关于大数据，您需要了解的所有事情

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分析大量数据只是大数据分析和先前数据分析的一部分。让我们提示Make.com找出答案您需要了解的大数据在本文中！

数据（数据）和大数据（大数据）有什么区别？

什么是大数据？

大数据是一个术语，用于指代传统数据处理应用程序和工具无法在合理的时间内收集，管理和处理数据的一组非常复杂的数据集。身体的。

这些大数据集可能包括结构化数据，非结构化数据和半结构化数据，每个数据都差异一点。

实际上，多少数据足以称为“大”，但仍然存在争议，但它可能是PB的倍数 - 并且具有Exabyte内部最大的项目（Bytes的倍数）。

通常，大数据具有3个功能：

1. 大量数据；
2. 各种类型的数据；
3. 需要处理和分析数据的速度。

构成大型数据仓库的数据可能来自网站，社交媒体，桌面应用程序，移动应用程序和科学实验，包括。 ，增加了Internet连接设备（物联网）中的传感器设备和其他设备。

大数据的概念伴随着相关组件，这些组件使组织可以将数据投入实际使用并解决一些业务问题，包括支持大数据所需的IT基础架构。 ，该分析适用于大数据项目所需的数据和技术，相关技能集和对大数据有意义的实际情况。

大数据和分析

真正从所有大数据组织收集的真正价值的是数据分析（分析）。如果未进行分析，它只是一堆数据，业务用途有限。

通过将分析应用于大数据，公司可以看到收入增加，提高客户服务，提高效率和提高竞争力等收益。

数据分析涉及检查数据集以收集详细信息或得出有关其中包含的内容的结论，例如有关未来活动的趋势和预测。

通过分析数据，组织可以做出更好的业务决策，例如时间和地点进行营销活动或引入新产品或服务。

该分析可以指更智能或高级的业务应用程序，例如科学组织使用的分析。最先进的数据分析类型是数据挖掘，分析师评估大型数据集以确定关系，模式和趋势。

数据分析可能包括探索数据的分析（以识别数据中的模式和关系）和验证数据的分析（统计技术的应用以查找有关集合的假设）。数据是否正确。

另一个领域是定量数据分析（或与定性数据分析相比（侧重于视频，图片和文本）的定量数据分析（或具有统计上可比变量的数字数据分析）。

IT基础架构支持大数据

对于工作中的大数据概念，组织需要拥有基础架构来收集和存储数据，在存储和运输时提供访问并确保信息。

在高水平上，包括用于大数据的存储系统和服务器，用于数据管理和集成的软件，商业智能软件（商业智能）和数据分析，应用程序使用大数据。

由于公司希望继续利用其数据中心投资，因此将大部分基础设施建立。但是，越来越多的组织依靠云计算服务来处理其许多大型数据请求。

数据收集需要来源。以下许多应用程序，例如Web应用程序，社交媒体渠道，移动应用程序和内置电子邮件档案。但是，当物联网变得越来越流行时，公司可能需要在所有设备，车辆和产品上部署传感器来收集数据，以及创建用户数据的新应用程序。 。 （面向物联网的数据分析具有其特定技术和工具。）

为了存储所有传入数据，组织需要在现场有足够的存储空间。存储选项包括传统数据仓库，数据湖（原始格式的巨大原始数据存档，直到业务用户需要数据）和在云中存储。

安全基础架构工具包括数据加密，用户身份验证和其他访问控件，监视系统，防火墙，企业移动性管理以及对系统和数据保护的其他产品。

特定的大数据技术（大数据特定技术）

除了上面提到的IT基础架构通常用于数据外，您的IT基础架构应支持许多针对大数据的特定技术。

Hadoop生态系统

hadoop是与大数据密切相关的技术之一。 Apache Hadoop项目开发了可扩展和分布式计算机的开源软件。

Hadoop软件库是一个框架，允许使用简单的编程模型在计算机组上分发大型数据集。它旨在从单个服务器延伸到其他数千台机器，每台提供本地计算和存储。

该项目包括：

1. hadoop common，支持其他Hadoop部分的流行公用事业；
2. Hadoop分布式文件系统，提供高的应用数据访问；
3. Hadoop纱，一个工作计划和资源管理的框架；
4. Hadoop MapReduce，一种基于纱线的系统，用于并行处理大型数据集。

Apache Spark

Apache Spark是Hadoop生态系统的一部分，是一个开源群集计算框架，用作Hadoop中的大数据处理工具。 Spark已成为重要的大数据处理框架之一，可以通过许多不同的方式部署。它为Java，Scala，Python（尤其是Anaconda Python发行版）和R编程语言（尤其是大数据R）提供了本机约束，并支持SQL，流数据，机器学习和图形处理。

数据湖

数据湖是存储库，它们以原始格式存储大量原始数据，直到业务用户需要数据为止。有助于增加数据湖的因素是数字转换计划和物联网的发展。数据湖旨在帮助用户在需要时轻松访问大量数据。

NOSQL数据库

常见的SQL数据库设计用于可靠的交易和随机查询，但它们也具有限制诸如刚性模式，使其不适合某些类型的应用程序。 NOSQL数据库以实现高速操作和灵活性的方式概述了数据的限制，存储和管理。公司已经开发了许多数据库，正在寻找更好的方法来存储内容或处理大型网站的数据。与SQL数据库不同，许多NOSQL数据库可以在数百或数千台服务器上水平扩展。

内存中的数据库

内存数据库（IMDB-内存数据库）是一个数据库管理系统，在很大程度上依赖主内存来存储数据而不是磁盘。内存数据库比磁盘中的优化数据库快，这是使用大数据分析，创建数据仓库和元数据的重要点。

大数据技能

大数据和分析大数据的努力需要特定技能，无论是从组织内部还是通过外部专家。

许多技能与重要的数据技术组件有关，例如Hadoop，Spark，NOSQL，内存和分析软件中的数据库。

其他领域是关于数据科学，数据挖掘，统计分析和量化，数据可视化，通用编程以及数据结构以及数据结构和算法等原则的。此外，应该有具有整体管理技能的人来管理大数据项目的进度。

随着数据分析项目的普及和人员缺乏这些技能，寻​​找经验丰富的专业人员是组织面临的最大挑战之一。

使用大数据的情况

大数据和分析可以应用于许多业务问题和各种用例中。以下是一些例子：

1. 客户分析。公司可以检查客户数据以改善用户体验，提高转化率并使客户更好。
2. 活动分析。提高运营效率并更好地利用资产是许多公司的目标。分析大数据可以帮助企业更有效地运作并提高绩效。
3. 预防欺诈。数据分析可以帮助组织确定可疑活动和模式，这些活动和模式可以表明欺诈行为并有助于最大程度地降低风险。
4. 价格优化。公司可以使用大数据分析来优化产品和服务的价格，有助于增加收入。

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