大数据是全球增长最快的行业之一。它指的是收集和分析大量数据以生成可操作的见解，组织可以使用这些见解来增强其不同方面。这是一个广泛的概念，具有许多优点。这就是为什么各个行业的公司都专注于使用这项技术的原因。要正确理解大数据，必须熟悉大数据的核心特征。
介绍
互联网是科技领域最热门的术语之一。如果您一直紧跟行业趋势，那么您一定听说过大数据。组织、企业、医疗保健提供者和许多其他企业专注于使用大数据来增强其运营并推动其增长。
大数据使公司和组织能够有效地使用大量数据。它允许组织识别趋势、模式和关联，而这些趋势、模式和关联对于传统的数据处理解决方案来说是非常具有挑战性的或几乎不可能找到的。
什么是大数据
大数据是从超大数据集中分析和提取信息的领域。该术语还指随时间呈指数增长的大量数据。此类数据是如此庞大和复杂，以至于没有任何传统方法或传统数据管理工具可以有效地对其进行处理和存储。大数据的例子很多。从社交媒体平台到电子商务商店，各个行业的组织都会生成和利用数据来改进其流程。
大数据包括多个过程，包括数据挖掘、数据分析、数据存储、数据可视化等。术语“大数据”是指收集这些过程以及我们在此过程中使用的所有工具。
大数据类型
大数据中主要有三类数据：
1.结构化
结构化数据是指可以以固定格式处理、存储和检索的数据。它是高度组织化的信息，您可以使用简单的算法轻松无缝地从数据库中存储和访问这些信息。这是最容易管理的数据类型，因为您事先知道要使用的数据格式。例如，公司以表格和电子表格的形式存储在其数据库中的数据就是结构化数据。
2.非结构化
具有未知结构的数据称为非结构化数据。它的大小远大于结构化数据，并且本质上是异构的。非结构化数据的一个很好的例子包括您在执行Google搜索时获得的结果。您可以获得不同大小的网页、视频、图像、文本和其他数据格式。
3.半结构化
顾名思义，半结构化数据包含结构化和非结构化数据的组合。它是尚未分类到特定数据库中的数据，但包含将同一元素中的各个元素分开的重要标签。例如，关系DBMS中的表定义具有半结构化数据。
大数据的特点
以下是大数据的核心特征。了解大数据的特征对于了解它是如何工作的以及如何使用它至关重要。大数据分析主要有七个特征：
1.速度
体积是指您拥有的数据量。我们以Gigabytes、Zettabytes(ZB)和Yottabytes(YB)为单位测量数据量。根据行业趋势，未来几年数据量将大幅上升。
2.体积
速度是指数据处理的速度。高速度对于任何大数据处理过程的性能都至关重要。它由变化率、活动突发和传入数据集的链接组成。
3.价值
价值是指您的组织从数据中获得的收益。它是否符合您组织的目标？它是否有助于您的组织提升自身？它是最重要的大数据核心特征之一。
4.品种
多样性是指大数据的不同类型。这是大数据行业面临的最大问题之一，因为它会影响性能。通过组织数据来正确管理各种数据至关重要。多样性是从不同来源收集的各种类型的数据。
5.真实性
真实性是指数据的准确性。它是最重要的大数据特征之一，因为低准确性会极大地损害结果的准确性。
6.有效性
用于预期目的的数据的有效性和相关性。
7.波动性
大数据在不断变化。您一天前从某个来源收集的数据可能与您今天发现的不同。这称为数据的可变性，它会影响您的数据同质化。
8.可视化
可视化是指通过图表和图形等可视化表示来展示您的大数据生成的见解。随着大数据专业人士定期与非技术受众分享他们的见解，它最近变得流行起来。
大数据的主要组成部分
1.摄取
摄取是指收集和准备数据的过程。您将使用ETL（提取、转换和加载）过程来准备数据。在此阶段，您必须确定数据源，确定是批量收集数据还是流式传输数据，并通过清理、按摩和组织来准备数据。您在收集数据时执行提取过程，在优化数据时执行转换过程。
2.存储
一旦你收集了必要的数据，你就需要存储它。在这里，您将执行ETL的最后一步，即加载过程。您可以将数据存储在数据仓库或数据库中，具体取决于您的要求。这就是为什么在执行任何大数据过程时了解组织的目标至关重要。
4.分析
在大数据流程的这个阶段，您将分析数据以为您的组织生成有价值的见解。大数据分析有四种类型：规范性、预测性、描述性和诊断性。在此阶段，您将使用人工智能和机器学习算法来分析数据。
5.消费
这是大数据过程的最后阶段。一旦您分析了数据并找到了见解，您就必须与他人分享。在这里，您必须利用数据可视化和数据讲故事与非技术受众（例如利益相关者和项目经理）有效地分享您的见解。
大数据的优势
对于组织而言，大数据有许多优势。其中一些关键点如下：
1.增强决策
大数据实施可以帮助企业和组织在更短的时间内做出更明智的决策。它允许他们使用外部情报（例如搜索引擎和社交媒体平台）来微调他们的策略。大数据可以识别原本不可见的趋势和模式，帮助公司避免错误。
2.数据驱动的客户服务
大数据对所有行业的另一个巨大影响是在客户服务部门。公司正在用数据驱动的解决方案取代传统的客户反馈系统。这样的解决方案可以更有效地分析客户反馈，并帮助他们为消费者提供客户服务。
3.效率优化
组织使用大数据来识别其中存在的薄弱环节。然后，他们使用这些调查结果来解决这些问题并显着增强他们的运营。例如，大数据通过物联网和机器人技术极大地帮助制造业提高了效率。
4.实时决策
大数据通过启用实时跟踪改变了多个领域，例如库存管理、供应链优化、反洗钱以及银行和金融领域的欺诈检测。
大数据有什么用？
大数据帮助组织使用它从各种来源生成和收集的大量数据。有许多大数据应用程序，这就是为什么它是目前最需要的技能之一。大数据的一些重要应用如下：
大数据使公司能够产生更准确的见解。它使他们能够使用来自各种来源的相关数据来产生可操作的见解。凭借更高的准确性，公司可以做出更有益的决策并降低风险。
社交媒体平台会产生大量数据。营销人员使用大数据来利用社交媒体平台必须创建更好的活动的数据。它使他们能够创建精确的客户档案、找到目标受众并了解他们的需求。
大数据工具允许公司进行预测分析。它使他们能够更准确地预测特定流程和事件的结果，帮助他们降低风险。
大数据的另一个突出应用是在推荐系统中。公司使用大数据来识别客户的行为模式，以提供更好、更个性化的服务。
大数据的主要组成部分是什么？
一个大数据系统必须具有以下四个组成部分：
摄取（收集和准备数据）
存储（存储数据）
分析（分析数据）
消费（呈现和分享见解）
如果没有这些组件中的任何一个，您的大数据实施将是不完整的。首先，您应该有一个用于收集数据的组件和另一个用于存储数据的组件。您还需要一个分析解决方案，最后，您的大数据生态系统中还需要一个报告解决方案。
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