大数据的特征：类型和 5V
已发表: 2020-05-06目录
介绍
周围的世界正在迅速变化，我们现在生活在一个数据驱动的时代。 数据无处不在，从您的社交媒体评论、帖子和喜欢到您每天访问的电子商务网站上的订单和购买数据。 搜索引擎使用您的搜索数据来增强您的搜索结果。 对于大型组织，这些数据的形式包括客户数据、销售数据、财务数据等等。
你可以想象每秒产生多少数据！ 大量的数据被称为大数据。
让我们从大数据的基本概念开始。
什么是大数据？
大数据是指结构化和非结构化的大量数据集合。 这些数据可能来自服务器、客户资料信息、订单和购买数据、金融交易、分类账、搜索历史和员工记录。 在大公司中，这种数据收集随着时间的推移而不断增长。
但公司拥有的数据量并不重要，重要的是它如何处理这些数据。 公司的目标是正确分析这些庞大的数据集合以获得洞察力。 分析有助于他们理解数据中的模式，最终导致更好的业务决策。
所有这些都有助于减少时间、精力和成本。 但是，使用传统的数据分析方法无法存储、处理和研究如此庞大的数据量。 因此，公司聘请编写程序和开发现代工具的数据分析师和数据科学家。 详细了解需要培养的大数据技能。
大数据的类型
大数据以三种基本形式存在。 他们是 -
1.结构化数据
顾名思义，这种数据是结构化的并且定义明确。 它具有一致的顺序，可以很容易地被计算机或人类理解。 可以使用固定格式存储、分析和处理这些数据。 通常，这种数据有自己的数据模型。
您会在数据库中找到此类数据，这些数据整齐地存储在列和行中。 结构化数据的两个来源是：
- 机器生成的数据——这些数据由传感器、网络服务器、博客、GPS 等机器生成。
- 人工生成的数据——这类数据由用户在其系统中输入，例如个人详细信息、密码、文档等。用户进行的搜索、在线浏览的项目和玩过的游戏都是人工生成的信息。
例如，包含公司员工所有详细信息的数据库是一种结构化数据集。
2. 非结构化数据
任何非结构化或未明确定义的数据集都称为非结构化数据。 这种数据是无组织的，难以处理、理解和分析。 它不遵循一致的格式，并且可能在不同的时间点有所不同。 您遇到的大多数数据都属于此类别。
例如，非结构化数据是您在社交媒体上的评论、推文、分享、帖子和点赞。 你在 YouTube 上观看的视频和通过 WhatsApp 发送的短信都堆积成一大堆非结构化数据。
3. 半结构化数据
这种数据有些结构化，但并不完整。 起初这似乎是非结构化的，并且不遵循数据模型（如 RDBMS）的任何正式结构。 例如，NoSQL 文档具有用于处理文档的关键字。
CSV 文件也被视为半结构化数据。
在学习了基础知识之后，现在让我们了解大数据的特点。
阅读：为什么要成为大数据开发人员？
大数据的特征
大数据的主要特征是——
1. 音量
容量是指大型组织每秒收集和生成的大量数据。 这些数据来自不同的来源，例如物联网设备、社交媒体、视频、金融交易和客户日志。
存储和处理如此大量的数据在早期是一个问题。 但现在分布式系统（如Hadoop ）用于组织从所有这些来源收集的数据。 数据的大小对于理解其价值至关重要。 此外，卷对于确定数据集合是否是大数据很有用。
数据量可能会有所不同。 例如，文本文件为几千字节，而视频文件为几兆字节。
另请阅读：大数据和 Hadoop 之间的区别
2. 品种
另一个最重要的大数据特征是它的多样性。 它指的是不同的数据来源及其性质。 多年来，数据来源发生了变化。 早些时候，它仅在电子表格和数据库中可用。 如今，数据存在于照片、音频文件、视频、文本文件和 PDF 中。
数据的多样性对其存储和分析至关重要。
3.速度
该术语是指创建或生成数据的速度。 这种数据产生的速度也与处理这些数据的速度有关。 这是因为只有经过分析和处理，数据才能满足客户/用户的需求。
传感器、社交媒体网站和应用程序日志产生了大量数据，而且所有这些数据都是连续的。 如果数据流不连续，那么在其上投入时间或精力是没有意义的。
4. 价值
在大数据的特征中，价值也许是最重要的。 无论数据的生成速度或数量有多快，它都必须可靠且有用。 否则，数据不足以进行处理或分析。 研究表明，质量差的数据可能导致公司收入损失近 20%。
数据科学家首先将原始数据转换为信息。 然后清理这个数据集以检索最有用的数据。 分析和模式识别是在这个数据集上完成的。 如果该过程成功，则可以认为数据是有价值的。
5. 真实性
大数据的这一特性与前一个特性相连。 它定义了数据的可信度。 由于您遇到的大多数数据都是非结构化的，因此过滤掉不必要的信息并将其余信息用于处理非常重要。
结论
大数据是商业、营销、销售、分析和研究等主要领域背后的驱动力。 它改变了全球以客户和产品为基础的公司的业务战略。 因此，在分析和决策制定时，必须对所有大数据特征给予同等重视。
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