云計(jì)算和大數(shù)據(jù)哪個(gè)發(fā)展前景好？1. 云計(jì)算是通過互聯(lián)網(wǎng)為全球用戶提供計(jì)算能力和存儲(chǔ)服務(wù)，為互聯(lián)網(wǎng)信息處理提供硬件基礎(chǔ)。2. 大數(shù)據(jù)利用日益成熟的云計(jì)算技術(shù)，從海量的互聯(lián)網(wǎng)信息中獲取有價(jià)值的信息，用于信

云計(jì)算和大數(shù)據(jù)哪個(gè)發(fā)展前景好？

1. 云計(jì)算是通過互聯(lián)網(wǎng)為全球用戶提供計(jì)算能力和存儲(chǔ)服務(wù)，為互聯(lián)網(wǎng)信息處理提供硬件基礎(chǔ)。

2. 大數(shù)據(jù)利用日益成熟的云計(jì)算技術(shù)，從海量的互聯(lián)網(wǎng)信息中獲取有價(jià)值的信息，用于信息的歸納、檢索和整合，為互聯(lián)網(wǎng)信息處理提供軟件基礎(chǔ)。

3. 他們的關(guān)系：

云計(jì)算是基礎(chǔ)。沒有云計(jì)算，大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和計(jì)算就無法實(shí)現(xiàn)

大數(shù)據(jù)是一種應(yīng)用。沒有大數(shù)據(jù)，云計(jì)算就缺乏目標(biāo)和價(jià)值觀。兩者都需要人工智能的參與，這是互聯(lián)網(wǎng)信息系統(tǒng)有序后的商業(yè)應(yīng)用。這才是云計(jì)算和大數(shù)據(jù)的真正出口

！5. 而商業(yè)智能中的智能又從何而來？其中一種方法是利用大數(shù)據(jù)工具對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得出相關(guān)結(jié)論，并從這些相關(guān)性中得到答案。因此，大數(shù)據(jù)是商業(yè)智能的工具。大數(shù)據(jù)需要分析大量的數(shù)據(jù)，這對系統(tǒng)的計(jì)算能力和處理能力要求非常高。傳統(tǒng)的方式是需要一臺(tái)超級(jí)計(jì)算機(jī)來處理，但這就導(dǎo)致了計(jì)算能力空時(shí)閑置，忙時(shí)不夠的問題，云計(jì)算的彈性擴(kuò)展和橫向擴(kuò)展的模式非常適合計(jì)算能力隨需應(yīng)變的呼喚。因此，云計(jì)算為大數(shù)據(jù)提供了計(jì)算能力和資源的物質(zhì)基礎(chǔ)。

6. 進(jìn)化路徑：云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能

如果有人只講人工智能，而不講云計(jì)算和大數(shù)據(jù)，如果不是技術(shù)騙子或裝懂的傻瓜

我不知道三者之間的關(guān)系是否清晰。

聚焦企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，歡迎關(guān)注，共同學(xué)習(xí)，共同成長

什么是3V,4v,5V特征，這些特征對大數(shù)據(jù)計(jì)算過程帶來什么樣的挑戰(zhàn)？

IBM提出了大數(shù)據(jù)的“5V”特性：1。體積：數(shù)據(jù)量大，包括采集量、存儲(chǔ)量和計(jì)算量。

大數(shù)據(jù)的起始測量單位至少為p（1000噸）、e（100萬噸）或Z（10億噸）。

2、多樣性：物種和來源的多樣性。包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，特別是針對網(wǎng)絡(luò)日志、音頻、視頻、圖片、地理信息等多種類型的數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)處理能力提出了更高的要求。

3、價(jià)值：數(shù)據(jù)價(jià)值的密度相對較低，或者非常珍貴。隨著互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用，信息感知無處不在，信息海量，但價(jià)值密度較低。如何將業(yè)務(wù)邏輯與強(qiáng)大的機(jī)器算法結(jié)合起來挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，是大數(shù)據(jù)時(shí)代最需要解決的問題。

4、速度：數(shù)據(jù)增長速度快，處理速度快，時(shí)效性要求高。例如，搜索引擎要求用戶可以查詢幾分鐘前的新聞，而個(gè)性化推薦算法則要求盡可能多的實(shí)時(shí)推薦。這是大數(shù)據(jù)不同于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)顯著特點(diǎn)。

5、準(zhǔn)確性：數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可信度，即數(shù)據(jù)的質(zhì)量。----------------版權(quán)聲明：本文是CSDN博主“arsaycode”的原創(chuàng)文章·················································速度（speed），數(shù)據(jù)量增長越來越快，需要處理的速度和響應(yīng)也越來越快；第三種是多樣性（multiple），多樣性是指各種類型數(shù)據(jù)的出現(xiàn)。我們可以通過以上三個(gè)方面對互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行分層分析。

互聯(lián)網(wǎng)3V分析方法？

大數(shù)據(jù)與Bi（商業(yè)智能）的關(guān)系從應(yīng)用的角度來看，Bi（商業(yè)智能）是商業(yè)智能，它是一套完整的解決方案，用于有效整合企業(yè)現(xiàn)有數(shù)據(jù)，快速準(zhǔn)確地提供報(bào)表和決策依據(jù)，以幫助企業(yè)做出明智的商業(yè)決策。

Bi在數(shù)據(jù)架構(gòu)中處于前端分析的地位，其核心作用是對數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)切片、數(shù)據(jù)上下鉆取、立方體等進(jìn)行多維分析。通過ETL對數(shù)據(jù)進(jìn)行提取和轉(zhuǎn)換，形成一個(gè)完整的數(shù)據(jù)倉庫，然后從數(shù)據(jù)倉庫中提取數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行前端的商業(yè)智能分析和顯示。

Bi處理的數(shù)據(jù)量是巨大的。例如，finebi business intelligence擁有自己的ETL，可以在短時(shí)間內(nèi)響應(yīng)數(shù)據(jù)處理請求并輸出分析結(jié)果。

Bi對穩(wěn)定性和易用性有一定的要求，這是其他數(shù)據(jù)分析工具無法比擬的。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用的數(shù)據(jù)源包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如各種數(shù)據(jù)庫、各種結(jié)構(gòu)化文件、消息隊(duì)列和應(yīng)用系統(tǒng)數(shù)據(jù)，其次是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)和商業(yè)智能的關(guān)系是什么？

感謝您的邀請！今天我們正處在大數(shù)據(jù)時(shí)代。首先，我們應(yīng)該肯定，大數(shù)據(jù)時(shí)代的大數(shù)據(jù)給我們的生活帶來了便利。這是主流，但也有不盡如人意的支流。這一點(diǎn)應(yīng)該在這個(gè)過程中不斷改進(jìn)。隨著法律法規(guī)的完善，大數(shù)據(jù)的成熟只會(huì)給人類帶來更大的傷害和享受