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'数据'是什么 。牛津词典将'数据'定义为：

“由计算机执行操作的数量，字符或符号，可以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， 但规模巨大。“大数据”是用来描述数据的集合，是体积庞大，但与time.In短成倍增长，术语 小号 UCH数据是如此之大，复杂，没有一个传统的数据管理工具，能够存储它或有效地处理它。

“'大数据'”的例子

以下是“大数据”的一些例子 -

半结构化

半结构化数据可以包含两种形式的数据。我们可以看到半结构化数据在形式上是一种受限制的，但实际上并没有用例如关系型DBMS中的表定义来定义。半结构化数据的示例是以XML文件表示的数据。

半结构化数据的例子

存储在XML文件中的个人数据 -

<rec> <name> Prashant Rao </ name> <sex>男</ sex> <age> 35 </ age> </ rec> <rec> <name> Seema R. </ name> <sex> Female < / sex> <age> 41 </ age> </ rec> <rec> <name> Satish Mane </ name> <sex>男</ sex> <age> 29 </ age> </ rec> <rec> <name> Subrato Roy </ name> <sex>男</ sex> <age> 26 </ age> </ rec> <rec> <name> Jeremiah J。</ name> <sex>男</性> <年龄> 35 </年龄> </ REC></pre> 

数据增长多年

请注意，非结构化的Web应用程序数据由日志文件，事务历史记录文件等组成.OLTP系统用于处理结构化数据，其中数据存储在关系(表)中。

“大数据”的特征

(i)卷 - “大数据”这个名称本身与巨大的规模有关。数据大小在确定数据价值方面起着非常关键的作用。此外，特定数据是否实际上可以被视为大数据，取决于数据量。因此， “交易量” 是处理“大数据”时需要考虑的一个特征。

(ii)多样性 - “大数据”的下一个方面是它的 多样性。

多样性是指异构来源和数据的本质，包括结构化和非结构化。在早期，电子表格和数据库是大多数应用程序考虑的***数据源。现在，在分析应用程序中也考虑了电子邮件，照片，视频，监控设备，PDF，音频等形式的数据。这种各种非结构化数据对存储，挖掘和分析数据提出了一些问题。

(iii)速度 - 术语 “速度” 是指数据生成的速度。生成和处理数据以满足需求的速度有多快，这决定了数据的真正潜力。

大数据速度处理数据从业务流程，应用程序日志，网络和社交媒体站点，传感器，移动设备等来源流入的速度。数据流量巨大且持续。

(iv)可变性 - 这是指有时可能由数据显示的不一致性，从而妨碍了能够有效处理和管理数据的过程。

大数据处理的好处

处理“大数据”的能力带来多种好处，例如 -

企业可以在做出决策时利用外部情报

从搜索引擎和Facebook，Twitter等网站访问社交数据使组织能够微调其业务战略。

改善客户服务

传统的客户反馈系统正在被采用“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于阅读和评估消费者的反应。

及早识别产品/服务的风险(如果有)

更高的运营效率

在确定应将哪些数据移动到数据仓库之前，“大数据”技术可用于为新数据创建临时区域或登陆区域。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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