数据与智能

正确答案：体量 Volume → 数据规模持续增长带来的存储与计算压力；速度 Velocity → 数据快速产生并要求及时处理；多样性 Variety → 数值、文本、图像和日志等格式并存；真实性 Veracity → 数据缺失、噪声、偏差和来源可信度问题；价值 Value → 数据能否支持明确目标和可行动判断

5V 描述不同处理挑战，不能只用数据量大来概括大数据问题

正确答案：明确业务目标、对象和数据语境 → 采集数据并记录来源与时间 → 清洗、校准、去重并处理缺失异常 → 组织和存储数据 → 分析或训练模型并在未见数据上评估 → 将结果交给受控决策并持续监控反馈

数据智能从目标和语境开始，经过质量治理、分析评估后才能进入行动，反馈又用于监控和改进

正确答案：订单、用户和支付之间有稳定关系并需事务一致性 → 关系数据库；设备状态按设备 ID 高频读取且结构简单 → 键值数据库；设备上报字段随型号变化并保留嵌套结构 → 文档数据库；路网节点和边之间需要路径查询 → 图数据库

存储选择取决于数据形状、查询方式、一致性和扩展需求，不存在适合所有任务的单一数据库

正确答案：上周哪个区域拥堵最多 → 描述性分析；明天哪些路段可能结冰 → 预测性分析；在安全约束下应怎样调整信号配时 → 指导性分析

描述性回答发生了什么，预测性估计将发生什么，指导性在目标和约束下提出行动建议并需要批准责任

正确答案：仍然不足

还需检查未见数据、误报漏报、不同群体和场景、输入格式、延迟、漂移、权限、版本、人工复核与回滚条件