作者:
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
多年前,业界就在讨论一个话题:如何应对海量数据?特别是一些需要存储大量用户数据的行业,金融、电信、保险等热门行业。用户几乎在一天的每个小时,都有可能产生大量数据,这些行业的存储设备,必须要将期间产生的数据一丝不苟地记录下来。随着数据量的迅速增加,很多行业用户开始想办法变"数"为宝,从海量数据中挖掘有价值的信息。
推荐文章
大数据技术在海量测震数据中的研究应用
大数据
测震数据
分布式管理
大数据环境下海量多媒体信息过滤技术改进
大数据
多媒体信息过滤
多媒体格式ID
基于云计算的海量大数据智能清洗系统设计
云计算
海量大数据
智能清洗系统
云聚类
查准率
召回率
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 专家观点:“大数据”与“海量数据”的区别
来源期刊 网络与信息 学科 工学
关键词 海量数据 行业用户 专家 用户数据 存储设备 数据量 信息
年,卷(期) 2011,(12) 所属期刊栏目 学术交流
研究方向 页码范围 37-38
页数 分类号 TP311.13
字数 2582字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1008-0252.2011.12.038
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (0)
节点文献
引证文献  (79)
同被引文献  (102)
二级引证文献  (759)
2011(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2012(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2013(33)
  • 引证文献(9)
  • 二级引证文献(24)
2014(108)
  • 引证文献(17)
  • 二级引证文献(91)
2015(139)
  • 引证文献(17)
  • 二级引证文献(122)
2016(159)
  • 引证文献(12)
  • 二级引证文献(147)
2017(142)
  • 引证文献(8)
  • 二级引证文献(134)
2018(141)
  • 引证文献(14)
  • 二级引证文献(127)
2019(90)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(89)
2020(25)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(25)
研究主题发展历程
节点文献
海量数据
行业用户
专家
用户数据
存储设备
数据量
信息
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
网络与信息
月刊
1008-0252
21-1380/TP
大16开
辽宁省沈阳市
82-58
1987
chi
出版文献量(篇)
9649
总下载数(次)
0
总被引数(次)
4992
论文1v1指导