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大數(shu)據(ju)是(shi)全球增長最快的(de)(de)領(ling)域(yu)之一。它指的(de)(de)是(shi)收集(ji)和(he)分析(xi)大量數(shu)據(ju)以產生可操(cao)作(zuo)的(de)(de)見(jian)解，組(zu)織可利用這(zhe)些見(jian)解來增強其各個方面。它是(shi)一個廣泛的(de)(de)概念(nian)，具有許多優(you)勢。這(zhe)就(jiu)是(shi)為什么各個領(ling)域(yu)的(de)(de)公司都專(zhuan)注(zhu)于(yu)使(shi)用這(zhe)項技術。要(yao)理(li)解什么是(shi)大數(shu)據(ju)，你必須熟悉大數(shu)據(ju)的(de)(de)核心特征。了(le)解大數(shu)據(ju)分析(xi)的(de)(de)特征也將(jiang)有助于(yu)你理(li)解這(zhe)一主(zhu)題(ti)的(de)(de)高級概念(nian)。在下(xia)面的(de)(de)文章中，我們將(jiang)討(tao)論大數(shu)據(ju)的(de)(de)定(ding)義、特征、類型、組(zu)成部分、優(you)勢和(he)最新見(jian)解。

大(da)(da)數(shu)據(ju)(ju)是(shi)科技(ji)領(ling)域最熱門的(de)術語之一。如果你一直關注行業趨(qu)勢，那你一定(ding)聽說過大(da)(da)數(shu)據(ju)(ju)。政府(fu)機構、企業、醫療保健(jian)供應商以(yi)及許多其他企業都專注于(yu)使用大(da)(da)數(shu)據(ju)(ju)來提(ti)升(sheng)其運營并推動其增長。2020 年，整個數(shu)字(zi)宇(yu)宙達到了(le) 44 澤字(zi)節，這意味著字(zi)節數(shu)是(shi)宇(yu)宙中(zhong)恒星數(shu)量的(de) 40 倍(bei)。

大(da)數(shu)據(ju)(ju)使公司和組(zu)(zu)織(zhi)能夠有效地(di)使用大(da)量數(shu)據(ju)(ju)。它使組(zu)(zu)織(zhi)能夠識別(bie)趨(qu)勢、模式，而這些用傳(chuan)統的數(shu)據(ju)(ju)處(chu)理解(jie)決(jue)方案(an)來發(fa)現會非常具有挑戰性或幾(ji)乎不可能。因此，對大(da)數(shu)據(ju)(ju)專業(ye)人(ren)員(yuan)的需求巨(ju)大(da)。然(ran)而，如果你想在這個領域謀(mou)求職(zhi)業(ye)，你必(bi)須首先熟悉大(da)數(shu)據(ju)(ju)的特征及其基本原理。

什么是大數(shu)據(ju)？

大數(shu)(shu)(shu)據是從(cong)極其龐(pang)大的(de)數(shu)(shu)(shu)據集(ji)分(fen)析和提(ti)取(qu)信息的(de)領域(yu)。這個(ge)術語也指隨著(zhu)時間呈指數(shu)(shu)(shu)增長的(de)大量數(shu)(shu)(shu)據。這樣的(de)數(shu)(shu)(shu)據是如此龐(pang)大和復雜，以至于沒有(you)傳(chuan)(chuan)統(tong)方(fang)法(fa)或(huo)傳(chuan)(chuan)統(tong)數(shu)(shu)(shu)據管理工(gong)具能(neng)夠有(you)效地(di)處理和存儲它(ta)。大數(shu)(shu)(shu)據有(you)很多例子。從(cong)社交(jiao)媒體(ti)平臺到電子商務平臺，各個(ge)行業的(de)組織都(dou)在(zai)生(sheng)成(cheng)和利用數(shu)(shu)(shu)據來改(gai)進(jin)其流(liu)程(cheng)。

大數(shu)據(ju)(ju)(ju)包(bao)括多(duo)個流程，包(bao)括數(shu)據(ju)(ju)(ju)挖掘(jue)、數(shu)據(ju)(ju)(ju)分析(xi)、數(shu)據(ju)(ju)(ju)存(cun)儲、數(shu)據(ju)(ju)(ju)可視(shi)化等。術語 “大數(shu)據(ju)(ju)(ju)” 是指收集這些流程以及我(wo)們在其中使(shi)用的所有工(gong)具。

大數(shu)據的類型

大數據(ju)主要有三種類型的數據(ju)：

1. 結構(gou)化數(shu)據

結構(gou)化數(shu)(shu)據(ju)(ju)是指你(ni)可(ke)以以固(gu)定格式處理、存儲和檢索的數(shu)(shu)據(ju)(ju)。它是高度組織化的信息，通過使用簡(jian)單算法(fa)，你(ni)可(ke)以輕(qing)松、無(wu)縫地從數(shu)(shu)據(ju)(ju)庫(ku)中存儲和訪問。這是最容易管理的數(shu)(shu)據(ju)(ju)類型，因為你(ni)事(shi)先知道自己正在處理的數(shu)(shu)據(ju)(ju)格式。例如，公(gong)司以表格和電子表格形式存儲在數(shu)(shu)據(ju)(ju)庫(ku)中的數(shu)(shu)據(ju)(ju)就是結構(gou)化數(shu)(shu)據(ju)(ju)。

2. 非結構化(hua)數據

結(jie)(jie)構未知的數(shu)據(ju)被稱為非(fei)結(jie)(jie)構化數(shu)據(ju)。它的規模比(bi)結(jie)(jie)構化數(shu)據(ju)大(da)(da)得(de)多，并且本(ben)質上是異構的。非(fei)結(jie)(jie)構化數(shu)據(ju)的一個很好(hao)的例子包括你(ni)進行(xing)谷歌(ge)搜索(suo)時得(de)到的結(jie)(jie)果。你(ni)會得(de)到網頁、視頻、圖像、文本(ben)和其(qi)他(ta)不同(tong)大(da)(da)小的數(shu)據(ju)格式。

3. 半結構化數據

顧名(ming)思(si)義，半(ban)結構(gou)化(hua)數(shu)(shu)據(ju)包含結構(gou)化(hua)數(shu)(shu)據(ju)和非結構(gou)化(hua)數(shu)(shu)據(ju)的(de)(de)組合。它是尚未分類到特定數(shu)(shu)據(ju)庫中(zhong)但包含重要標簽(qian)的(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)，這些標簽(qian)可在其中(zhong)分離各個元素。例如，關系(xi)型數(shu)(shu)據(ju)庫管理(li)系(xi)統中(zhong)的(de)(de)表定義就有(you)半(ban)結構(gou)化(hua)數(shu)(shu)據(ju)。

大數據的特征(zheng)

以下是大數(shu)據(ju)的(de)核心特(te)征(zheng)。了解(jie)大數(shu)據(ju)的(de)特(te)征(zheng)對于了解(jie)它的(de)工作原(yuan)理(li)以及(ji)你(ni)如何使用它至(zhi)關重要(yao)。大數(shu)據(ju)分析主(zhu)要(yao)有八個(ge)特(te)征(zheng)：

1. 規模

規模是指你擁有的數據量。我們以千兆字節、澤字節（ZB）和堯字節（YB）來衡量(liang)數(shu)據的規模。根據行業趨勢，未來幾年數(shu)據量(liang)將大幅(fu)增加。

2. 速(su)度

速(su)度(du)是指數據(ju)處(chu)理的(de)(de)速(su)度(du)。高(gao)速(su)度(du)對于任何大數據(ju)處(chu)理的(de)(de)性能都至關重要。它包括變(bian)化率、活動突發以(yi)及傳入數據(ju)集的(de)(de)鏈接。

3. 價值

價值是指你(ni)(ni)的(de)組(zu)織從數據中獲得的(de)收(shou)益。它是否(fou)符合你(ni)(ni)的(de)組(zu)織目(mu)標？它是否(fou)有助于你(ni)(ni)的(de)組(zu)織提升自身？這是大數據的(de)核心特征中最重(zhong)要的(de)之一。

4. 多(duo)樣性

多(duo)樣性(xing)是指(zhi)不同類型(xing)的(de)(de)大(da)數據(ju)(ju)。這是大(da)數據(ju)(ju)行業面臨(lin)的(de)(de)最大(da)問題之一，因為它會影響(xiang)性(xing)能。通(tong)過組織數據(ju)(ju)來(lai)妥(tuo)善管(guan)理數據(ju)(ju)的(de)(de)多(duo)樣性(xing)至關重要。多(duo)樣性(xing)是你(ni)從各(ge)種(zhong)來(lai)源收(shou)集的(de)(de)各(ge)種(zhong)類型(xing)的(de)(de)數據(ju)(ju)。

5. 準確性(xing)

準確(que)性(xing)是指(zhi)你的(de)數據的(de)準確(que)性(xing)。這是大(da)數據最重要的(de)特征(zheng)之一(yi)，因為低準確(que)性(xing)會極大(da)地損害結果的(de)準確(que)性(xing)。

6. 有(you)效(xiao)性(xing)

數(shu)據(ju)對于預期目(mu)的的有效性和相關性如何(he)。

7. 易變(bian)性

大數(shu)據在不(bu)斷變(bian)化。你一(yi)天(tian)前從(cong)一(yi)個來源收集的(de)數(shu)據可能與你今天(tian)發現(xian)的(de)數(shu)據不(bu)同。這被稱為(wei)數(shu)據的(de)可變(bian)性，它會(hui)影響你的(de)數(shu)據同質化。

8. 可視化(hua)

可(ke)視(shi)化是指通過圖表等視(shi)覺表示(shi)來展示(shi)大數(shu)據(ju)生成的見解。由于大數(shu)據(ju)專(zhuan)業(ye)人員經常與非技術受眾分享他們的見解，因此(ci)可(ke)視(shi)化最近變得(de)很普遍。

大數(shu)據的主要(yao)組成部分

1. 攝入(ru)

攝入是指收集(ji)(ji)和準(zhun)備(bei)(bei)數(shu)(shu)(shu)據(ju)的過(guo)程。你將使(shi)用 ETL（提(ti)(ti)取(qu)、轉換(huan)和加載）過(guo)程來(lai)(lai)準(zhun)備(bei)(bei)你的數(shu)(shu)(shu)據(ju)。在這個階段，你必須確定你的數(shu)(shu)(shu)據(ju)源(yuan)，確定你是批(pi)量收集(ji)(ji)數(shu)(shu)(shu)據(ju)還(huan)是流式(shi)收集(ji)(ji)數(shu)(shu)(shu)據(ju)，并(bing)通過(guo)清(qing)理(li)、整理(li)和組織(zhi)來(lai)(lai)準(zhun)備(bei)(bei)數(shu)(shu)(shu)據(ju)。在收集(ji)(ji)數(shu)(shu)(shu)據(ju)時執行(xing)提(ti)(ti)取(qu)過(guo)程，在優化(hua)數(shu)(shu)(shu)據(ju)時執行(xing)轉換(huan)過(guo)程。

2. 存(cun)儲

一旦你(ni)收集了必要(yao)(yao)的數(shu)(shu)據(ju)(ju)，你(ni)就需要(yao)(yao)存儲(chu)它。在(zai)(zai)這里，你(ni)將(jiang)(jiang)(jiang)執行 ETL 的最后一步，即加載過程。你(ni)將(jiang)(jiang)(jiang)根據(ju)(ju)你(ni)的需求(qiu)將(jiang)(jiang)(jiang)數(shu)(shu)據(ju)(ju)存儲(chu)在(zai)(zai)數(shu)(shu)據(ju)(ju)倉庫(ku)或數(shu)(shu)據(ju)(ju)湖中(zhong)。這就是為(wei)什(shen)么在(zai)(zai)執行任何大數(shu)(shu)據(ju)(ju)過程時了解(jie)你(ni)的組(zu)織目標至關重(zhong)要(yao)(yao)。

3. 分(fen)析(xi)

在大數據處理的這個階段，你將分析數據以為你的組織生成有價值的見解。有四種大數據分析類型：規范性分析、預測性分析、描述性分析和診斷性分(fen)析。在(zai)這(zhe)個階段(duan)，你將使用人(ren)工智(zhi)能(neng)和機(ji)器學習(xi)算法(fa)來(lai)分(fen)析數據(ju)。

4. 消費

這是(shi)大數據處理的最(zui)后階段。一旦你(ni)(ni)分(fen)析了(le)數據并找到(dao)了(le)見(jian)解，你(ni)(ni)就必須與他人分(fen)享。

大數據的(de)優勢

大數據對組織有(you)很多優勢。一些關鍵優勢如(ru)下：

1. 增(zeng)強決策能力(li)

大數(shu)(shu)據的(de)(de)(de)實(shi)施可以幫(bang)助企業和(he)組織在更(geng)短的(de)(de)(de)時間(jian)內(nei)做出更(geng)明智的(de)(de)(de)決策(ce)。它(ta)允許他們利用(yong)搜索(suo)引擎和(he)社交媒(mei)體平臺等外部(bu)情(qing)報來微調其策(ce)略(lve)。大數(shu)(shu)據可以識別出原本不可見(jian)的(de)(de)(de)趨(qu)勢和(he)模式，幫(bang)助公司(si)避(bi)免錯誤。

2. 數據驅動的客戶服務

大數據對所有(you)行業的另一個(ge)巨大影響是在(zai)銷售部(bu)門。公司正在(zai)用數據驅動的解(jie)決方案(an)取代傳統的客(ke)(ke)戶反(fan)饋系統。這樣的解(jie)決方案(an)可以更有(you)效(xiao)地分析客(ke)(ke)戶反(fan)饋，并幫助他們為消費者提供更友(you)好的客(ke)(ke)戶服務。 

3. 效率優化

組織使用大(da)(da)(da)數據來(lai)識別其內部存在的(de)薄弱環節。然后(hou)，他們利用這些(xie)發現來(lai)解決這些(xie)問題并大(da)(da)(da)幅提(ti)升其運營效率。例如，大(da)(da)(da)數據通(tong)過物聯網和(he)機器人技術極大(da)(da)(da)地幫助了制造業(ye)提(ti)高效率。

4. 實時決(jue)策

大數據(ju)通過實(shi)現實(shi)時跟蹤改變了多個領(ling)域，如庫存管理、供應鏈(lian)優(you)化、銀行和金融(rong)領(ling)域的反洗錢和欺詐(zha)檢測。

2022 年的關鍵大數據見解

以下是一些關鍵的(de)大數據統計數據，反(fan)映了這個(ge)領域的(de)增長(chang)和影響(xiang)：

1. 全球大數據市場規(gui)模預計將(jiang)從 2020 年(nian)的(de) 1389 億(yi)美元(yuan)增長(chang)到 2025 年(nian)的(de) 2294 億(yi)美元(yuan)。在此期(qi)間，它將(jiang)以驚人的(de) 10.6% 的(de)復合年(nian)增長(chang)率增長(chang)。

2. 從(cong) 2020 年到 2025 年，亞(ya)太地區的(de)大數據產(chan)業將(jiang)以(yi)比包括北美在內的(de)其他(ta)地區更高的(de)復(fu)合年增長率增長。

3. 99.5% 的(de)收集(ji)數據從(cong)未被分析過，這(zhe)表明有很(hen)大的(de)增長潛力。

4. 財富 1000 強公司通過將數據可訪問(wen)性(xing)提高僅僅 10%，就(jiu)可以多獲得 6500 萬美元的凈(jing)收入。

5. 每分鐘有 300 小時的新視頻上傳到 YouTube，這就是為什么他們的服務器上有超過 10 億吉字節的數據。

6. 在印(yin)度，大數據工程(cheng)師的平(ping)均年薪為(wei) 78.8 萬盧(lu)比。根據他(ta)們(men)的技(ji)能和經驗，年薪范圍(wei)從 39.9 萬盧(lu)比到約 170 萬盧(lu)比不等(deng)。

7. 專(zhuan)家認為，醫療保健行業可(ke)以(yi)從利(li)用大數(shu)據分析中獲得巨大收(shou)益。他們估計，這個(ge)行業通過使用大數(shu)據每年可(ke)以(yi)節省(sheng)高達 3000 億美元(yuan)。

8. 2018 年，商業智(zhi)能和(he)分析工(gong)具軟件解決方案的(de)全球(qiu)收(shou)入(ru)達到(dao)了驚(jing)人的(de) 240 億(yi)美元。

從(cong)上述統計數(shu)(shu)據(ju)可以明顯看出，大(da)(da)數(shu)(shu)據(ju)產(chan)業正(zheng)在迅(xun)速發(fa)展(zhan)。我(wo)們每天都會產(chan)生大(da)(da)量(liang)數(shu)(shu)據(ju)，而組織也認識到了這些數(shu)(shu)據(ju)的價值。因此，利用大(da)(da)數(shu)(shu)據(ju)技術的力量(liang)可以幫助(zhu)多個行業促進其增長。

結論

大(da)(da)數(shu)(shu)(shu)據是(shi)當(dang)前最(zui)熱門的(de)(de)技(ji)術之(zhi)一。各個行業的(de)(de)公司都在尋找利用(yong)大(da)(da)數(shu)(shu)(shu)據來(lai)提升運營、吸引更多(duo)客戶并超(chao)越競爭(zheng)對手(shou)的(de)(de)方法。大(da)(da)數(shu)(shu)(shu)據的(de)(de)前三(san)個特(te)征(zheng)是(shi)規模、速度和(he)多(duo)樣(yang)性(xing)。大(da)(da)數(shu)(shu)(shu)據的(de)(de)其(qi)他(ta)特(te)征(zheng)包括易變性(xing)、準確性(xing)、可(ke)視化和(he)價值。理(li)解(jie)大(da)(da)數(shu)(shu)(shu)據的(de)(de)特(te)征(zheng)是(shi)正(zheng)確學(xue)習其(qi)使(shi)用(yong)和(he)應用(yong)的(de)(de)關鍵。

隨著公司(si)開始使(shi)用更多的(de)數(shu)據(ju)，對大數(shu)據(ju)專業人(ren)員的(de)需求(qiu)也將相應增加。這(zhe)就是為什么自(zi) 2013 年以來，對許多大數(shu)據(ju)職位(wei)的(de)需求(qiu)一直在穩步增長(chang)。