务,等等。

c.数据对外变现:通过对数据进行精心的包装,对外提供数据服务,从而获得现金收入。市面上比较常见有各大数据公司利用自己掌握的大数据,提供风控查询、验证、反欺诈服务,提供导客、导流、精准营销服务,提供数据开放平台服务,等等。

大数据能做什么?

1、海量数据快速查询(离线)

能够在海量数据的基础上进行快速计算,这里的“快速”是与传统计算方案对比。海量数据背景下,使用传统方案计算可能需要一星期时间。使用大数据 技术计算只需要30分钟。

2.海量数据实时计算(实时)

在海量数据的背景下,对于实时生成的最新数据,需要立刻、马上传递到大数据环境,并立刻、马上进行相关业务指标的分析,并把分析完的结果立刻、马上展示给用户或者领导。

3.海量数据的存储(数据量大,单个大文件)

大数据能够存储海量数据,大数据时代数据量巨大,1TB=1024*1G 约26万首歌(一首歌4M),1PB=1024 * 1024 * 1G约2.68亿首歌(一首歌4M)

大数据能够存储单个大文件。目前市面上最大的单个硬盘大小约为10T左右。若有一个文件20T,将 无法存储。大数据可以存储单个20T文件,甚至更大。

4.数据挖掘(挖掘以前没有发现的有价值的数据)

挖掘前所未有的新的价值点。原始企业内数据无法计算出的结果,使用大数据能够计算出。

挖掘(算法)有价值的数据。在海量数据背景下,使用数据挖掘算法,挖掘有价值的指标(不使用这些算法无法算出)

大数据行业的应用?

1.常见领域

2.智慧城市

3.电信大数据

4.电商大数据

大数据行业前景(国家政策)?

2014年7月23日,国务院常务会议审议通过《企业信息公示暂行条例(草案)》

2015年6月19日,国家大大、总理同时就“大数据”发表意见:《国务院办公厅关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》

2015年8月31日,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》。国发〔2015〕50号

2016年12月18日,工业和信息化部关于印发《大数据产业发展规划》

2018年1月23日。中央全面深化改革领导小组会议审议通过了《科学数据管理办法》

2018年7月1日,国务院办公厅印发《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》

2019年政府工作报告中总理指出“深化大数据、人工智能等研发应用,培育新一代信息技术、高端装备、生物医药、新能源汽车、新材料等新兴产业集群,壮大数字经济。”

总结

我国著名的电商之父,阿里巴巴创始人马云先生曾说过,未来10年,乃至20年,将是人工智能的时代,大数据的时代。对于现在正在学习大数据的我们来说,未来对于我们更是充满了各种机遇与挑战。

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Ⅳ 多大的数据才算“大数据”

多大的数据才算“大数据”
什么是大数据有一个故事,说的是一位顾客订购披萨时,披萨店可以立即调出这位顾客的许多信息,比如送披萨上门必有的家庭、单位等地址和电话,顾客的消费习惯从而推荐适合他的披萨种类,顾客名下的银行卡透支情况从而确定他的支付方式,甚至顾客要自取披萨时,还能根据顾客名下车辆的停放位置预估他的到店时间等等。
从这个故事,我们可以看出大数据的一些关键特征,比如容量大、类型多、关联性强、有价值等等。“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集合,正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、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。”工信部信息化和软件服务业司副司长李冠宇接受经济日报·中国经济网记者采访时说。
仅仅规模大不是大数据
大数据,顾名思义,“大”该是应有之义。“大数据的定义最初与容量有关系。”李冠宇分析说,业界有几种对大数据的定义,其中一个共同点就是数据的容量超出了原有的存储、管理和处理能力。
正如中国电子信息产业发展研究院副院长樊会文接受记者采访时指出的,大数据概念产生就是因为数据量和数据类型急剧增加,以至于原有的数据存储、传输、处理以及管理技术不能胜任,需要全新的技术工具和手段。
信息技术日新月异,大数据的定义也在发生变化。工信部赛迪研究院软件所所长潘文说,数据即时处理的速度(Velocity)、数据格式的多样化(Variety)与数据量的规模(Volume)被称为大数据“3V”。但随着近几年数据的复杂程度越来越高,“3V”已不足以定义新时代的大数据,准确性(Veracity)、可视性(Visualization)、合法性(Validity)等特性又被加入大数据的新解,从“3V”变成了“6V”。
对于“多大容量的数据才算大数据”,潘文说,大数据的规模并没有具体的标准,仅仅规模大也不能算作大数据。规模大本身也要从两个维度来衡量,一是从时间序列累积大量的数据,二是在深度上更加细化的数据。
李冠宇说,比如一份现在看起来很小的数据,但是纵向积累久了也可以变成大数据,横向与其他数据关联起来也可能形成大数据。而一份很大的数据如果没有关联性、没有价值也不是大数据。
运满满研究院院长徐强认为,“大”是必要条件,但非充分条件。基于移动互联网用户规模红利,国内平台型企业比较容易获取大量数据,但数据不是越多越好,无用数据就像噪音,会给数据分析、清洗、脱敏和可视化带来负担。
这也正如阿里巴巴集团董事局大大马云在某次演讲中说的:“很多人以为大数据就是数据量很大,其实大数据的大是大计算的大,大计算+数据,称之为大数据。”
“水涨船高”的大数据
今年麦收时节,在雷沃重工的全国“三夏”跨区作业信息服务中心,显示屏的全国电子地图上有许多大小不一、颜色不同的圆圈,这是每个区域正在作业的收割机。智能化的收割机会自动获得许多数据,包括机器运行情况、收割量、小麦含水量等,数据传回后台汇总后,总体收割情况一目了然。
“大数据概念正是来自信息技术的飞速发展和应用,特别是随着云计算、物联网、移动互联网的应用,数据量迅猛增长。数据来源有两种,一种与人有关,比如政府、企业等为人们服务时产生的数据;另一种与物有关,在移动泛在、万物互联时代,物联网应用的浪潮将带动数据量爆发式增长。”李冠宇说。
这也就不难理解,为何当下数据产生的速度如此之快。正如樊会文所分析的,一方面,信息终端大面积普及,信息源大量增加;另一方面,基于云计算的互联网信息平台快速增长,数据向平台大规模集中。
大数据与云计算、物联网、人工智能等新一代信息技术之间相互影响、相互促进、相互融合。徐强说,运满满通过车联网设备和信息平台,每天获取3TB至4TB的数据,运用先进的大数据算法模型,实现了智能车货匹配、智能实时调度等。
樊会文认为,云计算是硬件资源的虚拟化,而大数据是海量数据的高效处理。简单来说,云计算是大数据的基础,有了云计算才能大量集中数据从而产生大数据。同时,大数据也支撑了云计算应用创新,带动云计算发展。
人工智能的核心在于大数据支撑。围棋人工智能程序“阿尔法狗”打败柯洁,离不开大数据的支持。“大数据技术能够通过数据采集、分析等方式,从海量数据中快速获得有价值的信息,为深度学习等人工智能算法提供坚实的素材基础。反过来,人工智能技术也促进了大数据技术的进步。两者相辅相成,任何一方技术的突破都会促进另外一方的发展。”潘文说。
核心价值在于应用
刚刚过去的“6·18”再次掀起网购热潮。网购消费者基本都被精准推送过广告信息,如曾浏览过电饭煲的消费者,很长一段时间内会在登录页面后看到各品牌电饭煲信息。
阿里、京东、360等互联网平台接触消费者众多,也因此获得了很多数据。但是正如精准推送一样,不对这些数据进行处理、挖掘就没法产生价值。比如雷沃收割机传回的数据进行汇总后还要分析处理,从而得出对收割作业乃至整个农业都有意义的结论才是这些数据的价值所在。
“大数据作为重要的基础性战略资源,核心价值在于应用,在于其赋值和赋能作用,在于对大量数据的分析和挖掘后所带来的决策支撑,能够为我们的生产生活、经营管理、社会治理、民生服务等各方面带来高效、便捷、精准的服务。”李冠宇强调。
我们正在步入万物互联时代。华为预测,到2025年,物联网设备的数量将接近1000亿个。工信部统计数据显示,目前我国网民数量超过7亿,移动电话用户规模已经突破13亿,均居世界第一。
“全球数据总量呈现指数级增长,企业级用户拥有的数据量在快速增加。互联网的社会化生产出巨量数据。”