智慧養老技術概論大數據與傳統數據庫的區別大數據不僅僅是“大”多大？PB級比大更重要的是數據的復雜性，有時甚至大數據中的小數據如一條微博就具有顛覆性的價值大數據與傳統數據的區別首先，大數據是永遠在線的，不在線的數據就不能稱之為“大數據”。目前大數據的概念一般是指“無法用現有的軟件工具提取、儲存、搜索、共享、分析和處理的、海量的、復雜的數據集合。”因而大數據必須是隨時隨地能調用，并且馬上被計算的，而不是儲存在磁帶、U盤等軟件工具中的數據。其次，大數據必須反應迅速及時。比如在購物網站搜索一個商品，后臺便會自動在數十億商品中進行篩選，將符合你要要求的產品瞬間呈現。如果要等上一個小時才會出現搜索結果，相信沒有用戶愿意再上天貓購物。數十億商品、幾百萬個賣家、一億的消費者，瞬間完成匹配呈現，這才能稱之為“大數據”。最后，大數據還有一個特征，就是數據的全面性。大數據不是樣本思維，它是一個完整的全面的系統。在現在的互聯網時代，我們要的是盡可能全面的數據，而不是數據的某一個樣本或抽樣。因而也有人將大數據稱為全數據。與傳統數據相比，大數據的價值和優勢更加凸顯，這也是大數據廣泛應用的根本原因所在，如今，大數據對我們的生活正在產生廣泛影響，但是，傳統數據并沒有退出歷史舞臺，在某些特殊的領域，傳統數據發揮的作用還是無可替代的。大數據與傳統數據庫的區別大數據是傳統數據庫學科的分支——數據倉庫與數據挖掘的基礎上進一步發展起來的。但有兩點主要的不同：

結構化程度傳統數據庫保存的是結構化或者半結構化的數據，以二維表或者標準XML文件的方式存儲數據，由于結構清晰，處理相對容易；大數據面向的是一切計算機可以存儲的數據格式，包括互聯網上的各種網頁、圖片、音頻、視頻，包括辦公文檔、報表，包括人們在搜索引擎中輸入的關鍵詞、在社交網絡中的留言、喜好，也包括各種傳感器自動收集的監控結果等等，顯然不同的格式處理起來更加困難。

異常數據的處理傳統數據庫通常把異常數據先剔除，應用在需要高精確度的領域，如銀行對每個賬戶的管理；大數據則允許異常數據存在，更多應用在預測方面，找出大量數據中隱藏的關聯關系，少量異常數據不會對總體結果產生影響。大數據分析vs.傳統數據分析大數據分析帶來的思維方式的變化（1）處理的對象往往是全部數據，而不是部分數據的采樣。采樣的不合理會導致預測結果的偏差，在大數據時代，依靠強大的數據處理能力，應該去處理全部的數據（2）不再執迷于精確性。精確的、規范化的、可以被傳統數據庫處理的數據只占全部數據的5%，必須接受不精確性才能處理另外95%的數據。錯誤的數據是客觀存在的，竭力避免它就失去了應有的客觀性和公平性。大數據的簡單算法比小數據的復雜算法更有效。更加關注相關性，而不是因果性預測依靠的是相關性。很多情況下知道“是什么”即可，不必知道“為什么”。PPT模板下載：/moban/行業PPT模板：/hangye/節日PPT模板：/jieri/PPT素材下載：/sucai/PPT背景圖片：/beijing/PPT圖表下載：/tubiao/優秀PPT下載：/xiazai/PPT教程：/powerpoint/Word教程：/word/Excel教程：/excel/資料下載：/ziliao/PPT課件下載：/kejian/范文下載：