大数据是全球增长最快的领域之一。它指的是收集和分析大量数据以产生可操作的见解，组织可利用这些见解来增强其各个方面。它是一个广泛的概念，具有许多优势。这就是为什么各个领域的公司都专注于使用这项技术。要理解什么是大数据，你必须熟悉大数据的核心特征。了解大数据分析的特征也将有助于你理解这一主题的高级概念。在下面的文章中，我们将讨论大数据的定义、特征、类型、组成部分、优势和最新见解。

大数据是科技领域最热门的术语之一。如果你一直关注行业趋势，那你一定听说过大数据。政府机构、企业、医疗保健供应商以及许多其他企业都专注于使用大数据来提升其运营并推动其增长。2020 年，整个数字宇宙达到了 44 泽字节，这意味着字节数是宇宙中恒星数量的 40 倍。

大数据使公司和组织能够有效地使用大量数据。它使组织能够识别趋势、模式，而这些用传统的数据处理解决方案来发现会非常具有挑战性或几乎不可能。因此，对大数据专业人员的需求巨大。然而，如果你想在这个领域谋求职业，你必须首先熟悉大数据的特征及其基本原理。

什么是大数据？

大数据是从极其庞大的数据集分析和提取信息的领域。这个术语也指随着时间呈指数增长的大量数据。这样的数据是如此庞大和复杂，以至于没有传统方法或传统数据管理工具能够有效地处理和存储它。大数据有很多例子。从社交媒体平台到电子商务平台，各个行业的组织都在生成和利用数据来改进其流程。

大数据包括多个流程，包括数据挖掘、数据分析、数据存储、数据可视化等。术语 “大数据” 是指收集这些流程以及我们在其中使用的所有工具。

大数据的类型

大数据主要有三种类型的数据：

1. 结构化数据

结构化数据是指你可以以固定格式处理、存储和检索的数据。它是高度组织化的信息，通过使用简单算法，你可以轻松、无缝地从数据库中存储和访问。这是最容易管理的数据类型，因为你事先知道自己正在处理的数据格式。例如，公司以表格和电子表格形式存储在数据库中的数据就是结构化数据。

2. 非结构化数据

结构未知的数据被称为非结构化数据。它的规模比结构化数据大得多，并且本质上是异构的。非结构化数据的一个很好的例子包括你进行谷歌搜索时得到的结果。你会得到网页、视频、图像、文本和其他不同大小的数据格式。

3. 半结构化数据

顾名思义，半结构化数据包含结构化数据和非结构化数据的组合。它是尚未分类到特定数据库中但包含重要标签的数据，这些标签可在其中分离各个元素。例如，关系型数据库管理系统中的表定义就有半结构化数据。

大数据的特征

以下是大数据的核心特征。了解大数据的特征对于了解它的工作原理以及你如何使用它至关重要。大数据分析主要有八个特征：

1. 规模

规模是指你拥有的数据量。我们以千兆字节、泽字节（ZB）和尧字节（YB）来衡量数据的规模。根据行业趋势，未来几年数据量将大幅增加。

2. 速度

速度是指数据处理的速度。高速度对于任何大数据处理的性能都至关重要。它包括变化率、活动突发以及传入数据集的链接。

3. 价值

价值是指你的组织从数据中获得的收益。它是否符合你的组织目标？它是否有助于你的组织提升自身？这是大数据的核心特征中最重要的之一。

4. 多样性

多样性是指不同类型的大数据。这是大数据行业面临的最大问题之一，因为它会影响性能。通过组织数据来妥善管理数据的多样性至关重要。多样性是你从各种来源收集的各种类型的数据。

5. 准确性

准确性是指你的数据的准确性。这是大数据最重要的特征之一，因为低准确性会极大地损害结果的准确性。

6. 有效性

数据对于预期目的的有效性和相关性如何。

7. 易变性

大数据在不断变化。你一天前从一个来源收集的数据可能与你今天发现的数据不同。这被称为数据的可变性，它会影响你的数据同质化。

8. 可视化

可视化是指通过图表等视觉表示来展示大数据生成的见解。由于大数据专业人员经常与非技术受众分享他们的见解，因此可视化最近变得很普遍。

大数据的主要组成部分

1. 摄入

摄入是指收集和准备数据的过程。你将使用 ETL（提取、转换和加载）过程来准备你的数据。在这个阶段，你必须确定你的数据源，确定你是批量收集数据还是流式收集数据，并通过清理、整理和组织来准备数据。在收集数据时执行提取过程，在优化数据时执行转换过程。

2. 存储

一旦你收集了必要的数据，你就需要存储它。在这里，你将执行 ETL 的最后一步，即加载过程。你将根据你的需求将数据存储在数据仓库或数据湖中。这就是为什么在执行任何大数据过程时了解你的组织目标至关重要。

3. 分析

在大数据处理的这个阶段，你将分析数据以为你的组织生成有价值的见解。有四种大数据分析类型：规范性分析、预测性分析、描述性分析和诊断性分析。在这个阶段，你将使用人工智能和机器学习算法来分析数据。

4. 消费

这是大数据处理的最后阶段。一旦你分析了数据并找到了见解，你就必须与他人分享。

大数据的优势

大数据对组织有很多优势。一些关键优势如下：

1. 增强决策能力

大数据的实施可以帮助企业和组织在更短的时间内做出更明智的决策。它允许他们利用搜索引擎和社交媒体平台等外部情报来微调其策略。大数据可以识别出原本不可见的趋势和模式，帮助公司避免错误。

2. 数据驱动的客户服务

大数据对所有行业的另一个巨大影响是在销售部门。公司正在用数据驱动的解决方案取代传统的客户反馈系统。这样的解决方案可以更有效地分析客户反馈，并帮助他们为消费者提供更友好的客户服务。

3. 效率优化

组织使用大数据来识别其内部存在的薄弱环节。然后，他们利用这些发现来解决这些问题并大幅提升其运营效率。例如，大数据通过物联网和机器人技术极大地帮助了制造业提高效率。

4. 实时决策

大数据通过实现实时跟踪改变了多个领域，如库存管理、供应链优化、银行和金融领域的反洗钱和欺诈检测。

2022 年的关键大数据见解

以下是一些关键的大数据统计数据，反映了这个领域的增长和影响：

1. 全球大数据市场规模预计将从 2020 年的 1389 亿美元增长到 2025 年的 2294 亿美元。在此期间，它将以惊人的 10.6% 的复合年增长率增长。

2. 从 2020 年到 2025 年，亚太地区的大数据产业将以比包括北美在内的其他地区更高的复合年增长率增长。

3. 99.5% 的收集数据从未被分析过，这表明有很大的增长潜力。

4. 财富 1000 强公司通过将数据可访问性提高仅仅 10%，就可以多获得 6500 万美元的净收入。

5. 每分钟有 300 小时的新视频上传到 YouTube，这就是为什么他们的服务器上有超过 10 亿吉字节的数据。

6. 在印度，大数据工程师的平均年薪为 78.8 万卢比。根据他们的技能和经验，年薪范围从 39.9 万卢比到约 170 万卢比不等。

7. 专家认为，医疗保健行业可以从利用大数据分析中获得巨大收益。他们估计，这个行业通过使用大数据每年可以节省高达 3000 亿美元。

8. 2018 年，商业智能和分析工具软件解决方案的全球收入达到了惊人的 240 亿美元。

从上述统计数据可以明显看出，大数据产业正在迅速发展。我们每天都会产生大量数据，而组织也认识到了这些数据的价值。因此，利用大数据技术的力量可以帮助多个行业促进其增长。

结论

大数据是当前最热门的技术之一。各个行业的公司都在寻找利用大数据来提升运营、吸引更多客户并超越竞争对手的方法。大数据的前三个特征是规模、速度和多样性。大数据的其他特征包括易变性、准确性、可视化和价值。理解大数据的特征是正确学习其使用和应用的关键。

随着公司开始使用更多的数据，对大数据专业人员的需求也将相应增加。这就是为什么自 2013 年以来，对许多大数据职位的需求一直在稳步增长。