5V 的大数据：综合指南

大数据是学习者中使用最广泛、增长最快的术语之一。 它不仅仅是一个术语，而是一个涉及当今最重要资产的广阔领域； 数据。 在当今的数字时代，设备和人类同样依赖数据来处理信息。 从简单的 Facebook 个人资料到拥有全球网络的大型组织，数据将它们结合在一起。 所有传统的通信、交易、商业和组织媒介都在向数字化手段发展，以跟上时代的步伐。 比以往任何时候都更加依赖数据来监管许多服务。

对于试图跟上不断变化的客户行为的行业来说，数据检索是一个严重的问题，但是数据收集呢？

在每天从多个来源生成大量数据之后，数据收集越来越成为检索的一个更大的关注点。 为了做出更好的业务决策并扩展更好的服务，在线平台会检索数据，但当所述数据大量增长时，管理这些数据是一个问题。 此外，大多数数据甚至都不是结构化的，而是完全原始的，因此几乎不可能从中获得价值。 大数据有助于处理不断增长的数据问题。

让我们深入大数据的世界，了解更多关于大数据的类型

什么是大数据？

大数据是指一个组织拥有的大量数据，这些数据是通过各种来源收集的，并且呈指数级增长。 这些来源可以包括电子商务、社交媒体、搜索历史、交易以及通过数字设备访问的所有其他数字活动。 大数据是结构化和非结构化数据的集合，使用起来过于复杂，但广阔的领域也可以很好地处理它。 广泛的领域扩展了非传统方法来分析大量数据并从其原始形式中提取价值，从而为企业和组织获得有价值的见解。

数据收集只有在公司知道如何从中提取价值的情况下才有价值。 如今，检索客户数据只是一张调查表，但如何利用它来改善资源不足的情况呢？ 原始数据在缺乏洞察力的情况下变得毫无用处，而大数据扩展了各种服务以带出相关数据，有助于改进缺乏的流程。 数字可访问性的增长使企业更容易使用个性化令牌在线定位客户，并通过人工智能、社交媒体或其他互联网应用程序为他们明确策划的优惠。 但是，如果应用程序不准确，过多的数据可能会导致结果为零。

大数据仪器使用数据分析等多种工具来提取传统管理数据库无法获取的相关数据。 这些海量数据集可以为任何业务带来重大变化。 因此，了解大数据的概念可以极大地帮助您将您的努力提升一个档次。

大数据的特征

为了更好地了解大数据及其对各种业务活动的影响，将大数据的特征分为五类，也称为大数据的 5 V。 让我们进一步了解这 5 V 以了解它们的效果！

体积

大数据量直接指其规模，由各种来源收集的海量数据组成。 这些来源可能来自社交媒体、电子商务、传感器、金融交易等等。 数据量对于确定它是否属于大数据类别至关重要。 例如，通过本地网站上的点击检索到的数据比电子商务网站一天编译的数据要少——两者对于产生洞察力都很重要，但电子商务平台上的数据量大于本地网站上的数据量.

速度

生成数据的数据流率是大数据的关键组成部分之一。 数据的持续流动决定了数据处理的速度和范围以及满足客户需求的速度。 数据的速度有效地控制了数据流的连续性，以了解其数量。 如果数据不是连续的，那么它的海量就不足以在大数据下考虑。 最重要的数据来源是社交媒体网站、传感器机器和网络。 速度大于容量，因为高速数据流总是优于大量低速数据。

种类

大数据的第三个V是多样性，它规定了接收数据的多样性。 在快速数字化之前，数据形式有限，从文档、pdf等，但现在数据形式更加多样化。 图像、视频和 GIFS 是数百万人共享的一些常用数据元素。 数据多样性也分为三类：结构化、半结构化和非结构化数据。 多样性的重要性与其服务组织有关。 例如，客户服务部门必须利用和分析客户数据，而不是销售数据。

真实性

此类别是指所获取数据的质量。 真实性是指积累的数据的不确定性和不一致性，这些数据往往会因数量巨大、来源多样而变得混乱。 必须根据相关领域对其进行过滤和结构化，以充分利用给定的数据集。

价值

相关数据对于提取有意义的见解至关重要。 分析人士表示，糟糕的数据质量弊大于利，这就是为什么收集的数据要通过多个参数处理以提取有价值的信息。 数据科学家和分析师分析原始数据，这些数据经过组织和清理以检索最有用的信息。 这些数据通过模式识别进一步分析和处理，以确定它是否有价值。

阅读：为什么要成为大数据开发人员？

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