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  3. 无法在合理时间内用常规【21】工具进行捕捉、管理和【22】并整理成可解读形式的数据集合称作“大数据(big data或mega data)”。 对于“大数据”，高德纳咨询公司(Gartner Group)给出的定义是：“大数据”是大量、高速、及／或

无法在合理时间内用常规【21】工具进行捕捉、管理和【22】并整理成可解读形式的数据集合称作“大数据(big data或mega data)”。 对于“大数据”，高德纳咨询公司(Gartner Group)给出的定义是：“大数据”是大量、高速、及／或

admin2017-06-29  14
问题     无法在合理时间内用常规【21】工具进行捕捉、管理和【22】并整理成可解读形式的数据集合称作“大数据(big data或mega data)”。
    对于“大数据”，高德纳咨询公司(Gartner Group)给出的定义是：“大数据”是大量、高速、及／或多变的【23】 ，需要使用新型方式进行处理才能用以改善决策过程、助力深刻的发现并争取最优化处理(Big data are high volume，high velocity，and／or high variety information as sets that require new forms of processing to enable enhanced decision making，insight discovery and process optimization．)。
    麦肯锡(McKinsey&Company)全球研究所认为大数据具有海量的数据【24】、快速的数据【25】、多样的数据【26】和价值密度低四大特征。
    大数据技术的战略意义不在于【27】庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“【28】”。
    从技术上看，大数据与【29】的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
    随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据通常用来形容一个公司创造的大量【30】数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千台电脑分配工作。
  A处理    B存储    C读取
  D非结构化    E分析    F管理
  G规模    H回收利用    I结构化
  J类型    K流转    L模型
  M软件    N输送    O数量
  P信息评估    Q信息资源    R信息资产
  S硬件    T云技术    U云计算
  V云盘    W运算    X再生
  Y增值    Z掌握
【29】
选项
答案U
解析
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