什麼是大數據?
大數據指無法在一定時間範圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合,是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
什麼是大數據
大數據指無法在一定時間範圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合,是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
大數據歷史和當前考慮因素
雖然術語“大數據”相對較新,但收集和存儲大量信息以進行最終分析的行為已經很久了。這個概念在 21 世紀初獲得了動力,當時行業分析師 Doug Laney 將現在主流的大數據定義表達為三個 V:
1.卷,組織從各種來源收集數據,包括業務交易,社交媒體和來自傳感器或機器到機器數據的信息。在過去,存儲它將是一個問題 – 但新技術(如 Hadoop)減輕了負擔。
2.速度,數據以前所未有的速度流入,必須及時處理。RFID 標籤,傳感器和智能電錶正在推動近乎實時處理數據的需求。
3.品種,數據有各種格式 – 從傳統數據庫中的結構化數字數據到非結構化文本文檔,電子郵件,視頻,音頻,股票報價數據和金融交易。
在 SAS,我們在大數據方面考慮兩個額外的維度:
1.變化性,除了速度和數據種類的增加之外,數據流還可能與週期性峯值高度不一致。社交媒體中有什麼趨勢嗎?每日,季節性和事件觸發的峯值數據負載可能難以管理。非結構化數據更是如此。
2.複雜,今天的數據來自多個來源,這使得難以跨系統鏈接,匹配,清理和轉換數據。但是,有必要連接和關聯關係,層次結構和多個數據鏈接,否則您的數據可能會迅速失控。
為什麼大數據很重要?
大數據的重要性不在於您擁有多少數據,而在於您使用它做了多少。您可以從任何來源獲取數據並進行分析,以找到能夠降低成本,減少時間,新產品開發和優化產品,以及智能決策的答案。將大數據與高性能分析結合使用時,您可以完成與業務相關的任務,例如:
1.近乎實時地確定故障,問題和缺陷的根本原因;
2.根據客户的購買習慣在銷售點生成優惠券;
3.在幾分鐘內重新計算整個風險組合;
4.在欺詐行為影響您的組織之前檢測它。
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