大数据是什么

Fanly 问答 2018-08-16 09:38:10 阅读(...)

大数据(big data)是描述大量数据(包括结构化和非结构化数据)的术语,它们每天都会覆盖大量业务。但重要的不是数据量,而是对重要数据的处理方式,可以洞察分析大数据,从而获得更好的决策和战略性业务变动。

大数据(big data)是描述大量数据(包括结构化数据和非结构化数据)的术语,它们每天都会覆盖大量业务。但重要的不是数据量。这是组织对重要数据的处理方式。可以分析大数据的洞察力,从而获得更好的决策和战略性业务变动。

大数据

大数据历史和当前考虑因素

虽然术语“大数据”相对较新,但收集和存储大量信息以进行最终分析的行为已经很久了。这个概念在 21 世纪初获得了动力,当时行业分析师 Doug Laney 将现在主流的大数据定义表达为三个 V:

1.卷,组织从各种来源收集数据,包括业务交易,社交媒体和来自传感器或机器到机器数据的信息。在过去,存储它将是一个问题 – 但新技术(如 Hadoop)减轻了负担。

2.速度,数据以前所未有的速度流入,必须及时处理。RFID 标签,传感器和智能电表正在推动近乎实时处理数据的需求。

3.品种,数据有各种格式 – 从传统数据库中的结构化数字数据到非结构化文本文档,电子邮件,视频,音频,股票报价数据和金融交易。

在 SAS,我们在大数据方面考虑两个额外的维度:

1.变化性,除了速度和数据种类的增加之外,数据流还可能与周期性峰值高度不一致。社交媒体中有什么趋势吗?每日,季节性和事件触发的峰值数据负载可能难以管理。非结构化数据更是如此。

2.复杂,今天的数据来自多个来源,这使得难以跨系统链接,匹配,清理和转换数据。但是,有必要连接和关联关系,层次结构和多个数据链接,否则您的数据可能会迅速失控。

为什么大数据很重要?

大数据的重要性不在于您拥有多少数据,而在于您使用它做了多少。您可以从任何来源获取数据并进行分析,以找到能够降低成本,减少时间,新产品开发和优化产品,以及智能决策的答案。将大数据与高性能分析结合使用时,您可以完成与业务相关的任务,例如:

1.近乎实时地确定故障,问题和缺陷的根本原因;

2.根据客户的购买习惯在销售点生成优惠券;

3.在几分钟内重新计算整个风险组合;

4.在欺诈行为影响您的组织之前检测它。

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