大数据管理：从IT到DT时代的转型

"本资源主要探讨了多源异构网络大数据的感知和获取，以及大数据在现代DT时代的应用和管理。内容摘自《数据库系统概论（第五版）》的第14章——大数据管理，涵盖了大数据的定义、特征、应用和管理系统。" 在现代信息技术领域，大数据已经成为了一个关键的话题。大数据不仅涉及数据的规模，更关乎数据的多样性和处理速度。20世纪70年代，超大规模数据库（VLDB）的概念首次被提出，指的是包含数百万条记录的大型数据库。VLDB的发展促进了数据库管理系统（DBMS）理论和技术的进步，如三级模式、数据独立性、SQL语言、优化技术和事务管理，这些都是现代商务管理和分析的基础。 进入21世纪，随着互联网的迅速发展，"海量数据"这一词汇应运而生，用来描述更为庞大的数据集和丰富的数据类型。这期间，半结构化和非结构化数据的管理成为研究重点，因为传统的结构化数据模型已不足以应对这些新型数据的挑战。大数据的处理不再仅限于传统的数据库系统，而是需要新的技术和方法来解决多数据源集成、数据挖掘和分析等问题。 2008年，《Science》杂志的一篇文章正式提出了"大数据"的概念，指那些超过当时技术能力所能处理的数据量。大数据的特征通常概括为4V：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）和Value（价值）。这些数据需要通过高级分析工具和算法来提取有价值的信息，为决策制定和业务洞察提供支持。 在DT（Data Technology）时代，大数据的应用广泛，涵盖了诸如物联网、云计算、人工智能等多个领域。通过5G网络和芯片技术的配合，我们可以实时处理和分析海量数据，推动各行业的创新与发展。大数据管理系统则扮演着整合、存储、处理和分析这些数据的角色，为企业和个人提供了强大的决策支持。 总结来说，本章内容深入讨论了大数据的起源、发展、特征以及在DT时代的重要作用。通过理解大数据的内涵和挑战，我们可以更好地适应和利用这个信息爆炸的时代，提升数据驱动的决策质量和效率。