一、云存储和大数据的区别？

1、目的不同：大数据是为了发掘信息价值，而云储存主要是通过互联网管理资源，提供相应的服务。

2、对象不同：大数据的对象是数据，云储存的对象是互联网资源以及应用等。

3、背景不同：大数据的出现在于用户和社会各行各业所产生大的数据呈现几何倍数的增长；云储存的出现在于用户服务需求的增长，以及企业处理业务的能力的提高。

4、价值不同：大数据的价值在于发掘数据的有效信息，云储存则可以大量节约使用成本。

二、大数据存储系统的特点包括？

以下是我的回答，大数据存储系统的特点包括：高效性：大数据存储系统需要具备高效的数据读写能力，能够快速地存储和检索数据。可扩展性：大数据存储系统需要具备可扩展性，能够随着数据量的增长而进行扩展。可靠性：大数据存储系统需要具备可靠性，能够保证数据的完整性和稳定性。安全性：大数据存储系统需要具备安全性，能够保护数据的安全和隐私。灵活性：大数据存储系统需要具备灵活性，能够适应不同的业务需求和数据格式。可管理性：大数据存储系统需要具备可管理性，能够方便地进行管理和维护。可定制性：大数据存储系统需要具备可定制性，能够根据不同的需求进行定制和优化。实时性：大数据存储系统需要具备实时性，能够处理实时数据并做出实时响应。低成本：大数据存储系统需要具备低成本，能够以较低的成本提供高性能的数据存储和管理。多租户支持：大数据存储系统需要支持多租户，能够满足不同用户的需求并保证数据隔离。

三、云计算云存储和大数据的区别？

1、目的不同：大数据是为了发掘信息价值，而云储存主要是通过互联网管理资源，提供相应的服务。

2、对象不同：大数据的对象是数据，云储存的对象是互联网资源以及应用等。

3、背景不同：大数据的出现在于用户和社会各行各业所产生大的数据呈现几何倍数的增长；云储存的出现在于用户服务需求的增长，以及企业处理业务的能力的提高。

4、价值不同：大数据的价值在于发掘数据的有效信息，云储存则可以大量节约使用成本。

四、大数据保留多久？

大数据保留时间为50年

五、excel 储存大数据 如何处理？

下载安装好一个智分析的插件，这时EXCEL的工具栏里会出现一个新的界面

点击工具栏里的导入数据，把数据源导进去智分析的本地数据库。

在数据导入的界面里选择数据源的保存路径，并记住该路径，最后点击确定

点击智分析工具栏上的视图，这时EXCEL右边会出现数据集面板的界面

按照上面的文件路径，在数据集面板里找到刚刚保存好的数据源，并把数据源拉拽到EXCEL里

最后刷新一下，数据源就全部呈现出来了，实现了EXCEL连接数据库的功能，以后再也不用打开超级大的表格了，非常方便

六、大数据的采集存储和分析能为哪方面的创新提供基础？

大数据的采集存储和分析能为各个行业的创新提供基础。通过大数据分析，企业可以更好地了解市场需求，优化产品设计和营销策略。

医疗行业可以利用大数据来个性化治疗方案。

教育行业可以根据学生数据进行个性化教学。

城市规划者可以利用大数据来改善城市交通和环境。

农业可以通过大数据分析提高生产效率和精准农业水平。因此，大数据的采集存储和分析为各行业提供了深入洞察和有效决策的基础，推动了各行业的创新发展。

七、什么叫大数据？

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的特点：1、数据体量巨大；2、数据形式多样，广泛的数据来源，决定了大数据形式的多样性；3、高速性，即数据增长快速，处理快速；4、价值密度低；5、商业价值高。

本教程操作环境：windows7系统、Dell G3电脑。

什么是大数据

大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（容量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

特征

容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息；

种类（Variety）：数据类型的多样性；

速度（Velocity）：指获得数据的速度；

可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。

真实性（Veracity）：数据的质量。

复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道。

价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值。

大数据有什么特点

1.数据体量巨大

随着互联网行业的发展，许多日常运营中生成、累积的用户网络行为的数据。比如社交电商平台每天的产生订单，各个短视频、论坛、社区发布的帖子、评论及小视频，每天发送的电子邮件，以及上传的图片、视频与音乐等等，这些无数个体产生的数据规模很庞大，数据体量早已达到了PB级别以上。如此大规模的数据想要被处理，被分析，被统计，就需要有足够大的容量，所以大数据的一大特点就是体量巨大。

2.数据形式多样

广泛的数据来源，决定了大数据形式的多样性。任何形式的数据都可以产生作用，目前应用最广泛的就是推荐系统，如淘宝，网易云音乐、今日头条等，这些平台都会通过对用户的日志数据进行分析，从而进一步推荐用户喜欢的东西。日志数据是结构化明显的

八、在大数据处理过程中如何保证数据的安全性和隐私性？

在大数据处理过程中，我们需要采取安全措施确保数据的保密性、完整性和可用性。

首先，我们应该使用加密技术保护敏感数据的隐私。

其次，权限控制、访问控制和身份验证等安全措施应该被实施来限制对敏感数据的访问。

除此之外，还需要定期备份数据、进行数据完整性验证和安全审计，以确保数据不被篡改、误删除或丢失。最后，我们应该教育和培训员工，并强化他们的安全意识，以避免他们的不慎操作导致数据泄漏。

九、物联网大数据存储方案？

物联网大数据存储要针对时间序列存储。

物联网大数据存储设施需要针对物联网时间序列数据的存储、查询和展现进行专门的优化，获得极高的数据压缩能力、极优的查询性能，特别契合需要处理海量时间序列数据的物联网应用场景，扩大工业制造、环境、能源、水务、物流等领域的需求。