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大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，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。 [17]在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1]中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。 [2]“大数据”被商务印书馆推出的《汉语新词语词典（2000—2020）》列为中国这20年生命活力指数比较高的**“时代新词”。 [18]适合处理大量实时数据流，支持数据的发布和订阅。崇明区本地大数据平台开发推荐货源

数据产品1.数据库商品（1）概念/定义数据库是结构化信息或数据的有序**，一般以电子形式存储在计算机系统中。通常由数据库管理系统 (DBMS) 来控制。在现实中，数据、DBMS 及关联应用一起被称为数据库系统，通常简称为数据库。 [25]（2）数据库分类关系数据库：关系数据库在 20 世纪 80 年代成为了主流。在关系数据库中，项被组织为一组具有列和行的表。这为访问结构化信息提供了一种有效、灵活的方法。面向对象数据库：面向对象数据库中的信息以对象的形式表示，这与面向对象的编程相类似。闵行区质量大数据平台开发联系人一个分布式流平台，主要用于构建实时数据管道和流应用。

（2）常见应用场景商业决策：通过数据可视化，企业可以更直观地了解业务数据和市场趋势，从而做出更准确的商业决策。例如，通过数据可视化展示**和客户反馈，企业可以了解产品的销售情况和客户需求，从而优化产品设计和市场推广。智慧城市：通过数据可视化，城市管理部门可以更直观地了解城市的交通、环境、能源等方面的数据，从而实现智慧城市的建设。例如，通过数据可视化展示交通流量和路况，城市管理部门可以实现交通优化和拥堵缓解。

Hadoop：一个开源框架，能够分布式存储和处理大数据。主要组件包括HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算模型）。生态系统中还有许多工具，如Hive（数据仓库）、Pig（数据流处理）、HBase（NoSQL数据库）等。Apache Spark：一个快速的通用计算引擎，支持批处理和流处理。提供丰富的API，支持多种编程语言（如Java、Scala、Python、R）。具有内存计算的能力，性能通常优于Hadoop的MapReduce。Apache Flink：一个流处理框架，支持实时数据处理。用户需求：与用户沟通，了解他们的需求和期望。

第三层面是实践，实践是大数据的**终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，**的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。 [7]概念数据技术的发展伴随着数据应用需求的演变，影响着数据投入生产的方式和规模，数据在相应技术和产业背景的演变中逐渐成为促进生产的关键要素。因此，“数据要素”一词是面向数字经济，在讨论生产力和生产关系的语境中对“数据”的指代，是对数据促进生产价值的强调。即数据要素指的是根据特定生产需求汇聚、整理、加工而成的计算机数据及其衍生形态，投入于生产的原始数据集、标准化数据集、各类数据产品及以数据为基础产生的系统、信息和知识均可纳入数据要素讨论的范畴。具有内存计算的能力，性能通常优于Hadoop的MapReduce。闵行区质量大数据平台开发联系人

数据分析：选择分析工具，如Apache Hive、Presto、Apache Drill等。崇明区本地大数据平台开发推荐货源

医疗健康：通过数据可视化，医疗机构可以更直观地了解患者的病历数据和医学影像，从而实现疾病的诊断和***。例如，通过数据可视化展示医学影像和基因组数据，医生可以更准确地诊断疾病和制定***方案。金融服务：通过数据可视化，金融机构可以更直观地了解市场趋势和客户需求，从而实现精细营销和风险管理。例如，通过数据可视化展示市场数据和客户反馈，金融机构可以了解客户需求和市场趋势，从而制定个性化的产品和服务。物联网：通过数据可视化，物联网应用可以更直观地了解设备的运行状态和数据流量，从而实现实时监测和远程控制。例如，通过数据可视化展示设备的运行数据和传感器数据，物联网应用可以实现设备的远程控制和智能决策，如图。崇明区本地大数据平台开发推荐货源

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