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大数据简介:类型,特征和优点,初学者可以看看

为了理解“大数据”,我们首先需要知道什么是“数据”。牛津词典将“数据”定义为:“计算机执行的操作、字符或符号的数量可以电信号的形式存储和传输,并记录在磁、光或机械记录介质上。”

因此,“大数据”也是一种数据,但其规模巨大。“大数据”用于描述一组数据。“小UCH数据”这个术语是如此庞大和复杂,以至于没有传统的数据管理工具可以存储或有效处理它。

“’大数据’”的例子

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以下是一些“大数据”的例子——纽约证券交易所每天都会产生大约1兆字节的新交易数据。来自

社交媒体影响

的统计数据显示,每天有超过500 TB的新数据被提取到社交媒体网站脸书的数据库中。这些数据主要是通过上传照片和视频、交换信息、评论等方式生成的。

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“大数据”类别

结构化的 非结构化 半结构化

大数据’可以有三种形式:

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任何可以以固定格式存储、访问和处理的数据都称为“结构化”数据。在过去的一段时间里,计算机科学人才在开发处理这种数据的技术方面取得了更大的成功(这种格式在此之前是众所周知的),并从中获得了价值。然而,在过去的几天里,我们已经预见到了这样一个问题,即这些数据的大小已经在很大程度上增加了,而典型的大小现在正流行于许多zettabyte。这里我们推荐一款大数据通信圈Q裙:894951460。

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通过查看数据,我们可以很容易地理解为什么会给出大数据”这个名称,并想象其存储和处理过程中所面临的挑战。

结构化的关系数据库管理系统中存储的数据是“结构化”数据的一个例子。

你知道吗?

数据库中的“雇员”表是结构化数据

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的一个例子。任何具有未知形式或结构的数据都被归类为非结构化数据。除了其巨大的规模之外,非结构化数据在处理从中获得的价值方面还带来了多重挑战。非结构化数据的典型例子是包含简单文本文件、图像、视频等的异构数据源。目前,组织可以随时获取大量数据,但不幸的是,他们不知道如何从中获取价值。这些数据是原始格式或非结构化格式。

多样性是指异构源和数据的性质,包括结构化和非结构化。早期,电子表格和数据库是大多数应用程序考虑的* * *数据源。现在,数据以电子邮件、照片、视频、监控设备、PDF、音频等形式出现。在分析应用程序中也会考虑。这种非结构化数据给数据存储、挖掘和分析带来了一些问题。

半结构化数据的例子术语“速度”是指数据生成的速度。数据生成和处理以满足需求的速度决定了数据的真正潜力。

大数据速度来自业务流程、应用程序日志、网络和社交媒体网站、传感器、移动设备等的数据流动速度。数据流量巨大且持续不断。

数据增长多年-这指的是数据有时可能显示的不一致性,从而阻碍了有效处理和管理数据的过程。

“大数据”的特征

处理“大数据”的能力带来许多好处,例如-

(i)卷 –

从搜索引擎和网站(如脸书和推特)访问社交数据,使组织能够微调其商业策略。

(ii)多样性

传统的客户反馈系统正在被一个采用“大数据”技术设计的新系统所取代。在这些新系统中,大数据和自然语言处理技术正被用来阅读和评估消费者的反应。

(iii)速度 –

(iv)可变性

大数据技术可用于在确定哪些数据应移动到数据仓库之前为新数据创建临时区域或着陆区域。此外,“大数据”技术和数据仓库的这种集成有助于组织卸载不常访问的数据。

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