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[23616] 2015-02-20_大数据常见术语表

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2015-02-20_大数据常见术语表 大 数 据 常 见 术 语 表 L i n u x 中 国   2 0 1 5 - 0 2 - 2 0 大 数 据 的 出 现 带 来 了 许 多 新 的 术 语 ， 但 这 些 术 语 往 往 比 较 难 以 理 解 。 因 此 ， 我 们 通 过 本 文 给 出 一 个 常 用 的 大 数 据 术 语 表 ， 抛 砖 引 玉 ， 供 大 家 深 入 了 解 。 其 中 部 分 定 义 参 考 了 相 应 的 博 客 文 章 。 当 然 ， 这 份 术 语 表 并 没 有 1 0 0 % 包 含 所 有 的 术 语 ， 如 果 你 认 为 有 任 何 遗 漏 之 处 ， 请 告 之 我 们 。 A 聚 合 ( A g g r e g a t i o n )   –   搜 索 、 合 并 、 显 示 数 据 的 过 程 算 法 ( A l g o r i t h m s )   –   可 以 完 成 某 种 数 据 分 析 的 数 学 公 式 分 析 法 ( A n a l y t i c s )   –   用 于 发 现 数 据 的 内 在 涵 义 异 常 检 测 ( A n o m a l y   d e t e c t i o n )   –   在 数 据 集 中 搜 索 与 预 期 模 式 或 行 为 不 匹 配 的 数 据 项 。 除 了 “ A n o m a l i e s ” , 用 来 表 示 异 常 的 词 有 以 下 几 种 ： o u t l i e r s ,   e x c e p t i o n s ,   s u r p r i s e s ,   c o n t a m i n a n t s . 他 们 通 常 可 提 供 关 键 的 可 执 行 信 息 匿 名 化 ( A n o n y m i z a t i o n )   –   使 数 据 匿 名 ， 即 移 除 所 有 与 个 人 隐 私 相 关 的 数 据 应 用 ( A p p l i c a t i o n )   –   实 现 某 种 特 定 功 能 的 计 算 机 软 件 人 工 智 能 ( A r t i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e )   –   研 发 智 能 机 器 和 智 能 软 件 ， 这 些 智 能 设 备 能 够 感 知 周 遭 的 环 境 ， 并 根 据 要 求 作 出 相 应 的 反 应 ， 甚 至 能 自 我 学 习 B 行 为 分 析 法 ( B e h a v i o u r a l   A n a l y t i c s )   –   这 种 分 析 法 是 根 据 用 户 的 行 为 如 “ 怎 么 做 ” ， “ 为 什 么 这 么 做 ” ， 以 及 “ 做 了 什 么 ” 来 得 出 结 论 ， 而 不 是 仅 仅 针 对 人 物 和 时 间 的 一 门 分 析 学 科 ， 它 着 眼 于 数 据 中 的 人 性 化 模 式 大 数 据 科 学 家 ( B i g   D a t a   S c i e n t i s t )   –   能 够 设 计 大 数 据 算 法 使 得 大 数 据 变 得 有 用 的 人 大 数 据 创 业 公 司 ( B i g   d a t a   s t a r t u p )   –   指 研 发 最 新 大 数 据 技 术 的 新 兴 公 司 生 物 测 定 术 ( B i o m e t r i c s )   –   根 据 个 人 的 特 征 进 行 身 份 识 别 B 字 节   ( B B :   B r o n t o b y t e s )   –   约 等 于 1 0 0 0   Y B ( Y o t t a b y t e s ) ， 相 当 于 未 来 数 字 化 宇 宙 的 大 小 。 1   B 字 节 包 含 了 2 7 个 0 ！ 商 业 智 能 ( B u s i n e s s   I n t e l l i g e n c e )   –   是 一 系 列 理 论 、 方 法 学 和 过 程 ， 使 得 数 据 更 容 易 被 理 解 C 分 类 分 析 ( C l a s s i f i c a t i o n   a n a l y s i s )   –   从 数 据 中 获 得 重 要 的 相 关 性 信 息 的 系 统 化 过 程 ;   这 类 数 据 也 被 称 为 元 数 据 ( m e t a   d a t a ) , 是 描 述 数 据 的 数 据
云 计 算 ( C l o u d   c o m p u t i n g )   –   构 建 在 网 络 上 的 分 布 式 计 算 系 统 ， 数 据 是 存 储 于 机 房 外 的 （ 即 云 端 ） 聚 类 分 析 ( C l u s t e r i n g   a n a l y s i s )   –   它 是 将 相 似 的 对 象 聚 合 在 一 起 ， 每 类 相 似 的 对 象 组 合 成 一 个 聚 类 ( 也 叫 作 簇 ) 的 过 程 。 这 种 分 析 方 法 的 目 的 在 于 分 析 数 据 间 的 差 异 和 相 似 性 冷 数 据 存 储 ( C o l d   d a t a   s t o r a g e )   –   在 低 功 耗 服 务 器 上 存 储 那 些 几 乎 不 被 使 用 的 旧 数 据 。 但 这 些 数 据 检 索 起 来 将 会 很 耗 时 对 比 分 析 ( C o m p a r a t i v e   a n a l y s i s )   –   在 非 常 大 的 数 据 集 中 进 行 模 式 匹 配 时 ， 进 行 一 步 步 的 对 比 和 计 算 过 程 得 到 分 析 结 果 复 杂 结 构 的 数 据 ( C o m p l e x   s t r u c t u r e d   d a t a )   –   由 两 个 或 多 个 复 杂 而 相 互 关 联 部 分 组 成 的 数 据 ， 这 类 数 据 不 能 简 单 地 由 结 构 化 查 询 语 言 或 工 具 ( S Q L ) 解 析 计 算 机 产 生 的 数 据 ( C o m p u t e r   g e n e r a t e d   d a t a )   –   如 日 志 文 件 这 类 由 计 算 机 生 成 的 数 据 并 发 ( C o n c u r r e n c y )   –   同 时 执 行 多 个 任 务 或 运 行 多 个 进 程 相 关 性 分 析 ( C o r r e l a t i o n   a n a l y s i s )   –   是 一 种 数 据 分 析 方 法 ， 用 于 分 析 变 量 之 间 是 否 存 在 正 相 关 ， 或 者 负 相 关 客 户 关 系 管 理 ( C R M :   C u s t o m e r   R e l a t i o n s h i p   M a n a g e m e n t )   –   用 于 管 理 销 售 、 业 务 过 程 的 一 种 技 术 ， 大 数 据 将 影 响 公 司 的 客 户 关 系 管 理 的 策 略 D 仪 表 板 ( D a s h b o a r d )   –   使 用 算 法 分 析 数 据 ， 并 将 结 果 用 图 表 方 式 显 示 于 仪 表 板 中 数 据 聚 合 工 具 ( D a t a   a g g r e g a t i o n   t o o l s )   -   将 分 散 于 众 多 数 据 源 的 数 据 转 化 成 一 个 全 新 数 据 源 的 过 程 数 据 分 析 师 ( D a t a   a n a l y s t )   –   从 事 数 据 分 析 、 建 模 、 清 理 、 处 理 的 专 业 人 员 数 据 库 ( D a t a b a s e )   –   一 个 以 某 种 特 定 的 技 术 来 存 储 数 据 集 合 的 仓 库 数 据 库 即 服 务 ( D a t a b a s e - a s - a - S e r v i c e )   –   部 署 在 云 端 的 数 据 库 ， 即 用 即 付 ， 例 如 亚 马 逊 云 服 务 ( A W S :   A m a z o n   W e b   S e r v i c e s ) 数 据 库 管 理 系 统 ( D B M S :   D a t a b a s e   M a n a g e m e n t   S y s t e m )   –   收 集 、 存 储 数 据 ， 并 提 供 数 据 的 访 问 数 据 中 心 ( D a t a   c e n t r e )   –   一 个 实 体 地 点 ， 放 置 了 用 来 存 储 数 据 的 服 务 器 数 据 清 洗 ( D a t a   c l e a n s i n g )   –   对 数 据 进 行 重 新 审 查 和 校 验 的 过 程 ， 目 的 在 于 删 除 重 复 信 息 、 纠 正 存 在 的 错 误 ， 并 提 供 数 据 一 致 性 数 据 管 理 员 ( D a t a   c u s t o d i a n )   –   负 责 维 护 数 据 存 储 所 需 技 术 环 境 的 专 业 技 术 人 员 数 据 道 德 准 则 ( D a t a   e t h i c a l   g u i d e l i n e s )   –   这 些 准 则 有 助 于 组 织 机 构 使 其 数 据 透 明 化 ， 保 证 数 据 的 简 洁 、 安 全 及 隐 私 数 据 订 阅 ( D a t a   f e e d )   –   一 种 数 据 流 ， 例 如 T w i t t e r 订 阅 和 R S S 数 据 集 市 ( D a t a   m a r k e t p l a c e )   –   进 行 数 据 集 买 卖 的 在 线 交 易 场 所 数 据 挖 掘 ( D a t a   m i n i n g )   –   从 数 据 集 中 发 掘 特 定 模 式 或 信 息 的 过 程 数 据 建 模 ( D a t a   m o d e l l i n g )   –   使 用 数 据 建 模 技 术 来 分 析 数 据 对 象 ， 以 此 洞 悉 数 据 的 内 在 涵 义 数 据 集 ( D a t a   s e t )   –   大 量 数 据 的 集 合 数 据 虚 拟 化 ( D a t a   v i r t u a l i z a t i o n )   –   数 据 整 合 的 过 程 ， 以 此 获 得 更 多 的 数 据 信 息 ， 这 个 过 程 通 常 会 引 入 其 他 技 术 ， 例 如 数 据 库 ， 应 用 程 序 ， 文 件 系 统 ， 网 页 技 术 ， 大 数 据 技 术 等 等 去 身 份 识 别 ( D e - i d e n t i f i c a t i o n )   –   也 称 为 匿 名 化 ( a n o n y m i z a t i o n ) ， 确 保 个 人 不 会 通 过 数 据 被 识 别 判 别 分 析 ( D i s c r i m i n a n t   a n a l y s i s )   –   将 数 据 分 类 ； 按 不 同 的 分 类 方 式 ， 可 将 数 据 分 配 到 不 同 的 群 组 ， 类 别 或 者 目 录 。 是 一 种 统 计 分 析 法 ， 可 以 对 数 据 中 某 些 群 组 或 集 群 的 已 知 信 息 进 行 分 析 ， 并 从 中 获 取 分 类 规 则 。 分 布 式 文 件 系 统 ( D i s t r i b u t e d   F i l e   S y s t e m )   –   提 供 简 化 的 ， 高 可 用 的 方 式 来 存 储 、 分 析 、 处 理 数 据 的 系 统 文 件 存 贮 数 据 库 ( D o c u m e n t   S t o r e   D a t a b a s e s )   –   又 称 为 文 档 数 据 库 ( d o c u m e n t - o r i e n t e d   d a t a b a s e ) ,   为 存 储 、 管 理 、 恢 复 文 档 数 据 而 专 门 设 计 的 数 据 库 ， 这 类 文 档 数 据 也 称 为 半 结 构 化 数 据 E 探 索 性 分 析 ( E x p l o r a t o r y   a n a l y s i s )   –   在 没 有 标 准 的 流 程 或 方 法 的 情 况 下 从 数 据 中 发 掘 模 式 。 是 一 种 发 掘 数 据 和 数 据 集 主 要 特 性 的 一 种 方 法 E 字 节 ( E B :   E x a b y t e s )   –   约 等 于 1 0 0 0   P B ( p e t a b y t e s ) ,   约 等 于 1 百 万   G B 。 如 今 全 球 每 天 所 制 造 的 新 信 息 量 大 约 为 1   E B 提 取 - 转 换 - 加 载 ( E T L :   E x t r a c t ,   T r a n s f o r m   a n d   L o a d )   –   是 一 种 用 于 数 据 库 或 者 数 据 仓 库 的 处 理 过 程 。 即 从 各 种 不 同 的 数 据 源 提 取 ( E ) 数 据 ， 并 转 换 ( T ) 成 能 满 足 业 务 需 要 的 数 据 ， 最 后 将 其 加 载 ( L ) 到 数 据 库 F 故 障 切 换 ( F a i l o v e r )   –   当 系 统 中 某 个 服 务 器 发 生 故 障 时 ， 能 自 动 地 将 运 行 任 务 切 换 到 另 一 个 可 用 服 务 器 或 节 点 上 容 错 设 计 ( F a u l t - t o l e r a n t   d e s i g n )   –   一 个 支 持 容 错 设 计 的 系 统 应 该 能 够 做 到 当 某 一 部 分 出 现 故 障 也 能 继 续 运 行 G
游 戏 化 ( G a m i f i c a t i o n )   –   在 其 他 非 游 戏 领 域 中 运 用 游 戏 的 思 维 和 机 制 ， 这 种 方 法 可 以 以 一 种 十 分 友 好 的 方 式 进 行 数 据 的 创 建 和 侦 测 ， 非 常 有 效 。 图 形 数 据 库 ( G r a p h   D a t a b a s e s )   –   运 用 图 形 结 构 ( 例 如 ， 一 组 有 限 的 有 序 对 ， 或 者 某 种 实 体 ) 来 存 储 数 据 ， 这 种 图 形 存 储 结 构 包 括 边 缘 、 属 性 和 节 点 。 它 提 供 了 相 邻 节 点 间 的 自 由 索 引 功 能 ， 也 就 是 说 ， 数 据 库 中 每 个 元 素 间 都 与 其 他 相 邻 元 素 直 接 关 联 。 网 格 计 算 ( G r i d   c o m p u t i n g )   –   将 许 多 分 布 在 不 同 地 点 的 计 算 机 连 接 在 一 起 ， 用 以 处 理 某 个 特 定 问 题 ， 通 常 是 通 过 云 将 计 算 机 相 连 在 一 起 。 H H a d o o p   –   一 个 开 源 的 分 布 式 系 统 基 础 框 架 ， 可 用 于 开 发 分 布 式 程 序 ， 进 行 大 数 据 的 运 算 与 存 储 。 H a d o o p 数 据 库 ( H B a s e )   –   一 个 开 源 的 、 非 关 系 型 、 分 布 式 数 据 库 ， 与 H a d o o p 框 架 共 同 使 用 H D F S   –   H a d o o p 分 布 式 文 件 系 统 ( H a d o o p   D i s t r i b u t e d   F i l e   S y s t e m ) ； 是 一 个 被 设 计 成 适 合 运 行 在 通 用 硬 件 ( c o m m o d i t y   h a r d w a r e ) 上 的 分 布 式 文 件 系 统 高 性 能 计 算 ( H P C :   H i g h - P e r f o r m a n c e - C o m p u t i n g )   –   使 用 超 级 计 算 机 来 解 决 极 其 复 杂 的 计 算 问 题 I 内 存 数 据 库 ( I M D B :   I n - m e m o r y )   –   一 种 数 据 库 管 理 系 统 ， 与 普 通 数 据 库 管 理 系 统 不 同 之 处 在 于 ， 它 用 主 存 来 存 储 数 据 ， 而 非 硬 盘 。 其 特 点 在 于 能 高 速 地 进 行 数 据 的 处 理 和 存 取 。 物 联 网 ( I n t e r n e t   o f   T h i n g s )   –   在 普 通 的 设 备 中 装 上 传 感 器 ， 使 这 些 设 备 能 够 在 任 何 时 间 任 何 地 点 与 网 络 相 连 。 J 法 律 上 的 数 据 一 致 性 ( J u r i d i c a l   d a t a   c o m p l i a n c e )   –   当 你 使 用 的 云 计 算 解 决 方 案 ， 将 你 的 数 据 存 储 于 不 同 的 国 家 或 不 同 的 大 陆 时 ， 就 会 与 这 个 概 念 扯 上 关 系 了 。 你 需 要 留 意 这 些 存 储 在 不 同 国 家 的 数 据 是 否 符 合 当 地 的 法 律 。 K 键 值 数 据 库 ( K e y V a l u e   D a t a b a s e s )   –   数 据 的 存 储 方 式 是 使 用 一 个 特 定 的 键 ， 指 向 一 个 特 定 的 数 据 记 录 ， 这 种 方 式 使 得 数 据 的 查 找 更 加 方 便 快 捷 。 键 值 数 据 库 中 所 存 的 数 据 通 常 为 编 程 语 言 中 基 本 数 据 类 型 的 数 据 。 L 延 迟 ( L a t e n c y )   –   表 示 系 统 时 间 的 延 迟 遗 留 系 统 ( L e g a c y   s y s t e m )   –   是 一 种 旧 的 应 用 程 序 ， 或 是 旧 的 技 术 ， 或 是 旧 的 计 算 系 统 ， 现 在 已 经 不 再 支 持 了 。 负 载 均 衡 ( L o a d   b a l a n c i n g )   –   将 工 作 量 分 配 到 多 台 电 脑 或 服 务 器 上 ， 以 获 得 最 优 结 果 和 最 大 的 系 统 利 用 率 。 位 置 信 息 ( L o c a t i o n   d a t a )   –   G P S 信 息 ， 即 地 理 位 置 信 息 。 日 志 文 件 ( L o g   f i l e )   –   由 计 算 机 系 统 自 动 生 成 的 文 件 ， 记 录 系 统 的 运 行 过 程 。 M M 2 M 数 据 ( M a c h i n e 2 M a c h i n e   d a t a )   –   两 台 或 多 台 机 器 间 交 流 与 传 输 的 内 容 机 器 数 据 ( M a c h i n e   d a t a )   –   由 传 感 器 或 算 法 在 机 器 上 产 生 的 数 据 机 器 学 习 ( M a c h i n e   l e a r n i n g )   –   人 工 智 能 的 一 部 分 ， 指 的 是 机 器 能 够 从 它 们 所 完 成 的 任 务 中 进 行 自 我 学 习 ， 通 过 长 期 的 累 积 实 现 自 我 改 进 。 M a p R e d u c e   –   是 处 理 大 规 模 数 据 的 一 种 软 件 框 架 ( M a p :   映 射 ， R e d u c e :   归 纳 ) 。 大 规 模 并 行 处 理 ( M P P :   M a s s i v e l y   P a r a l l e l   P r o c e s s i n g )   –   同 时 使 用 多 个 处 理 器 ( 或 多 台 计 算 机 ) 处 理 同 一 个 计 算 任 务 。 元 数 据 ( M e t a d a t a )   –   被 称 为 描 述 数 据 的 数 据 ， 即 描 述 数 据 数 据 属 性 ( 数 据 是 什 么 ) 的 信 息 。 M o n g o D B   –   一 种 开 源 的 非 关 系 型 数 据 库 ( N o S Q L   d a t a b a s e ) 多 维 数 据 库 ( M u l t i - D i m e n s i o n a l   D a t a b a s e s )   –   用 于 优 化 数 据 联 机 分 析 处 理 ( O L A P ) 程 序 ， 优 化 数 据 仓 库 的 一 种 数 据 库 。 多 值 数 据 库 ( M u l t i V a l u e   D a t a b a s e s )   –   是 一 种 非 关 系 型 数 据 库 ( N o S Q L ) ,   一 种 特 殊 的 多 维 数 据 库 ： 能 处 理 3 个 维 度 的 数 据 。 主 要 针 对 非 常 长 的 字 符 串 ， 能 够 完 美 地 处 理 H T M L 和 X M L 中 的 字 串 。 N
自 然 语 言 处 理 ( N a t u r a l   L a n g u a g e   P r o c e s s i n g )   –   是 计 算 机 科 学 的 一 个 分 支 领 域 ， 它 研 究 如 何 实 现 计 算 机 与 人 类 语 言 之 间 的 交 互 。 网 络 分 析 ( N e t w o r k   a n a l y s i s )   –   分 析 网 络 或 图 论 中 节 点 间 的 关 系 ， 即 分 析 网 络 中 节 点 间 的 连 接 和 强 度 关 系 。 N e w S Q L   –   一 个 优 雅 的 、 定 义 良 好 的 数 据 库 系 统 ， 比 S Q L 更 易 学 习 和 使 用 ， 比 N o S Q L 更 晚 提 出 的 新 型 数 据 库 N o S Q L   –   顾 名 思 义 ， 就 是 “ 不 使 用 S Q L ” 的 数 据 库 。 这 类 数 据 库 泛 指 传 统 关 系 型 数 据 库 以 外 的 其 他 类 型 的 数 据 库 。 这 类 数 据 库 有 更 强 的 一 致 性 ， 能 处 理 超 大 规 模 和 高 并 发 的 数 据 。 O 对 象 数 据 库 ( O b j e c t   D a t a b a s e s )   –   ( 也 称 为 面 象 对 象 数 据 库 ) 以 对 象 的 形 式 存 储 数 据 ， 用 于 面 向 对 象 编 程 。 它 不 同 于 关 系 型 数 据 库 和 图 形 数 据 库 ， 大 部 分 对 象 数 据 库 都 提 供 一 种 查 询 语 言 ， 允 许 使 用 声 明 式 编 程 ( d e c l a r a t i v e   p r o g r a m m i n g ) 访 问 对 象 . 基 于 对 象 图 像 分 析 ( O b j e c t - b a s e d   I m a g e   A n a l y s i s )   –   数 字 图 像 分 析 方 法 是 对 每 一 个 像 素 的 数 据 进 行 分 析 ， 而 基 于 对 象 的 图 像 分 析 方 法 则 只 分 析 相 关 像 素 的 数 据 ， 这 些 相 关 像 素 被 称 为 对 象 或 图 像 对 象 。 操 作 型 数 据 库 ( O p e r a t i o n a l   D a t a b a s e s )   –   这 类 数 据 库 可 以 完 成 一 个 组 织 机 构 的 常 规 操 作 ， 对 商 业 运 营 非 常 重 要 ， 一 般 使 用 在 线 事 务 处 理 ， 允 许 用 户 访 问   、 收 集 、 检 索 公 司 内 部 的 具 体 信 息 。 优 化 分 析 ( O p t i m i z a t i o n   a n a l y s i s )   –   在 产 品 设 计 周 期 依 靠 算 法 来 实 现 的 优 化 过 程 ， 在 这 一 过 程 中 ， 公 司 可 以 设 计 各 种 各 样 的 产 品 并 测 试 这 些 产 品 是 否 满 足 预 设 值 。 本 体 论 ( O n t o l o g y )   –   表 示 知 识 本 体 ， 用 于 定 义 一 个 领 域 中 的 概 念 集 及 概 念 之 间 的 关 系 的 一 种 哲 学 思 想 。 ( 译 者 注 :   数 据 被 提 高 到 哲 学 的 高 度 ， 被 赋 予 了 世 界 本 体 的 意 义 ， 成 为 一 个 独 立 的 客 观 数 据 世 界 ) 异 常 值 检 测 ( O u t l i e r   d e t e c t i o n )   –   异 常 值 是 指 严 重 偏 离 一 个 数 据 集 或 一 个 数 据 组 合 总 平 均 值 的 对 象 ， 该 对 象 与 数 据 集 中 的 其 他 它 相 去 甚 远 ， 因 此 ， 异 常 值 的 出 现 意 味 着 系 统 发 生 问 题 ， 需 要 对 此 另 加 分 析 。 P 模 式 识 别 ( P a t t e r n   R e c o g n i t i o n )   –   通 过 算 法 来 识 别 数 据 中 的 模 式 ， 并 对 同 一 数 据 源 中 的 新 数 据 作 出 预 测 P 字 节 ( P B :   P e t a b y t e s )   –   约 等 于 1 0 0 0   T B ( t e r a b y t e s ) ,   约 等 于 1 百 万   G B   ( g i g a b y t e s ) 。 欧 洲 核 子 研 究 中 心 ( C E R N ) 大 型 强 子 对 撞 机 每 秒 产 生 的 粒 子 个 数 就 约 为 1   P B 平 台 即 服 务 ( P a a S :   P l a t f o r m - a s - a - S e r v i c e )   –   为 云 计 算 解 决 方 案 提 供 所 有 必 需 的 基 础 平 台 的 一 种 服 务 预 测 分 析 ( P r e d i c t i v e   a n a l y s i s )   –   大 数 据 分 析 方 法 中 最 有 价 值 的 一 种 分 析 方 法 ， 这 种 方 法 有 助 于 预 测 个 人 未 来 ( 近 期 ) 的 行 为 ， 例 如 某 人 很 可 能 会 买 某 些 商 品 ， 可 能 会 访 问 某 些 网 站 ， 做 某 些 事 情 或 者 产 生 某 种 行 为 。 通 过 使 用 各 种 不 同 的 数 据 集 ， 例 如 历 史 数 据 ， 事 务 数 据 ， 社 交 数 据 ， 或 者 客 户 的 个 人 信 息 数 据 ， 来 识 别 风 险 和 机 遇 隐 私 ( P r i v a c y )   –   把 具 有 可 识 别 出 个 人 信 息 的 数 据 与 其 他 数 据 分 离 开 ， 以 确 保 用 户 隐 私 。 公 共 数 据 ( P u b l i c   d a t a )   –   由 公 共 基 金 创 建 的 公 共 信 息 或 公 共 数 据 集 。 Q 数 字 化 自 我 ( Q u a n t i f i e d   S e l f )   –   使 用 应 用 程 序 跟 踪 用 户 一 天 的 一 举 一 动 ， 从 而 更 好 地 理 解 其 相 关 的 行 为 查 询 ( Q u e r y )   –   查 找 某 个 问 题 答 案 的 相 关 信 息 R 再 识 别 ( R e - i d e n t i f i c a t i o n )   –   将 多 个 数 据 集 合 并 在 一 起 ， 从 匿 名 化 的 数 据 中 识 别 出 个 人 信 息 回 归 分 析 ( R e g r e s s i o n   a n a l y s i s )   –   确 定 两 个 变 量 间 的 依 赖 关 系 。 这 种 方 法 假 设 两 个 变 量 之 间 存 在 单 向 的 因 果 关 系 ( 译 者 注 ： 自 变 量 ， 因 变 量 ， 二 者 不 可 互 换 ) R F I D   –   射 频 识 别 ;   这 种 识 别 技 术 使 用 一 种 无 线 非 接 触 式 射 频 电 磁 场 传 感 器 来 传 输 数 据 实 时 数 据 ( R e a l - t i m e   d a t a )   –   指 在 几 毫 秒 内 被 创 建 、 处 理 、 存 储 、 分 析 并 显 示 的 数 据 推 荐 引 擎 ( R e c o m m e n d a t i o n   e n g i n e )   –   推 荐 引 擎 算 法 根 据 用 户 之 前 的 购 买 行 为 或 其 他 购 买 行 为 向 用 户 推 荐 某 种 产 品 路 径 分 析 ( R o u t i n g   a n a l y s i s )   –   针 对 某 种 运 输 方 法 通 过 使 用 多 种 不 同 的 变 量 分 析 从 而 找 到 一 条 最 优 路 径 ， 以 达 到 降 低 燃 料 费 用 ， 提 高 效 率 的 目 的 S 半 结 构 化 数 据 ( S e m i - s t r u c t u r e d   d a t a )   –   半 结 构 化 数 据 并 不 具 有 结 构 化 数 据 严 格 的 存 储 结 构 ， 但 它 可 以 使 用 标 签 或 其 他 形 式 的 标 记 方 式 以 保 证 数 据 的 层 次 结 构 情 感 分 析 ( S e n t i m e n t   A n a l y s i s )   –   通 过 算 法 分 析 出 人 们 是 如 何 看 待 某 些 话 题
信 号 分 析 ( S i g n a l   a n a l y s i s )   –   指 通 过 度 量 随 时 间 或 空 间 变 化 的 物 理 量 来 分 析 产 品 的 性 能 。 特 别 是 使 用 传 感 器 数 据 。 相 似 性 搜 索 ( S i m i l a r i t y   s e a r c h e s )   –   在 数 据 库 中 查 询 最 相 似 的 对 象 ， 这 里 所 说 的 数 据 对 象 可 以 是 任 意 类 型 的 数 据 仿 真 分 析 ( S i m u l a t i o n   a n a l y s i s )   –   仿 真 是 指 模 拟 真 实 环 境 中 进 程 或 系 统 的 操 作 。 仿 真 分 析 可 以 在 仿 真 时 考 虑 多 种 不 同 的 变 量 ， 确 保 产 品 性 能 达 到 最 优 智 能 网 格 ( S m a r t   g r i d )   –   是 指 在 能 源 网 中 使 用 传 感 器 实 时 监 控 其 运 行 状 态 ， 有 助 于 提 高 效 率 软 件 即 服 务 ( S a a S :   S o f t w a r e - a s - a - S e r v i c e )   –   基 于 W e b 的 通 过 浏 览 器 使 用 的 一 种 应 用 软 件 空 间 分 析 ( S p a t i a l   a n a l y s i s )   –   空 间 分 析 法 分 析 地 理 信 息 或 拓 扑 信 息 这 类 空 间 数 据 ， 从 中 得 出 分 布 在 地 理 空 间 中 的 数 据 的 模 式 和 规 律 S Q L   –   在 关 系 型 数 据 库 中 ， 用 于 检 索 数 据 的 一 种 编 程 语 言 结 构 化 数 据 ( S t r u c t u r e d   d a t a )   - 可 以 组 织 成 行 列 结 构 ， 可 识 别 的 数 据 。 这 类 数 据 通 常 是 一 条 记 录 ， 或 者 一 个 文 件 ， 或 者 是 被 正 确 标 记 过 的 数 据 中 的 某 一 个 字 段 ， 并 且 可 以 被 精 确 地 定 位 到 。 T T 字 节 ( T B :   T e r a b y t e s )   –   约 等 于 1 0 0 0   G B ( g i g a b y t e s ) 。 1   T B 容 量 可 以 存 储 约 3 0 0 小 时 的 高 清 视 频 。 时 序 分 析 ( T i m e   s e r i e s   a n a l y s i s )   –   分 析 在 重 复 测 量 时 间 里 获 得 的 定 义 良 好 的 数 据 。 分 析 的 数 据 必 须 是 良 好 定 义 的 ， 并 且 要 取 自 相 同 时 间 间 隔 的 连 续 时 间 点 。 拓 扑 数 据 分 析 ( T o p o l o g i c a l   D a t a   A n a l y s i s )   –   拓 扑 数 据 分 析 主 要 关 注 三 点 ： 复 合 数 据 模 型 、 集 群 的 识 别 、 以 及 数 据 的 统 计 学 意 义 。 交 易 数 据 ( T r a n s a c t i o n a l   d a t a )   –   随 时 间 变 化 的 动 态 数 据 透 明 性 ( T r a n s p a r e n c y )   –   消 费 者 想 要 知 道 他 们 的 数 据 有 什 么 作 用 、 被 作 何 处 理 ， 而 组 织 机 构 则 把 这 些 信 息 都 透 明 化 了 。 U 非 结 构 化 数 据 ( U n - s t r u c t u r e d   d a t a )   –   非 结 构 化 数 据 一 般 被 认 为 是 大 量 纯 文 本 数 据 ， 其 中 还 可 能 包 含 日 期 ， 数 字 和 实 例 。 V 价 值 ( V a l u e )   –   ( 译 者 注 ： 大 数 据 4 V 特 点 之 一 )   所 有 可 用 的 数 据 ， 能 为 组 织 机 构 、 社 会 、 消 费 者 创 造 出 巨 大 的 价 值 。 这 意 味 着 各 大 企 业 及 整 个 产 业 都 将 从 大 数 据 中 获 益 。 可 变 性 ( V a r i a b i l i t y )   –   也 就 是 说 ， 数 据 的 含 义 总 是 在 （ 快 速 ） 变 化 的 。 例 如 ， 一 个 词 在 相 同 的 推 文 中 可 以 有 完 全 不 同 的 意 思 。 多 样 ( V a r i e t y )   –   ( 译 者 注 ： 大 数 据 4 V 特 点 之 一 )   数 据 总 是 以 各 种 不 同 的 形 式 呈 现 ， 如 结 构 化 数 据 ， 半 结 构 化 数 据 ， 非 结 构 化 数 据 ， 甚 至 还 有 复 杂 结 构 化 数 据 高 速 ( V e l o c i t y )   –   ( 译 者 注 ： 大 数 据 4 V 特 点 之 一 )   在 大 数 据 时 代 ， 数 据 的 创 建 、 存 储 、 分 析 、 虚 拟 化 都 要 求 被 高 速 处 理 。 真 实 性 ( V e r a c i t y )   –   组 织 机 构 需 要 确 保 数 据 的 真 实 性 ， 才 能 保 证 数 据 分 析 的 正 确 性 。 因 此 ， 真 实 性 ( V e r a c i t y ) 是 指 数 据 的 正 确 性 。 可 视 化 ( V i s u a l i z a t i o n )   –   只 有 正 确 的 可 视 化 ， 原 始 数 据 才 可 被 投 入 使 用 。 这 里 的 “ 可 视 化 ” 并 非 普 通 的 图 型 或 饼 图 ， 可 视 化 指 是 的 复 杂 的 图 表 ， 图 表 中 包 含 大 量 的 数 据 信 息 ， 但 可 以 被 很 容 易 地 理 解 和 阅 读 。 大 量 ( V o l u m e )   –   ( 译 者 注 ： 大 数 据 4 V 特 点 之 一 )   指 数 据 量 ， 范 围 从 M e g a b y t e s 至 B r o n t o b y t e s W 天 气 数 据 ( W e a t h e r   d a t a )   –   是 一 种 重 要 的 开 放 公 共 数 据 来 源 ， 如 果 与 其 他 数 据 来 源 合 成 在 一 起 ， 可 以 为 相 关 组 织 机 构 提 供 深 入 分 析 的 依 据 X X M L 数 据 库 ( X M L   D a t a b a s e s )   –   X M L 数 据 库 是 一 种 以 X M L 格 式 存 储 数 据 的 数 据 库 。 X M L 数 据 库 通 常 与 面 向 文 档 型 数 据 库 相 关 联 ， 开 发 人 员 可 以 对 X M L 数 据 库 的 数 据 进 行 查 询 ， 导 出 以 及 按 指 定 的 格 式 序 列 化 Y Y 字 节   ( Y o t t a b y t e s )   –   约 等 于 1 0 0 0   Z B   ( Z e t t a b y t e s ) ,   约 等 于 2 5 0 万 亿 张 D V D 的 数 据 容 量 。 现 今 ， 整 个 数 字 化 宇 宙 的 数 据 量 为 1   Y B ,   并 且 将 每 1 8 年 翻 一 番 。 Z Z 字 节   ( Z B :   Z e t t a b y t e s )   –   约 等 于 1 0 0 0   E B   ( E x a b y t e s ) ,   约 等 于 1 百 万   T B 。 据 预 测 ， 到 2 0 1 6 年 全 球 范 围 内 每 天 网 络 上 通 过 的 信 息 大 约 能 达
原 文 ： h t t p s : / / d a t a f l o q . c o m / a b c - b i g - d a t a - g l o s s a r y / 译 文 ： h t t p : / / b l o g . j o b b o l e . c o m / 8 4 0 8 3 / 译 者 ：   小 胖 妞 妞 到 1   Z B 。 附 ： 存 储 容 量 单 位 换 算 表 1   B i t ( 比 特 )   =   B i n a r y   D i g i t 8   B i t s   =   1   B y t e ( 字 节 ) 1 , 0 0 0   B y t e s   =   1   K i l o b y t e 1 , 0 0 0   K i l o b y t e s   =   1   M e g a b y t e 1 , 0 0 0   M e g a b y t e s   =   1   G i g a b y t e 1 , 0 0 0   G i g a b y t e s   =   1   T e r a b y t e 1 , 0 0 0   T e r a b y t e s   =   1   P e t a b y t e 1 , 0 0 0   P e t a b y t e s   =   1   E x a b y t e 1 , 0 0 0   E x a b y t e s   =   1   Z e t t a b y t e 1 , 0 0 0   Z e t t a b y t e s   =   1   Y o t t a b y t e 1 , 0 0 0   Y o t t a b y t e s   =   1   B r o n t o b y t e 1 , 0 0 0   B r o n t o b y t e s   =   1   G e o p b y t e 阅 读 原 文
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