多大的数据是大数据概念 多大数据算大数据

概念究竟包含多大的数据量才能算得上是呢?下面我们来深入探讨这个问题。

1. 数据量级别与定义

数据规模标准：企业端数据近十万级别可以称为，个人端数据要达到千万级别。

数据收集渠道：收集渠道没有特定要求，PC端、移动端等都可以，关键是要形成数据服务。

2. 数据规模与时间序列积累

规模：规模大并不足以定义，还要考虑时间序列累积和数据深度。

时间序列：数据应该在时间维度上积累大量数据，而非仅仅规模庞大。

3. 数据流速度与数据类型

数据速度与类型：的特征包括海量数据、快速数据流、多样的数据类型和巨大的数据价值。

数据管理难度：这种规模下的数据无法在短时间内进行处理，是人类无法解决的。

4. 数据构建与计算能力

概念：并非只在数据量上，更在于基于数据构建的系统。

数据单位：数据量可达PB、TB级别，数据所包含的信息量巨大。

5. 技术挑战与数据处理速度

数据处理挑战：当数据规模挑战现有技术时，才能被称为。

技术限制：要考虑内存、外存、处理速度等技术因素。

6. 商业概念与数据包装

商业概念：一开始是由IBM和EMC等公司推广的商业概念。

商业基因：的定义应该不仅仅是数据量级别，还要考虑商业背景。

在互联网金融时代，在征信行业中扮演着重要角色。通过个人信用历史等数据，帮助金融机构进行风险评估和决策。的重要性不断凸显，数据量达到一定规模时，才能发挥其真正的作用。