大數據的特徵：類型和 5V
已發表: 2020-05-06目錄
介紹
周圍的世界正在迅速變化，我們現在生活在一個數據驅動的時代。 數據無處不在，從您的社交媒體評論、帖子和喜歡到您每天訪問的電子商務網站上的訂單和購買數據。 搜索引擎使用您的搜索數據來增強您的搜索結果。 對於大型組織，這些數據的形式包括客戶數據、銷售數據、財務數據等等。
你可以想像每秒產生多少數據！ 大量的數據被稱為大數據。
讓我們從大數據的基本概念開始。
什麼是大數據？
大數據是指結構化和非結構化的大量數據集合。 這些數據可能來自服務器、客戶資料信息、訂單和購買數據、金融交易、分類賬、搜索歷史和員工記錄。 在大公司中，這種數據收集隨著時間的推移而不斷增長。
但公司擁有的數據量並不重要，重要的是它如何處理這些數據。 公司的目標是正確分析這些龐大的數據集合以獲得洞察力。 分析有助於他們理解數據中的模式，最終導致更好的業務決策。
所有這些都有助於減少時間、精力和成本。 但是，使用傳統的數據分析方法無法存儲、處理和研究如此龐大的數據量。 因此，公司聘請編寫程序和開發現代工具的數據分析師和數據科學家。 詳細了解需要培養的大數據技能。
大數據的類型
大數據以三種基本形式存在。 他們是 -
1.結構化數據
顧名思義，這種數據是結構化的並且定義明確。 它具有一致的順序，可以很容易地被計算機或人類理解。 可以使用固定格式存儲、分析和處理這些數據。 通常，這種數據有自己的數據模型。
您會在數據庫中找到此類數據，這些數據整齊地存儲在列和行中。 結構化數據的兩個來源是：
- 機器生成的數據——這些數據由傳感器、網絡服務器、博客、GPS 等機器生成。
- 人工生成的數據——這類數據由用戶在其係統中輸入，例如個人詳細信息、密碼、文檔等。用戶進行的搜索、在線瀏覽的項目和玩過的遊戲都是人工生成的信息。
例如，包含公司員工所有詳細信息的數據庫是一種結構化數據集。
2. 非結構化數據
任何非結構化或未明確定義的數據集都稱為非結構化數據。 這種數據是無組織的，難以處理、理解和分析。 它不遵循一致的格式，並且可能在不同的時間點有所不同。 您遇到的大多數數據都屬於此類別。
例如，非結構化數據是您在社交媒體上的評論、推文、分享、帖子和點贊。 你在 YouTube 上觀看的視頻和通過 WhatsApp 發送的短信都堆積成一大堆非結構化數據。
3. 半結構化數據
這種數據有些結構化，但並不完整。 起初這似乎是非結構化的，並且不遵循數據模型（如 RDBMS）的任何正式結構。 例如，NoSQL 文檔具有用於處理文檔的關鍵字。
CSV 文件也被視為半結構化數據。
在學習了基礎知識之後，現在讓我們了解大數據的特點。
閱讀：為什麼要成為大數據開發人員？
大數據的特徵
大數據的主要特徵是——
1. 音量
容量是指大型組織每秒收集和生成的大量數據。 這些數據來自不同的來源，例如物聯網設備、社交媒體、視頻、金融交易和客戶日誌。
存儲和處理如此大量的數據在早期是一個問題。 但現在分佈式系統（如Hadoop ）用於組織從所有這些來源收集的數據。 數據的大小對於理解其價值至關重要。 此外，卷對於確定數據集合是否是大數據很有用。
數據量可能會有所不同。 例如，文本文件為幾千字節，而視頻文件為幾兆字節。
另請閱讀：大數據和 Hadoop 之間的區別
2. 品種
另一個最重要的大數據特徵是它的多樣性。 它指的是不同的數據來源及其性質。 多年來，數據來源發生了變化。 早些時候，它僅在電子表格和數據庫中可用。 如今，數據存在於照片、音頻文件、視頻、文本文件和 PDF 中。
數據的多樣性對其存儲和分析至關重要。
3.速度
該術語是指創建或生成數據的速度。 這種數據產生的速度也與處理這些數據的速度有關。 這是因為只有經過分析和處理，數據才能滿足客戶/用戶的需求。
傳感器、社交媒體網站和應用程序日誌產生了大量數據，而且所有這些數據都是連續的。 如果數據流不連續，那麼在其上投入時間或精力是沒有意義的。
4. 價值
在大數據的特徵中，價值也許是最重要的。 無論數據的生成速度或數量有多快，它都必須可靠且有用。 否則，數據不足以進行處理或分析。 研究表明，質量差的數據可能導致公司收入損失近 20%。
數據科學家首先將原始數據轉換為信息。 然後清理這個數據集以檢索最有用的數據。 分析和模式識別是在這個數據集上完成的。 如果該過程成功，則可以認為數據是有價值的。
5. 真實性
大數據的這一特性與前一個特性相連。 它定義了數據的可信度。 由於您遇到的大多數數據都是非結構化的，因此過濾掉不必要的信息並將其餘信息用於處理非常重要。
結論
大數據是商業、營銷、銷售、分析和研究等主要領域背後的驅動力。 它改變了全球以客戶和產品為基礎的公司的業務戰略。 因此，在分析和決策制定時，必須對所有大數據特徵給予同等重視。
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