数据处理系统的定义及其工作原理

我们每个人每天都会创建数千个数据点。在全球范围内扩展：这是 PB 级甚至 EB 级的数据！

已经创建了复杂的系统，以高效和高性能的方式管理和存储数据。

首先，从以下来源收集数据：

用户交互：点击、滑动、键入的字词，甚至在区域或页面上花费的时间。
服务器日志：有关每个请求的详细信息，例如请求正文和 URL。
数据库记录：基于平台的数据，例如在电子商务商店中进行的交易。
跟踪像素：对用户不可见并与外部服务器通信的嵌入像素。通常用于跟踪广告活动的有效性。

收集数据后，使用实时处理系统或批处理系统进行处理。在这里，数据被清理，转换为所需的格式，并进行验证，以确保一致性和正确性。

从那里，使用以下选项存储数据：

分布式文件系统：跨多个节点存储大量数据（例如Hadoop分布式文件系统（HDFS））。
列式数据库：将数据存储为列而不是行。非常适合读取密集型工作负载（例如 Apache Parquet）。
数据仓库：针对分析查询优化的大型数据的集中存储。

存储后，数据可以通过以下方式使用：

个性化和有针对性的广告：根据我们的数据+ ML所表明的是最有效的内容来提供广告和消息传递。
商业智能：公司使用BI工具来分析和生成有关关键见解（如市场趋势或客户行为）的报告。
预测分析：机器学习用于预测单个消费者或群组的未来行为。

在信息时代，数据就是机遇。数据处理系统使公司能够利用数据。

这些强大的系统可以有效地处理大量数据，将其转化为可操作的见解和个性化体验。随着我们继续以前所未有的速度生成数据，了解和改进这些系统将变得越来越重要。