技术原理

什么是大数据?–大数据世界入门指南

成为一个合格的专业

没有大数据不存在的地方!过去几年,人们对什么是大数据的好奇心不断高涨。让我告诉你一些令人难以置信的事实!《福布斯》报道说,用户每分钟都会观看415万条YouTube视频,在Twitter上发送45.6万条推文,在Instagram上发布46.74万张照片,在Facebook上发布51万条评论,更新29.3万条状态!”

只是想象一下用这种活动产生的巨大数据块。这种不断使用社交媒体、商业应用、电信和其他各种领域创建数据的做法导致了大数据的形成。

是为了解释什么是大数据,在探索什么是大数据之前,我将涵盖以下主题:

大数据的演进大数据定义了大数据大数据分析的特点大数据范围的工业应用大数据的演进

,让我先来深入了解一下为什么大数据这个词变得如此重要。

你们上次记得用软盘或CD来存储数据是什么时候?让我猜猜,一定要追溯到21世纪初吧?手工纸质记录、文件、软盘和光盘的使用现已过时。原因是数据呈指数增长。人们开始将数据存储在关系数据库系统中,但随着人们对新发明、新技术、新应用的渴求和对快速响应时间的渴求,以及互联网的引入,即使现在这样做还不够。这一代连续的海量数据可以称为大数据。我将在本博客后面解释大数据的一些其他特征。

福布斯报告说,按照我们目前的速度,每天有250万字节的数据被创建,但这种速度只是在加速。物联网(Internet of Things,IoT)就是这样一种技术,在这一加速过程中发挥了重要作用。今天90%的数据都是在过去的两年里产生的。

大数据定义

什么是大数据分析“Edureka”

这段视频向您简要介绍了大数据。您还将了解大数据的实际用例,以了解它有多有用。

什么是大数据所以在我解释什么是大数据之前,让我也告诉你什么不是!与大数据相关的最常见的谬论是,它只是关于数据的大小或体积。但事实上,这不仅仅是收集的“大量”数据。大数据是指从各种数据源涌入的、具有不同格式的大量数据。即使以前也有大量的数据存储在数据库中,但是由于这些数据的性质不同,传统的关系数据库系统无法处理这些数据。大数据不仅仅是一组不同格式的数据集,它是一项重要的资产,可以用来获得可枚举的收益。

大数据的三种不同格式是:

结构化:具有固定模式的有组织的数据格式。例如:RDBMS半结构化:不具有固定格式的部分组织数据。例如:XML,JSON Unstructured:具有未知模式的无组织数据。例如:音频,视频文件等大数据

的特征这些是与大数据相关的以下特征:

Five V's of Big Data - What is Big Data - Edureka

上面的图像描述了大数据的五个V,但随着数据的不断发展,V也会不断发展。我列出了随着时间的推移逐渐发展起来的五个V:

有效性:数据可变性的正确性:动态行为波动性:时间变化趋势脆弱性:易受破坏或攻击可视化:可视化有意义地使用数据

大数据分析

既然我已经告诉你什么是大数据以及它是如何指数生成的,让我给你举一个非常有趣的例子来说明星巴克,一家领先的咖啡连锁店,是如何让你《福布斯》的这篇文章报道了星巴克如何利用大数据来分析顾客的偏好,从而提升和个性化他们的体验。他们分析了会员的咖啡购买习惯和他们喜欢的饮料,以及他们通常点的时间。因此,即使人们访问“新”星巴克的位置,星巴克的销售点系统也能够通过智能手机识别顾客,并给咖啡师他们喜欢的订单。此外,根据用户的订购偏好,他们的应用程序将向用户推荐他们可能有兴趣尝试的新产品。这就是我的朋友们所说的大数据分析。

基本上,大数据分析主要被公司用来促进他们的成长和发展。这主要涉及在给定的数据集上应用各种数据挖掘算法,从而帮助它们更好地做出决策。

有多种处理大数据的工具,如Hadoop、Pig、Hive、Cassandra、Spark、Kafka,等等,根据组织的要求。

Big Data Tools - What is Big Data - Edureka

大数据应用程序

这些是大数据应用程序革命性发展的一些领域:

娱乐:Netflix和Amazon使用大数据向用户做节目和电影推荐。保险业:利用大数据预测疾病、事故,并据此对产品定价。无司机汽车:谷歌的无司机汽车每秒收集大约1千兆字节的数据。这些实验的成功实施需要越来越多的数据。教育:选择大数据驱动技术作为学习工具,而不是传统的授课方式,这样既提高了学生的学习能力,又有助于教师更好地跟踪学生的表现。汽车:罗尔斯罗伊斯通过在发动机和推进系统中安装数百个传感器来接受大数据,这些传感器记录了他们操作的每一个细节。数据的实时变化将报告给工程师,他们将决定最佳的行动方案,如安排维护或派遣工程团队(如果问题需要)。政府:大数据的一个非常有趣的用途是在政治领域分析模式和影响选举结果。剑桥分析有限公司就是这样一个组织,它完全依靠数据来改变观众的行为,并在选举过程中发挥重要作用。大数据的范围大量的工作机会:与大数据领域相关的职业机会包括大数据分析师、大数据工程师、大数据解决方案架构师等。根据IBM的统计,59%的数据科学和分析(DSA)工作需求是在金融和保险、专业服务和IT领域。对分析专业人士的需求不断上升:福布斯(Forbes)的一篇文章披露,“IBM预测,对数据科学家的需求将飙升28%”。据IBM称,到2020年,美国所有数据专业人士的就业岗位将增加364000个,达到272000个。薪资方面:《福布斯》报道,雇主愿意支付高于学士和研究生平均薪资8736美元的溢价,成功申请者的起薪为80265美元,采用大数据分析:全球大数据分析的使用大幅增长。

Big Data Market Revenue- What is Big Data - Edureka

上图描述了从2011年到2027年,大数据不断增长的市场收入(单位:十亿美元)。所以这些都是关于什么是大数据的,我希望这个博客是有用的。

有个问题要问我们吗?请在评论部分提到它,我们会给您回复。

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