处理速度快:大数据套的处理速度需要实时或近实时完成，这就需要高效的数据处理分析技术。数据广泛来源:large数据Aggregative数据来源包括传感器、社交媒体、互联网、移动设备等渠道，而数据形式也是多样的。“Da 数据”的处理和分析需要用到Da 数据技术，包括分布式存储、分布式计算、机器学习、数据挖掘等技术。大数据可用于各个领域，如金融、医疗、电商、物流等。，为企业提供更准确的决策和更高效的业务流程。
7、透过应用看行业大 数据如何带来思维 创新通过应用看行业数据如何带来思考创新 big 数据正逐渐成为我们茶余饭后谈论的热门话题，不仅在工作中，在生活中的很多应用中也是如此数据。以前我们去医院看病，护士一天会去好几次，采集病人的身体数据，比如体温、血压、血糖等。但是在今天这个数据的时代，-1/在医疗行业的广泛应用，使得医疗机构每天都在收集用户/123。
在小数据时代，我们拥有的数据的量是很少的，为数不多的数据点使我们陷入数据饥荒，我们生活在信息匮乏的时代，所以我们需求每一个。而如果我们有足够的数据，就不需要那么做了。我们可以用更多的宽容和更少的精确来对待他们。
8、如何用大 数据做高效社会 创新随着信息技术的飞速发展，各个领域的数据的量呈爆炸式增长，尤其是云计算、物联网、移动互联网等it技术广泛应用后。数据的成长实现了从量变到质变的转变，大到数据。大数据不仅仅是颠覆性的技术革命，更是思维方式、行为方式、治理理念的全方位变革，尤其是在政府治理领域。大数据带来了巨大的变革潜力和创新空间。
一、Big 数据为政府治理理念转变带来新机遇；治理理念的转变是提高政府治理能力的前提；观念的转变需要新文化和新思维的融合，big 数据 culture和数据 thinking所包含的数据恰到好处。本文以“Da 数据”为基础，探索政府治理的多维度、多层次、多角度特征，最终实现从政府主导型的政府管制理念向协同治理、公共服务型理念的转变。
9、大 数据时代的航运 创新Da 数据Shipping in The Times创新当前的航运困局可能会在Da数据、互联网技术、可再生能源、3D打印等领域的发展浪潮中，从运营模式、战略发展、技术标准等方面进行改革。如何使航运企业摆脱目前的困境，已经成为航运业普遍面临的问题。
毫无疑问，当前的世界是一个被数据包围的世界。航运业务自然会产生很多数据，都是有关联的，如何处理和使用这些数据成为一个挑战。DNVGL执行副总裁兼海事咨询总监AlbrechtGrell表示:“我们想问的一个问题是，shipping 数据来自哪里，如何识别这些数据，以及看到数据背后的真正含义。
