5V 的大數據：綜合指南

大數據是學習者中使用最廣泛、增長最快的術語之一。 它不僅僅是一個術語，而是一個涉及當今最重要資產的廣闊領域； 數據。 在當今的數字時代，設備和人類同樣依賴數據來處理信息。 從簡單的 Facebook 個人資料到擁有全球網絡的大型組織，數據將它們結合在一起。 所有傳統的通信、交易、商業和組織媒介都在向數字化手段發展，以跟上時代的步伐。 比以往任何時候都更加依賴數據來監管許多服務。

對於試圖跟上不斷變化的客戶行為的行業來說，數據檢索是一個嚴重的問題，但是數據收集呢？

在每天從多個來源生成大量數據之後，數據收集越來越成為檢索的一個更大的關注點。 為了做出更好的業務決策並擴展更好的服務，在線平台會檢索數據，但當所述數據大量增長時，管理這些數據是一個問題。 此外，大多數數據甚至都不是結構化的，而是完全原始的，因此幾乎不可能從中獲得價值。 大數據有助於處理不斷增長的數據問題。

讓我們深入大數據的世界，了解更多關於大數據的類型

什麼是大數據？

大數據是指一個組織擁有的大量數據，這些數據是通過各種來源收集的，並且呈指數級增長。 這些來源可以包括電子商務、社交媒體、搜索歷史、交易以及通過數字設備訪問的所有其他數字活動。 大數據是結構化和非結構化數據的集合，使用起來過於復雜，但廣闊的領域也可以很好地處理它。 廣泛的領域擴展了非傳統方法來分析大量數據並從其原始形式中提取價值，從而為企業和組織獲得有價值的見解。

數據收集只有在公司知道如何從中提取價值的情況下才有價值。 如今，檢索客戶數據只是一張調查表，但如何利用它來改善資源不足的情況呢？ 原始數據在缺乏洞察力的情況下變得毫無用處，而大數據擴展了各種服務以帶出相關數據，有助於改進缺乏的流程。 數字可訪問性的增長使企業更容易使用個性化令牌在線定位客戶，並通過人工智能、社交媒體或其他互聯網應用程序為他們明確策劃的優惠。 但是，如果應用程序不准確，過多的數據可能會導致結果為零。

大數據儀器使用數據分析等多種工具來提取傳統管理數據庫無法獲取的相關數據。 這些海量數據集可以為任何業務帶來重大變化。 因此，了解大數據的概念可以極大地幫助您將您的努力提升一個檔次。

大數據的特徵

為了更好地了解大數據及其對各種業務活動的影響，將大數據的特徵分為五類，也稱為大數據的 5 V。 讓我們進一步了解這 5 V 以了解它們的效果！

體積

大數據量直接指其規模，由各種來源收集的海量數據組成。 這些來源可能來自社交媒體、電子商務、傳感器、金融交易等等。 數據量對於確定它是否屬於大數據類別至關重要。 例如，通過本地網站上的點擊檢索到的數據比電子商務網站一天編譯的數據要少——兩者對於產生洞察力都很重要，但電子商務平台上的數據量大於本地網站上的數據量.

速度

生成數據的數據流率是大數據的關鍵組成部分之一。 數據的持續流動決定了數據處理的速度和範圍以及滿足客戶需求的速度。 數據的速度有效地控制了數據流的連續性，以了解其數量。 如果數據不是連續的，那麼它的海量就不足以在大數據下考慮。 最重要的數據來源是社交媒體網站、傳感器機器和網絡。 速度大於容量，因為高速數據流總是優於大量低速數據。

種類

大數據的第三個V是多樣性，它規定了接收數據的多樣性。 在快速數字化之前，數據形式有限，從文檔、pdf等，但現在數據形式更加多樣化。 圖像、視頻和 GIFS 是數百萬人共享的一些常用數據元素。 數據多樣性也分為三類：結構化、半結構化和非結構化數據。 多樣性的重要性與其服務組織有關。 例如，客戶服務部門必須利用和分析客戶數據，而不是銷售數據。

真實性

此類別是指所獲取數據的質量。 真實性是指積累的數據的不確定性和不一致性，這些數據往往會因數量巨大、來源多樣而變得混亂。 必鬚根據相關領域對其進行過濾和結構化，以充分利用給定的數據集。

價值

相關數據對於提取有意義的見解至關重要。 分析人士表示，糟糕的數據質量弊大於利，這就是為什麼收集的數據要通過多個參數處理以提取有價值的信息。 數據科學家和分析師分析原始數據，這些數據經過組織和清理以檢索最有用的信息。 這些數據通過模式識別進一步分析和處理，以確定它是否有價值。

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