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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