Big Data Analytics 简明教程

顾名思义，量指每秒使用 IoT 设备、社交媒体、视频、金融交易和客户日志生成和存储的庞大数据。从设备或不同来源生成的数据可能是数 terabyte 到 petabyte，甚至更多。管理如此海量的数据需要强大的存储解决方案和先进的数据处理技术。Hadoop 框架用于存储、访问和处理大数据。

Facebook 每天生成 4 petabyte 的数据，即一百万千兆字节。所有这些数据都存储在所谓的 Hive 中，包含约 300 petabyte 的数据 [1]。

Fig ：每天在社交应用上花费的分钟数（图片源：Recode）

Fig ：印度主要社交媒体应用的用户参与度（图片源：www.statista.com）[2]

从上面的图表中，我们可以预测用户如何花时间访问不同的频道和转换数据，因此数据量正在日益增大。

生成、处理和分析数据的速度。随着物联网设备和实时数据流的发展和使用，数据的速度极大地提高，需要能够立即处理数据以得出有意义见解的系统。一些高速数据应用程序如下所示：

大数据包含不同类型的数据，例如结构化数据（在数据库中找到）、非结构化数据（例如文本、图像、视频）和半结构化数据（例如 JSON 和 XML）。这种多样性需要使用高级工具进行数据集成、存储和分析。

Challenges of Managing Variety in Big Data -

Variety in Big Data Applications -

准确性指的是数据的准确性和可信度。确保数据质量、处理数据差异以及应对数据歧义是所有大数据分析中的主要问题。

将海量数据转化为有用见解的能力。大数据的最终目标是提取有意义且可操作的见解，这些见解可以帮助您做出更好的决策、创造新产品、增强消费者体验以及获得竞争优势。

这些特质 характеризуетsya 决定了大数据的本质，并突出了现代工具和技术对于有效数据管理、处理和分析的重要性。