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分析大量数据只是大数据分析和以往数据分析的一部分。让 TipsMake.com 在本文中找出您需要了解的有关大数据的知识！

data（数据）和Big Data（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收集、管理和处理的非常庞大且复杂的数据集在合理的时间内处理数据。物理。

这些大型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，每一种都略有不同。

其实多少数据才算“大”还是有争议的，但可以是PB的倍数——最大的项目在exabyte以内（字节的倍数）.

通常，大数据有3个特点：

1. 海量数据；
2. 各类数据；
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以来自网站、社交媒体、桌面应用程序、移动应用程序和科学实验等来源。 ，增加传感器设备和互联网连接设备（IoT-物联网）中的其他设备。

大数据的概念附带相关组件，允许组织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 基础设施。 ，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案例。

大数据和分析

真正从所有收集的大数据组织中带来价值的是数据分析（分析）。如果不进行分析，那只是一堆在业务中用途有限的数据。

通过对大数据应用分析，公司可以看到诸如增加收入、改善客户服务、提高效率和增强竞争力等好处。

数据分析涉及检查数据集以收集详细信息或就其中包含的内容得出结论，例如趋势和对未来活动的预测。

通过分析数据，组织可以做出更好的业务决策，例如开展营销活动或推出新产品或服务的时间和地点。

分析可以参考更智能或更高级的业务应用，如科学组织使用的预测分析。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。

数据分析可能包括对探索数据的分析（以识别数据中的模式和关系）和对验证数据的分析（应用统计技术来寻找关于集合的假设）。数据是否正确。

另一个领域是与定性数据分析（专注于视频、图片和文本等非个人数据）相比，定量数据分析（或具有统计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，组织需要有基础设施来收集和存储数据，在存储和传输时提供访问并确保信息。

在高层次上，包括为大数据设计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.

大部分基础设施将到位，因为公司希望继续利用他们的数据中心投资。然而，越来越多的组织依靠云计算服务来处理他们的许多大数据请求。

数据采集需要来源。以下许多应用程序，例如网络应用程序、社交媒体渠道、移动应用程序和内置电子邮件存档。但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以收集数据，以及创建用户数据的新应用程序。.（面向物联网的数据分析有其特定的技术和工具。）

为了存储所有传入的数据，组织需要有足够的现场存储空间。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）和云存储。

安全基础设施工具包括数据加密、用户身份验证和其他访问控制、监控系统、防火墙、企业移动管理和其他产品对系统和数据的保护。

特定大数据技术（Big-data-specific technologies）

除了上面提到的一般用于数据的 IT 基础架构外，您的 IT 基础架构还应支持许多特定的大数据技术。

Hadoop 生态系统

Hadoop 是与大数据密切相关的技术之一。 Apache Hadoop 项目为可扩展的分布式计算机开发开源软件。

Hadoop 软件库是一个框架，它允许使用简单的编程模型将大型数据集分布在计算机组上。它旨在从单个服务器扩展到数千台其他机器，每台机器都提供本地计算和存储。

项目包括：

1. Hadoop Common，支持其他 Hadoop 部分的流行实用程序；
2. Hadoop分布式文件系统，提供高应用数据访问；
3. Hadoop YARN，工作计划和资源管理框架；
4. Hadoop MapReduce，一种基于 YARN 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，是一个开源集群计算框架，用作 Hadoop 中的大数据处理工具。 Spark 已经成为重要的大数据处理框架之一，并且可以以多种不同的方式进行部署。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）提供原生约束，并支持 SQL、流数据、机器学习和图形处理。

数据湖

数据湖是以原始格式存储大量原始数据的存储库，直到业务用户需要数据。有助于增加数据湖的因素是数字化转型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

普通 SQL 数据库是为可靠的事务和随机查询而设计的，但它们也有局限性，例如僵化的模式使其不适合某些类型的应用程序。 NoSQL 数据库以支持高速操作和灵活性的方式概述了数据的限制、存储和管理是的。公司开发了许多数据库，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 数据库可以在成百上千台服务器上横向扩展。

内存中的数据库

内存数据库（IMDB-In-memory databases）是一种数据库管理系统，它严重依赖主内存而不是磁盘来存储数据。内存数据库比磁盘中的优化数据库更快，这是使用大数据分析、创建数据仓库和元数据的重要一点。

大数据技能

大数据和分析大数据的工作需要特定技能，无论是来自组织内部还是通过外部专家。

许多技能都与重要的数据技术组件相关，例如 Hadoop、Spark、NoSQL、内存数据库和分析软件。

其他领域涉及数据科学、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和数据结构和算法等原则。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这些技能人员的短缺，寻找有经验的专业人士是组织面临的最大挑战之一。

大数据使用案例

大数据和分析可以应用于许多业务问题和各种用例。下面是几个例子：

1. 客户分析.公司可以检查客户数据以改善用户体验、提高转化率并更好地留住客户。
2. 活动分析.提高运营效率和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高效地运营并提高绩效。
3. 欺诈预防.数据分析可以帮助组织识别可能表明欺诈行为的可疑活动和模式，并帮助最大限度地降低风险。
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，从而帮助增加收入。

参考几篇文章：

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