為了理解“'大數據'”，我們首先需要知道'數據'是什么 。牛津詞典將'數據'定義為：

“由計算機執(zhí)行操作的數量，字符或符號，可以以電信號的形式存儲和傳輸，并記錄在磁，光或機械記錄介質上?！?/p>

因此，“大數據”也是一種數據， 但規(guī)模巨大?！按髷祿笔怯脕砻枋鰯祿募?，是體積龐大，但與time.In短成倍增長，術語 小號 UCH數據是如此之大，復雜，沒有一個傳統的數據管理工具，能夠存儲它或有效地處理它。

“'大數據'”的例子

以下是“大數據”的一些例子 -

半結構化

半結構化數據可以包含兩種形式的數據。我們可以看到半結構化數據在形式上是一種受限制的，但實際上并沒有用例如關系型DBMS中的表定義來定義。半結構化數據的示例是以XML文件表示的數據。

半結構化數據的例子

存儲在XML文件中的個人數據 -

<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> <年齡> 35 </年齡> </ REC></pre> 

數據增長多年

請注意，非結構化的Web應用程序數據由日志文件，事務歷史記錄文件等組成.OLTP系統用于處理結構化數據，其中數據存儲在關系(表)中。

“大數據”的特征

(i)卷 - “大數據”這個名稱本身與巨大的規(guī)模有關。數據大小在確定數據價值方面起著非常關鍵的作用。此外，特定數據是否實際上可以被視為大數據，取決于數據量。因此， “交易量” 是處理“大數據”時需要考慮的一個特征。

(ii)多樣性 - “大數據”的下一個方面是它的 多樣性。

多樣性是指異構來源和數據的本質，包括結構化和非結構化。在早期，電子表格和數據庫是大多數應用程序考慮的***數據源?，F在，在分析應用程序中也考慮了電子郵件，照片，視頻，監(jiān)控設備，PDF，音頻等形式的數據。這種各種非結構化數據對存儲，挖掘和分析數據提出了一些問題。

(iii)速度 - 術語 “速度” 是指數據生成的速度。生成和處理數據以滿足需求的速度有多快，這決定了數據的真正潛力。

大數據速度處理數據從業(yè)務流程，應用程序日志，網絡和社交媒體站點，傳感器，移動設備等來源流入的速度。數據流量巨大且持續(xù)。

(iv)可變性 - 這是指有時可能由數據顯示的不一致性，從而妨礙了能夠有效處理和管理數據的過程。

大數據處理的好處

處理“大數據”的能力帶來多種好處，例如 -

企業(yè)可以在做出決策時利用外部情報

從搜索引擎和Facebook，Twitter等網站訪問社交數據使組織能夠微調其業(yè)務戰(zhàn)略。

改善客戶服務

傳統的客戶反饋系統正在被采用“大數據”技術設計的新系統所取代。在這些新系統中，大數據和自然語言處理技術正被用于閱讀和評估消費者的反應。

及早識別產品/服務的風險(如果有)

更高的運營效率

在確定應將哪些數據移動到數據倉庫之前，“大數據”技術可用于為新數據創(chuàng)建臨時區(qū)域或登陸區(qū)域。此外，“大數據”技術和數據倉庫的這種集成有助于組織卸載不常訪問的數據。

分享題目：大數據簡介：類型，特征和優(yōu)點，初學者可以看看
網頁網址：http://www.aaarwkj.com/news24/98374.html

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