新的数据迭代衍生品的推广，大多是基于底层数据:数量、速度、品种的3V特性。大数据它是如何变化的数据图书馆格局大数据它是如何变化的数据当图书馆格局提到“数据图书馆”时，大多数人会认为它有30多年的历史，Da 数据有什么特点？核心挑战来自三个方面:一是大数据的规模没有上限，二是很多新数据的生命周期极短，三是因为数据或多或少具有大数据 (/12344)的3V特性。
加大油气勘探开发力度，确保国家能源安全是一项紧迫任务。但随着优质资源的不断开发，剩余资源的开采难度越来越大，成本也越来越高。迫切需要创新技术来提高石油和天然气勘探和开发的效率和效益。在Big 数据、人工智能(AI)、5G、云计算、物联网等技术的驱动下，油气田的智能化水平会越来越高，这不仅是降本提质增效的有效途径，也是油气技术发展规律的必然趋势。
1和volume: 数据的大小决定了数据所考虑的价值和潜在信息；2.品种:数据类型的多样性；3.速度:指获得的速度数据；4.可变性:妨碍处理和有效管理的过程数据。5.正品:质量数据。6.复杂:数据数量巨大，来源多样。
Big 数据生命周期管理面临的挑战无论数据的规模和类型如何，都必须在生命周期内进行管理，即使管理工具并不成熟。随着“Da 数据”的出现，IntegratedLifecycleManagement(ILM)遇到了一个全新的领域。核心挑战来自三个方面:一是大数据的规模没有上限，二是很多新数据的生命周期极短，三是因为数据或多或少具有大数据 (/12344)的3V特性。
她的观点和我对这个问题的整体看法基本一致。但我不同意她的说法“ILM对于大数据环境比小数据分析环境更重要”。无论是过去还是在大数据时代，让所有商业数据资产处于安全、可控、可管理的状态同样重要，它们之间的重要性丝毫没有改变。
4、大 数据分析助推审计信息化
