大数据解析：深入理解数据的世界

大数据到底是什么？

要真正理解大数据：大数据是指包含更多种类的数据，这些数据的数量不断增加，速度也越来越快。

简单地说，大数据是更大、更复杂的数据集，尤其是来自新数据源的数据。这些数据集非常庞大，传统的数据处理软件根本无法管理他们。但是这些海量的数据可以用来解决您以前无法解决的业务问题。

​数据量很重要。使用大数据，您将不得不处理大量低密度、非结构化的数据。这些数据可以是未知值的数据，如Twitter数据提要、网页或移动应用程序上的点击流，或支持传感器的设备。对于一些组织来说，这可能是数万兆字节的数据。对于其他的，可能是几百pb。

接收数据并对其进行操作的快速速率。通常，直接进入内存的数据流的速度要比写入磁盘的速度快。一些基于互联网的智能产品可以实时或接近实时地运行，需要实时的评估和行动。

传统的数据类型是结构化的，并且适合于关系数据库。随着大数据的兴起，数据以新的非结构化数据类型出现。非结构化和半结构化数据类型(如文本、音频和视频)需要额外的预处理来获得意义并支持元数据。

数据具有内在价值。但在那个价值被发现之前，它是没有用的。同样重要的是：你的数据有多真实——你能在多大程度上依赖它？

今天，大数据已经成为资本。想想世界上一些最大的科技公司。他们提供的大部分价值来自他们的数据，他们不断地分析这些数据以提高生产效率并开发新产品。

最近的技术突破大大降低了数据存储和计算的成本，使存储更多数据比以往任何时候都更容易、更便宜。随着大数据量的增加，成本更低，更容易获取，你可以做出更准确、更精确的商业决策。

发现大数据的价值不仅仅是分析它(这是另一个好处)。这是一个完整的发现过程，需要有洞察力的分析师、业务用户和主管提出正确的问题、识别模式、做出明智的假设和预测行为。

尽管大数据的概念本身相对较新，但大数据集的起源可以追溯到20世纪60年代和70年代，当时数据世界刚刚开始出现第一批数据中心和关系数据库。

开源框架的发展，对大数据的增长至关重要，因为它们使大数据更容易处理，存储成本更低。从那以后的几年里，大数据的数量飞速增长。用户仍然在生成大量的数据——但不仅仅是人在做这些。

随着物联网的出现，更多的对象和设备连接到互联网，收集客户使用模式和产品性能的数据。机器学习的出现产生了更多的数据。

虽然大数据已经走了很远，但它的实用性才刚刚开始。云计算进一步扩展了大数据的可能性。云提供了真正弹性的可伸缩性，开发人员可以简单地启动特定集群来测试数据子集。

大数据和数据分析的好处：

大数据可以让你获得更完整的答案，因为你有更多的信息，更完整的答案意味着对数据更有信心——这意味着处理问题的方法完全不同，发现更多的大数据解决方案尝试探索和可视化您的数据免费。

大数据可以帮助你处理一系列的商业活动，从客户体验到分析。