什么是數(shù)據(jù)?
由計(jì)算機(jī)執(zhí)行操作的數(shù)量,字符或符號(hào),可以以電信號(hào)的形式存儲(chǔ)和傳輸并記錄在磁,光或機(jī)械記錄介質(zhì)上。
什么是大數(shù)據(jù)?
大數(shù)據(jù)也是數(shù)據(jù), 但規(guī)模巨大。大數(shù)據(jù)是一個(gè)術(shù)語(yǔ),用于描述規(guī)模巨大但隨時(shí)間呈指數(shù)增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)集合。簡(jiǎn)而言之,此類(lèi)數(shù)據(jù)是如此之大和復(fù)雜,以至于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理工具都無(wú)法存儲(chǔ)或有效地對(duì)其進(jìn)行處理。
什么是大數(shù)據(jù)分析?
大數(shù)據(jù)分析是指對(duì)規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。大數(shù)據(jù)可以概括為5個(gè)V, 數(shù)據(jù)量大(Volume)、速度快(Velocity)、類(lèi)型多(Variety)、價(jià)值(Value)、真實(shí)性(Veracity) 。
aaa教育小編接下會(huì)為大家詳細(xì)的講述:
1、大數(shù)據(jù)分析示例
2、大數(shù)據(jù)分析類(lèi)型
3、大數(shù)據(jù)分析的特征
4、大數(shù)據(jù)分析處理的優(yōu)勢(shì)
一、大數(shù)據(jù)分析示例
以下是一些大數(shù)據(jù)分析的例子-
在 紐約股票交易所 產(chǎn)生約 一兆兆字節(jié)每天新的貿(mào)易數(shù)據(jù)。
社交媒體
統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示,每天有 500 TB 以上的新數(shù)據(jù)被攝入社交媒體網(wǎng)站Facebook的數(shù)據(jù)庫(kù)中 。這些數(shù)據(jù)主要通過(guò)照片和視頻上傳,消息交換,發(fā)表評(píng)論等方式生成。
二、大數(shù)據(jù)分析類(lèi)型
大數(shù)據(jù)分析”可以通過(guò)以下三種形式找到:
1、結(jié)構(gòu)化的示例
2、非結(jié)構(gòu)化
3、半結(jié)構(gòu)化
4、結(jié)構(gòu)化的
可以以固定格式存儲(chǔ),訪問(wèn)和處理的任何數(shù)據(jù)都稱(chēng)為“結(jié)構(gòu)化”數(shù)據(jù)。在一段時(shí)間內(nèi),計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的人才在開(kāi)發(fā)用于處理此類(lèi)數(shù)據(jù)的技術(shù)方面取得了更大的成功(這種格式已經(jīng)眾所周知),并從中獲得了價(jià)值。但是,如今,當(dāng)此類(lèi)數(shù)據(jù)的大小大幅增長(zhǎng)時(shí),我們可以預(yù)見(jiàn)的問(wèn)題是,典型的數(shù)據(jù)大小正處于多個(gè)ZB中。
查看這些數(shù)字,可以輕松地理解為什么使用大數(shù)據(jù)分析這個(gè)名字,并可以想象存儲(chǔ)和處理大數(shù)據(jù)分析所涉及的挑戰(zhàn)。
1、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的示例
數(shù)據(jù)庫(kù)中的“雇員”表是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的示例
2、非結(jié)構(gòu)化
任何形式或結(jié)構(gòu)未知的數(shù)據(jù)都?xì)w為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。除了龐大的數(shù)據(jù)量外,非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在處理從中獲得價(jià)值的過(guò)程中也帶來(lái)了許多挑戰(zhàn)。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的典型示例是異構(gòu)數(shù)據(jù)源,其中包含簡(jiǎn)單文本文件,圖像,視頻等的組合。如今,組織擁有大量可用數(shù)據(jù),但不幸的是,他們不知道如何從中獲取價(jià)值此數(shù)據(jù)為原始格式或非結(jié)構(gòu)化格式。
3、半結(jié)構(gòu)化
半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以包含兩種形式的數(shù)據(jù)。我們可以將半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)視為結(jié)構(gòu)化的形式,但實(shí)際上并沒(méi)有使用例如關(guān)系DBMS中的表定義進(jìn)行定義。半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的示例是XML文件中表示的數(shù)據(jù)。
半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的示例
存儲(chǔ)在XML文件中的個(gè)人數(shù)據(jù)-
多年來(lái)的數(shù)據(jù)增長(zhǎng)
請(qǐng)注意,非結(jié)構(gòu)化的Web應(yīng)用程序數(shù)據(jù)由日志文件,交易歷史記錄文件等組成。OLTP系統(tǒng)旨在與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)一起使用,其中數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在關(guān)系(表)中。
大數(shù)據(jù)分析的特征
(i)卷– 大數(shù)據(jù)分析本身的名稱(chēng)與一個(gè)巨大的規(guī)模有關(guān)。數(shù)據(jù)大小在確定數(shù)據(jù)價(jià)值方面起著至關(guān)重要的作用。此外,特定數(shù)據(jù)是否實(shí)際上可以視為大數(shù)據(jù)分析取決于數(shù)據(jù)量。因此, “卷” 是處理大數(shù)據(jù)分析時(shí)需要考慮的一個(gè)特征。
(ii)多樣性– 大數(shù)據(jù)分析的下一個(gè)方面是其 多樣性。
多樣性是指結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的異構(gòu)源和數(shù)據(jù)的性質(zhì)。在早期,電子表格和數(shù)據(jù)庫(kù)是大多數(shù)應(yīng)用程序考慮的唯一數(shù)據(jù)源。如今,分析應(yīng)用程序中還考慮了電子郵件,照片,視頻,監(jiān)視設(shè)備,PDF,音頻等形式的數(shù)據(jù)。各種各樣的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)給存儲(chǔ),挖掘和分析數(shù)據(jù)帶來(lái)了某些問(wèn)題。
(iii)速度- 術(shù)語(yǔ) “速度” 是指數(shù)據(jù)生成的速度。數(shù)據(jù)的生成和處理速度可以滿(mǎn)足需求,這決定了數(shù)據(jù)的實(shí)際潛力。
大數(shù)據(jù)分析速度處理數(shù)據(jù)從業(yè)務(wù)流程,應(yīng)用程序日志,網(wǎng)絡(luò)和社交媒體站點(diǎn),傳感器,移動(dòng)設(shè)備等來(lái)源流入的速度。數(shù)據(jù)流是大量且連續(xù)的。
(iv)可變性– 指數(shù)據(jù)有時(shí)可能顯示的不一致,從而阻礙了能夠有效處理和管理數(shù)據(jù)的過(guò)程。
大數(shù)據(jù)分析處理的好處
處理大數(shù)據(jù)分析的能力帶來(lái)了多種好處,例如-
1、企業(yè)可以在決策時(shí)利用外部情報(bào)
從搜索引擎和Facebook,Twitter等網(wǎng)站訪問(wèn)社交數(shù)據(jù),使組織可以調(diào)整其業(yè)務(wù)策略。
1、改善客戶(hù)服務(wù)
傳統(tǒng)的客戶(hù)反饋系統(tǒng)已被采用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)設(shè)計(jì)的新系統(tǒng)所取代。在這些新系統(tǒng)中,大數(shù)據(jù)分析和自然語(yǔ)言處理技術(shù)被用于閱讀和評(píng)估消費(fèi)者的反應(yīng)。
1、及早發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品/服務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)
2、更高的運(yùn)營(yíng)效率
大數(shù)據(jù)分析技術(shù)可用于在確定應(yīng)將哪些數(shù)據(jù)移至數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之前為新數(shù)據(jù)創(chuàng)建暫存區(qū)或著陸區(qū)。此外,大數(shù)據(jù)分析技術(shù)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的這種集成有助于組織卸載不經(jīng)常訪問(wèn)的數(shù)據(jù)。
摘要
1、大數(shù)據(jù)分析定義為規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)。Bigdata是一個(gè)術(shù)語(yǔ),用于描述規(guī)模巨大但隨時(shí)間呈指數(shù)增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)集合。
2、大數(shù)據(jù)分析生成的示例包括證券交易所,社交媒體網(wǎng)站,噴氣引擎等。
3、大數(shù)據(jù)分析可能是1)結(jié)構(gòu)化,2)非結(jié)構(gòu)化,3)半結(jié)構(gòu)化
4、體積,多樣性,速度和可變性是Bigdata的少數(shù)特征
5、改善的客戶(hù)服務(wù),更高的運(yùn)營(yíng)效率,更好的決策制定是Bigdata的少數(shù)優(yōu)勢(shì)
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