大数据特性

大数据是全球增长最快的行业之一。 它是收集和检查大量数据以提供洞察力的过程，公司可以使用这些洞察力来改善其运营的各个方面。 这是一个伟大的想法，有很多好处。 由于这个原因，多个行业的企业都在专注于利用这项技术。 您需要熟悉大数据的基本特征，才能理解它是什么。 了解大数据分析的属性可以帮助您理解该领域中更复杂的概念。 以下文章将介绍大数据的定义、特征、种类、组成部分和优点。

引言

大数据包含大量未被传统数据存储或处理单元处理的数据。 许多跨国公司使用它来处理许多组织的数据和业务。 在复制之前，数据流量每天将超过 150 艾字节。

什么是大数据？

从极其庞大的数据集中研究和提取信息被称为“大数据”。 随着时间的推移呈指数增长的大量数据也用这个词来表示。 这种数据非常大且复杂，无法使用典型技术或数据管理工具进行有效处理或存储。 大数据有许多不同的应用。 从社交媒体平台到电子商务网站，各个行业的组织都在创建和使用数据来改进其流程。 大数据涉及许多流程，例如数据挖掘、分析、存储和可视化。 这些流程的集合以及我们在流程中使用的所有工具都称为“大数据”。

大数据有五个 V，可以解释其特征。

大数据的 5 个 V

• 体积
• 真实性（Veracity）
• 多样性 (Variety)
• 值
• 速度

体积

大数据这个名称本身就与巨大的规模有关。 大数据是每天从许多来源生成的大量“卷”数据，例如业务流程、机器、社交媒体平台、网络、人际互动等等。

Facebook 大约可以生成十亿条消息，“赞”按钮被记录的次数达到 45 亿次，每天上传的新帖子超过 3.5 亿条。 大数据技术可以处理大量数据。

多样性 (Variety)

大数据可以是结构化、非结构化和半结构化的，这些数据是从不同的来源收集的。 过去只会从数据库和表格中收集数据，但现在数据以数组的形式出现，例如 PDF、电子邮件、音频、SM 帖子、照片、视频等。

数据分类如下

1. 结构化数据： 在结构化模式中，包含所有必需的列。 它采用表格形式。 结构化数据存储在关系数据库管理系统中。
2. 半结构化： 在半结构化中，模式没有得到适当的定义，例如 JSON、XML、CSV、TSV 和 email。 OLTP (在线事务处理) 系统旨在处理半结构化数据。 它存储在关系中，即表格。
3. 非结构化数据： 所有非结构化文件、日志文件、音频文件和图像文件都包含在非结构化数据中。 有些组织拥有大量可用数据，但由于数据是原始数据，他们不知道如何提取数据的价值。
4. 准结构化数据： 数据格式包含文本数据，数据格式不一致，需要花费时间和精力使用一些工具进行格式化。

示例：Web 服务器日志，即日志文件由某个服务器创建和维护，其中包含 活动 列表。

真实性（Veracity）

真实性是指数据的可靠程度。 它有许多方法可以过滤或转换数据。 真实性是能够有效处理和管理数据的过程。 大数据对于业务发展也至关重要。

例如，带有主题标签的 Facebook 帖子。

值

价值是大数据的一个重要特征。 它不是我们处理或存储的数据。 它是我们存储、处理和分析的有价值且可靠的数据。

速度

与其它特性相比，速度起着重要的作用。 速度会创建一个速度，数据以该速度实时创建。 它包含传入数据集速度、变化率和活动爆发的链接。 大数据的主要方面是快速提供要求的数据。

大数据速度处理的是数据从源（例如应用程序日志、业务流程、网络和社交媒体网站、传感器、移动设备等）流出的速度。

大数据的主要要素

1. 摄取

获取和处理数据的过程称为摄取。 要准备数据，您需要利用提取、转换和加载 (ETL) 方法。 此阶段需要您识别数据源，选择流式传输或分批收集数据，并通过组织、调整和清理来准备数据。 要获取数据，您需要执行提取过程，要优化数据，您需要执行转换过程。

2. 存储

获取所需数据后，您需要存储它。 在这里，您将执行加载过程，这是 ETL 的最后阶段。 根据您的需求，您可以将数据保存在数据湖或数据仓库中。 因此，在执行任何大数据程序时，了解公司的目标至关重要。

3. 分析

在大数据流程的此阶段，您将分析信息，为您的公司提供有见地的报告。 大数据分析有四种类型：诊断型、描述型、预测型和指导型。 在此阶段，您将使用机器学习和人工智能技术来检查数据。

4. 消费

这完成了处理海量数据的过程。 一旦您检查了材料并得出自己的结论，您必须将您的想法传达给他人。 在这里，您需要通过使用数据可视化和数据叙述，成功地将您的发现传达给非技术受众，例如利益相关者和项目经理。

大数据的优势

大数据为企业提供了很多好处。 以下是一些重要的优势

1. 提高决策能力

企业和组织可以通过实施大数据做出更快、更明智的决策。 它使他们能够通过利用来自社交媒体和搜索引擎等来源的外部情报来调整其策略。 大数据通过识别可能未被发现的趋势和模式来帮助企业避免错误。

2. 基于数据的客户服务

客户服务是大数据可能对所有企业产生重大影响的另一个领域。 企业正在转向数据驱动的解决方案，以取代传统的消费者反馈方法。 借助这些技术，他们可以更有效地为客户提供客户支持并评估客户反馈。

3. 优化效率

组织使用大数据来找出他们的弱点。 然后，他们应用这些发现来解决这些问题并显着改善他们的运营。 例如，制造业已从大数据通过物联网和自动化机器提高生产力的能力中受益匪浅。

4. 快速决策

大数据通过实现实时跟踪，彻底改变了许多领域，包括供应链优化、银行和金融领域的欺诈检测、反洗钱、库存管理和供应链优化。

大数据 MCQs

1. 大数据的主要要素有哪些？

1. MapReduce
2. HDFS
3. 所有选项：a, b, d
4. YARN

2. 请说出描述数据仓库多维模型的术语。

1. 数据立方体
2. 表
3. 数据结构
4. Tree

3. 从下面的列表中选择从属节点。

1. 数据
2. 工作
3. 名称
4. 任务

4. 使用什么语言编写 Hadoop？

1. Java
2. Ruby
3. C++
4. Python

5. 所有数据仓库数据的存储库的名称是什么？

1. 技术环境
2. 运营环境
3. 正式环境
4. 数据仓库环境