标签：1024 结构化 数据库 特点 数据量 数据 数据模型

数据量大

根据IDC作出的估测，数据一直都在以每年50%的速度增长，也就是说每两年就增长一倍（大数据摩尔定律）。

人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量。

数据量的量级：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
除了1Byte=8bit以外，全是 2 10 = 1024 2^{10}=1024 210=1024进制。

数据类型繁多

大数据是由结构化数据、半结构化数据和非结构化数据组成的。

• 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、XML, HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。[1]
• 和普通纯文本相比，半结构化数据具有一定的结构性，OEM(Object exchange Model)是一种典型的半结构化数据模型。[2]
• 结构化数据，简单来说就是数据库。结合到典型场景中更容易理解，比如企业ERP、财务系统；医疗HIS数据库；教育一卡通；政府行政审批；其他核心数据库等。[3]

20%的结构化数据，存储在数据库中；剩余80%都是以文件形式存在的非结构化和半结构化数据，日志文件、机器数据等又占据非结构化数据的90%。

处理速度快

从数据的生成到消耗，时间窗口非常小，可用于生成决策的时间非常少。

1秒定律是互联网进入DT时代对数据处理速度的要求。当然并非严格的1秒，只是秒级的时间内给出结果，这也是大数据技术有别于传统数据技术的重要一点, 时间太长，就失去意义了。这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。[4]

价值密度低，商业价值高

以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒，但是具有很高的商业价值。

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来源： https://blog.csdn.net/weixin_43896318/article/details/113822427

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