什么是大数据以及如何有用它？

什么是大数据？该术语已经得到普及，在本，它有时被用来定义的指数数据的开发和可用性，结构化和非结构化。大数据可能是业务的重要的网络已经成为和社区。为什么呢？这只不过是因为，如果将有更多的数据时，它可能会导致更精确的分析。更精确的分析，可能会导致更多的某些决策。更好的选择和决定可能意味着更好的运营效率，减少风险和降低成本。

大数据是用于数据组非常复杂或大型传统数据处理应用是不足的广义术语。这些挑战包括：采集，分析，数据收藏，分享，搜索，存储，可视化，转移，以及信息的私密性。该术语通常涉及到预测分析等先进方法的应用，以提取值从数据的到来，而很少到数据集具有一定规模。在海量数据的准确性可能导致更自信的决策。更好的决策可能意味着更好的运营效率，降低风险和成本的降低。

三VS大数据

大数据带有3 VS而这些有以下几种：

音量

不同的因素导致了数据量的提升。基于事务的数据可以保存并保持年和在从社交媒体非结构化数据流，增加机器对机器和传感器数据正在被收集的量。在此之前，过多的数据量是关于存储的问题。但是，随着存储成本的下降，其他问题开始出现，这其中就包括找出确定在大数据量的相关性，以及最合适的方式来使用的分析从相关数据创造价值的最佳途径。

速度

数据流在了前所未有的速度，这应该及时管理。传感器，智能计量，也RFID标签驱动的必要性，照顾更多的数据几乎实时的。反应马上来管理数据的速度是所面临的越来越多的企业和组织所面临的挑战。

品种

这些天来，数据来自多种格式可供选择。这些包括结构在常规的数据库的数字信息，从商业的应用中，非结构化文本文件，视频，电子邮件，音频，金融交易的线以及股票行情数据，管理形成信息，组合，以及管理各品种的数据是一些大多数企业仍与挣扎。

变化性

除了增加品种和数据的速度，数据流可能是很矛盾与音程峰。是热的东西和时尚的社交媒体？季节性，每天和峰值数据负载是事件触发的可能是具有挑战性的处理。更重要的是与所涉及的非结构化数据？

复杂性

时下的数据是从许多来源到来，这仍是连接，比赛，清洁，更换整个系统中的数据的任务。另一方面，它的连接和关联关系，层次结构和许多数据键或数据可以立刻螺旋无法控制是重要的。

大数据监测统计资料

在商业计算的新时代大数据已经成为一个主要的需要，而不是替代，只是它曾经是这样。大数据已成为必要对大多数企业和公司。与完全上升的数字内容，该公司充分利用大数据的工具，以便留在最新的技术更新。

这些公司正在使用的数据的方法，以评估，也从人们的大数据集的对比度值。他们获得了竞争优势，但它仅仅是理解，当数据被处理，成功地，巧妙地和成果提交的最快方式。巧妙地处理数据，并及时通常是真的价值高达数十亿美元的现金，无疑。财政企业和投资公司运用的方式不同，其中金融网站和银行查看消费数据来生成定制的产品或服务的大数据。

在采访和CudaSEO说， 结果是消费者关心的提振。该统计数据还可以帮助在通过每一个客户不同场合的处理消除了欠款。这将是非常有益的，从它消除了回收费用的能力，提高回采率，一边。企业和低成本系统利用大数据的功能来有效地识别欺骗性的任务，通过标准的例子的方式，使所有的交易，并在过程中移动，及时检查风险。

该企业使用大数据的业务成果看那个IT方案工作，完成，调查和索引所有已经创建的IT设施信息的方式。这使运行时间改善，并在企业的优势。

大数据技术相关

大数据需要优秀的技术，以有效地处理大量的支持的运行时间数据。报告推荐适用的技术，如A / B测试，数据融合，众包，集成，机器学习，遗传算法，自然语言豁免，信号处理，时间序列评估和可视化和仿真。多维庞大的数据可以表示为，可以通过张量为基础的计算一样多线性子空间教育得到更有效的处理的张量。

正在使用并应用到海量数据的其他技术涉及到大规模并行处理数据库，数据挖掘，基于搜索的应用，分散的文件系统，基于云的基础架构，分布式数据库和网络。有来有能力保存和管理PB级数据的一些MPP的关系型数据库。隐含的是一个监控，负载，备份和优化庞大的数据表应用在RDBMS的能力。

大数据应用

大数据提振了需要在信息组织专家。有一些公司花费数十亿美元用于聘请专门从事数据分析和管理各种软件公司。早在2010年，数据分析的行业和管理赢得了数十亿美元，一年后增长了近百分之十。

大数据持久性有机污染物留在种植和推出越来越多的服务器是不是因为它只会增加公司支出的最佳解决方案。目前在网络上不同的云服务提供商，具有通过的机会

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