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大數(shù)據(jù)是全球增長最快的領域之一。它指的是收集和分析大量數(shù)據(jù)以產(chǎn)生可操作的見解，組織可利用這些見解來增強其各個方面。它是一個廣泛的概念，具有許多優(yōu)勢。這就是為什么各個領域的公司都專注于使用這項技術。要理解什么是大數(shù)據(jù)，你必須熟悉大數(shù)據(jù)的核心特征。了解大數(shù)據(jù)分析的特征也將有助于你理解這一主題的高級概念。在下面的文章中，我們將討論大數(shù)據(jù)的定義、特征、類型、組成部分、優(yōu)勢和最新見解。

大數(shù)據(jù)是科技領域最熱門的術語之一。如果你一直關注行業(yè)趨勢，那你一定聽說過大數(shù)據(jù)。政府機構、企業(yè)、醫(yī)療保健供應商以及許多其他企業(yè)都專注于使用大數(shù)據(jù)來提升其運營并推動其增長。2020 年，整個數(shù)字宇宙達到了 44 澤字節(jié)，這意味著字節(jié)數(shù)是宇宙中恒星數(shù)量的 40 倍。

大數(shù)據(jù)使公司和組織能夠有效地使用大量數(shù)據(jù)。它使組織能夠識別趨勢、模式，而這些用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理解決方案來發(fā)現(xiàn)會非常具有挑戰(zhàn)性或幾乎不可能。因此，對大數(shù)據(jù)專業(yè)人員的需求巨大。然而，如果你想在這個領域謀求職業(yè)，你必須首先熟悉大數(shù)據(jù)的特征及其基本原理。

什么是大數(shù)據(jù)？

大數(shù)據(jù)是從極其龐大的數(shù)據(jù)集分析和提取信息的領域。這個術語也指隨著時間呈指數(shù)增長的大量數(shù)據(jù)。這樣的數(shù)據(jù)是如此龐大和復雜，以至于沒有傳統(tǒng)方法或傳統(tǒng)數(shù)據(jù)管理工具能夠有效地處理和存儲它。大數(shù)據(jù)有很多例子。從社交媒體平臺到電子商務平臺，各個行業(yè)的組織都在生成和利用數(shù)據(jù)來改進其流程。

大數(shù)據(jù)包括多個流程，包括數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)可視化等。術語 “大數(shù)據(jù)” 是指收集這些流程以及我們在其中使用的所有工具。

大數(shù)據(jù)的類型

大數(shù)據(jù)主要有三種類型的數(shù)據(jù)：

1. 結構化數(shù)據(jù)

結構化數(shù)據(jù)是指你可以以固定格式處理、存儲和檢索的數(shù)據(jù)。它是高度組織化的信息，通過使用簡單算法，你可以輕松、無縫地從數(shù)據(jù)庫中存儲和訪問。這是最容易管理的數(shù)據(jù)類型，因為你事先知道自己正在處理的數(shù)據(jù)格式。例如，公司以表格和電子表格形式存儲在數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)就是結構化數(shù)據(jù)。

2. 非結構化數(shù)據(jù)

結構未知的數(shù)據(jù)被稱為非結構化數(shù)據(jù)。它的規(guī)模比結構化數(shù)據(jù)大得多，并且本質(zhì)上是異構的。非結構化數(shù)據(jù)的一個很好的例子包括你進行谷歌搜索時得到的結果。你會得到網(wǎng)頁、視頻、圖像、文本和其他不同大小的數(shù)據(jù)格式。

3. 半結構化數(shù)據(jù)

顧名思義，半結構化數(shù)據(jù)包含結構化數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù)的組合。它是尚未分類到特定數(shù)據(jù)庫中但包含重要標簽的數(shù)據(jù)，這些標簽可在其中分離各個元素。例如，關系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)中的表定義就有半結構化數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)的特征

以下是大數(shù)據(jù)的核心特征。了解大數(shù)據(jù)的特征對于了解它的工作原理以及你如何使用它至關重要。大數(shù)據(jù)分析主要有八個特征：

1. 規(guī)模

規(guī)模是指你擁有的數(shù)據(jù)量。我們以千兆字節(jié)、澤字節(jié)（ZB）和堯字節(jié)（YB）來衡量數(shù)據(jù)的規(guī)模。根據(jù)行業(yè)趨勢，未來幾年數(shù)據(jù)量將大幅增加。

2. 速度

速度是指數(shù)據(jù)處理的速度。高速度對于任何大數(shù)據(jù)處理的性能都至關重要。它包括變化率、活動突發(fā)以及傳入數(shù)據(jù)集的鏈接。

3. 價值

價值是指你的組織從數(shù)據(jù)中獲得的收益。它是否符合你的組織目標？它是否有助于你的組織提升自身？這是大數(shù)據(jù)的核心特征中最重要的之一。

4. 多樣性

多樣性是指不同類型的大數(shù)據(jù)。這是大數(shù)據(jù)行業(yè)面臨的最大問題之一，因為它會影響性能。通過組織數(shù)據(jù)來妥善管理數(shù)據(jù)的多樣性至關重要。多樣性是你從各種來源收集的各種類型的數(shù)據(jù)。

5. 準確性

準確性是指你的數(shù)據(jù)的準確性。這是大數(shù)據(jù)最重要的特征之一，因為低準確性會極大地損害結果的準確性。

6. 有效性

數(shù)據(jù)對于預期目的的有效性和相關性如何。

7. 易變性

大數(shù)據(jù)在不斷變化。你一天前從一個來源收集的數(shù)據(jù)可能與你今天發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)不同。這被稱為數(shù)據(jù)的可變性，它會影響你的數(shù)據(jù)同質(zhì)化。

8. 可視化

可視化是指通過圖表等視覺表示來展示大數(shù)據(jù)生成的見解。由于大數(shù)據(jù)專業(yè)人員經(jīng)常與非技術受眾分享他們的見解，因此可視化最近變得很普遍。

大數(shù)據(jù)的主要組成部分

1. 攝入

攝入是指收集和準備數(shù)據(jù)的過程。你將使用 ETL（提取、轉換和加載）過程來準備你的數(shù)據(jù)。在這個階段，你必須確定你的數(shù)據(jù)源，確定你是批量收集數(shù)據(jù)還是流式收集數(shù)據(jù)，并通過清理、整理和組織來準備數(shù)據(jù)。在收集數(shù)據(jù)時執(zhí)行提取過程，在優(yōu)化數(shù)據(jù)時執(zhí)行轉換過程。

2. 存儲

一旦你收集了必要的數(shù)據(jù)，你就需要存儲它。在這里，你將執(zhí)行 ETL 的最后一步，即加載過程。你將根據(jù)你的需求將數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)湖中。這就是為什么在執(zhí)行任何大數(shù)據(jù)過程時了解你的組織目標至關重要。

3. 分析

在大數(shù)據(jù)處理的這個階段，你將分析數(shù)據(jù)以為你的組織生成有價值的見解。有四種大數(shù)據(jù)分析類型：規(guī)范性分析、預測性分析、描述性分析和診斷性分析。在這個階段，你將使用人工智能和機器學習算法來分析數(shù)據(jù)。

4. 消費

這是大數(shù)據(jù)處理的最后階段。一旦你分析了數(shù)據(jù)并找到了見解，你就必須與他人分享。

大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢

大數(shù)據(jù)對組織有很多優(yōu)勢。一些關鍵優(yōu)勢如下：

1. 增強決策能力

大數(shù)據(jù)的實施可以幫助企業(yè)和組織在更短的時間內(nèi)做出更明智的決策。它允許他們利用搜索引擎和社交媒體平臺等外部情報來微調(diào)其策略。大數(shù)據(jù)可以識別出原本不可見的趨勢和模式，幫助公司避免錯誤。

2. 數(shù)據(jù)驅動的客戶服務

大數(shù)據(jù)對所有行業(yè)的另一個巨大影響是在銷售部門。公司正在用數(shù)據(jù)驅動的解決方案取代傳統(tǒng)的客戶反饋系統(tǒng)。這樣的解決方案可以更有效地分析客戶反饋，并幫助他們?yōu)橄M者提供更友好的客戶服務。

3. 效率優(yōu)化

組織使用大數(shù)據(jù)來識別其內(nèi)部存在的薄弱環(huán)節(jié)。然后，他們利用這些發(fā)現(xiàn)來解決這些問題并大幅提升其運營效率。例如，大數(shù)據(jù)通過物聯(lián)網(wǎng)和機器人技術極大地幫助了制造業(yè)提高效率。

4. 實時決策

大數(shù)據(jù)通過實現(xiàn)實時跟蹤改變了多個領域，如庫存管理、供應鏈優(yōu)化、銀行和金融領域的反洗錢和欺詐檢測。

2022 年的關鍵大數(shù)據(jù)見解

以下是一些關鍵的大數(shù)據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，反映了這個領域的增長和影響：

1. 全球大數(shù)據(jù)市場規(guī)模預計將從 2020 年的 1389 億美元增長到 2025 年的 2294 億美元。在此期間，它將以驚人的 10.6% 的復合年增長率增長。

2. 從 2020 年到 2025 年，亞太地區(qū)的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)將以比包括北美在內(nèi)的其他地區(qū)更高的復合年增長率增長。

3. 99.5% 的收集數(shù)據(jù)從未被分析過，這表明有很大的增長潛力。

4. 財富 1000 強公司通過將數(shù)據(jù)可訪問性提高僅僅 10%，就可以多獲得 6500 萬美元的凈收入。

5. 每分鐘有 300 小時的新視頻上傳到 YouTube，這就是為什么他們的服務器上有超過 10 億吉字節(jié)的數(shù)據(jù)。

6. 在印度，大數(shù)據(jù)工程師的平均年薪為 78.8 萬盧比。根據(jù)他們的技能和經(jīng)驗，年薪范圍從 39.9 萬盧比到約 170 萬盧比不等。

7. 專家認為，醫(yī)療保健行業(yè)可以從利用大數(shù)據(jù)分析中獲得巨大收益。他們估計，這個行業(yè)通過使用大數(shù)據(jù)每年可以節(jié)省高達 3000 億美元。

8. 2018 年，商業(yè)智能和分析工具軟件解決方案的全球收入達到了驚人的 240 億美元。

從上述統(tǒng)計數(shù)據(jù)可以明顯看出，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)正在迅速發(fā)展。我們每天都會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，而組織也認識到了這些數(shù)據(jù)的價值。因此，利用大數(shù)據(jù)技術的力量可以幫助多個行業(yè)促進其增長。

結論

大數(shù)據(jù)是當前最熱門的技術之一。各個行業(yè)的公司都在尋找利用大數(shù)據(jù)來提升運營、吸引更多客戶并超越競爭對手的方法。大數(shù)據(jù)的前三個特征是規(guī)模、速度和多樣性。大數(shù)據(jù)的其他特征包括易變性、準確性、可視化和價值。理解大數(shù)據(jù)的特征是正確學習其使用和應用的關鍵。

隨著公司開始使用更多的數(shù)據(jù)，對大數(shù)據(jù)專業(yè)人員的需求也將相應增加。這就是為什么自 2013 年以來，對許多大數(shù)據(jù)職位的需求一直在穩(wěn)步增長。