大数据简介：类型，特征和优点，初学者可以看看

为了理解“'大数据'”，我们首先需要知道'数据'是什么 。牛津词典将'数据'定义为：
“由计算机执行操作的数量，字符或符号，可以以电信号的形式存储和传输，并记录在磁，光或机械记录介质上。”
因此，“大数据”也是一种数据， 但规模巨大。“大数据”是用来描述数据的集合，是体积庞大，但与time.in短成倍增长，术语 小号 uch数据是如此之大，复杂，没有一个传统的数据管理工具，能够存储它或有效地处理它。
“'大数据'”的例子
以下是“大数据”的一些例子 -
半结构化
半结构化数据可以包含两种形式的数据。我们可以看到半结构化数据在形式上是一种受限制的，但实际上并没有用例如关系型dbms中的表定义来定义。半结构化数据的示例是以xml文件表示的数据。
半结构化数据的例子
存储在xml文件中的个人数据 -
<rec><name>prashantrao</name><sex>男</sex><age>35</age></rec><rec><name>seemar.</name><sex>female</sex><age>41</age></rec><rec><name>satishmane</name><sex>男</sex><age>29</age></rec><rec><name>subratoroy</name><sex>男</sex><age>26</age></rec><rec><name>jeremiahj。</name><sex>男</性><年龄>35</年龄></rec></pre>数据增长多年
请注意，非结构化的web应用程序数据由日志文件，事务历史记录文件等组成.oltp系统用于处理结构化数据，其中数据存储在关系(表)中。
“大数据”的特征
(i)卷 -“大数据”这个名称本身与巨大的规模有关。数据大小在确定数据价值方面起着非常关键的作用。此外，特定数据是否实际上可以被视为大数据，取决于数据量。因此， “交易量” 是处理“大数据”时需要考虑的一个特征。
(ii)多样性- “大数据”的下一个方面是它的 多样性。
多样性是指异构来源和数据的本质，包括结构化和非结构化。在早期，电子表格和数据库是大多数应用程序考虑的***数据源。现在，在分析应用程序中也考虑了电子邮件，照片，视频，监控设备，pdf，音频等形式的数据。这种各种非结构化数据对存储，挖掘和分析数据提出了一些问题。
(iii)速度 -术语 “速度” 是指数据生成的速度。生成和处理数据以满足需求的速度有多快，这决定了数据的真正潜力。
大数据速度处理数据从业务流程，应用程序日志，网络和社交媒体站点，传感器，移动设备等来源流入的速度。数据流量巨大且持续。
(iv)可变性- 这是指有时可能由数据显示的不一致性，从而妨碍了能够有效处理和管理数据的过程。
大数据处理的好处
处理“大数据”的能力带来多种好处，例如 -
企业可以在做出决策时利用外部情报
从搜索引擎和facebook，twitter等网站访问社交数据使组织能够微调其业务战略。
改善客户服务
传统的客户反馈系统正在被采用“大数据”技术设计的新系统所取代。在这些新系统中，大数据和自然语言处理技术正被用于阅读和评估消费者的反应。
及早识别产品/服务的风险(如果有)
更高的运营效率
在确定应将哪些数据移动到数据仓库之前，“大数据”技术可用于为新数据创建临时区域或登陆区域。此外，“大数据”技术和数据仓库的这种集成有助于组织卸载不常访问的数据。


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