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大数据与传统数据
大数据为企业提供了巨大的机会,包括更重要的洞察客户的行为,更准确的预测市场活动,提高效率。
人民和企业每年产生越来越多的数据。根据IDC的报告,世界创造了1.2字节(1.2万亿gb)在2010年的新数据。到2025年,它可能增加到175字节(175万亿字节)或更多。
随着企业进入这个繁荣的资源通过预测分析和数据挖掘,大数据市场将增长。Statista研究预测2018年和2027年之间的大数据市场将会翻倍从1690亿美元到2740亿美元的价值。
但什么是大数据之间的关键差异和传统数据?和他们有什么影响对当前数据存储、处理和分析技术?在这里,我们将解释不同的目的每种类型的数据服务,同时强调成功的战略计划的重要性与大数据和传统的数据。
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传统的数据是什么?
传统数据结构、关系数据组织存储和处理了几十年。传统数据仍占世界大多数的数据。
企业可以使用传统数据跟踪销售或管理客户关系或工作流。传统的数据往往是容易操作和管理与传统数据处理软件。然而,它通常提供了更复杂的见解和比大数据有限的好处。
大数据是什么?
大数据可以参考一个庞大而复杂的数据集,以及用于处理这种类型的数据的方法。大数据有四个主要特点,通常被称为“四对”:
- 体积:大数据是……。而大数据不仅可区分的大小,通常也是非常高的体积。
- 各种:一个大数据集通常包含结构化、半结构化和非结构化数据。
- 速度:大数据生成迅速,往往是实时处理。
- 真实性:大数据不是天生比传统数据更好的质量,但其真实性(精度)是极其重要的。异常、偏差和噪声可以显著影响大数据的质量。
大数据之间的差异和传统数据
几个特征是用来区分大数据和传统的数据。这些包括:
- 数据的大小
- 数据是如何组织的
- 所需的架构来管理数据
- 的来源获得的数据
- 用于分析数据的方法
大小
传统的数据集往往以g和tb。因此,它们的大小可以允许集中存储,甚至在一个服务器上。
大数据不仅是杰出的,它的大小也由其体积。大数据通常以pb, zb,或eb。大数据集的规模越来越大的一个主要驱动力更现代的需求,高容量,基于云计算的数据存储解决方案。
组织
传统的数据通常是结构化数据组织的记录,文件,和表。字段在传统数据集关系,所以有可能找出他们之间的关系和操作相应的数据。传统的数据库,如SQL, Oracle数据库,和MySQL,静态和预配置使用一个固定的模式。
大数据使用一个动态模式。在存储,大数据是原始和非结构化。大数据访问时,动态模式应用到原始数据。现代非关系或NoSQL数据库如卡桑德拉和MongoDB是理想的非结构化数据,鉴于他们在文件中存储数据的方式。
体系结构
传统的数据通常是使用一个集中的管理架构,可以更具成本效益和安全为小,结构化数据集。
一般来说,一个集中的系统包括一个或多个客户机节点(如电脑或移动设备)连接到一个中央节点(例如,一个服务器)。中央服务器控制网络和监控其安全。
因为它的规模和复杂性,集中管理大数据是不可能的。它需要一个分布式架构。
分布式系统链接多个服务器或电脑通过网络,操作作为同等节点。体系结构可以扩展水平(规模“了”),并将继续运作,即使单个节点失败。分布式系统可以利用硬件来降低成本。
来源
传统的数据通常来源于企业资源规划(ERP)、客户关系管理(CRM)、在线交易和其他企业级数据。
大数据来自更广泛的企业和non-enterprise-level数据,包括从社交媒体,刮的信息设备和传感器数据,视听资料。这些来源类型是动态的、发展和成长每一天。
非结构化数据源也可以包括文本、视频、图像和音频文件。利用这种类型的数据是不可能使用传统数据库的列和行。因为日益重要的多数是非结构化和来自多个来源的数据,需要大数据分析方法来提取价值。
分析
传统的数据分析逐步发生:一个事件发生时,数据生成和分析这些数据后发生的事件。传统的数据分析可以帮助企业了解给定的策略或变化的影响范围有限的指标在一个特定的时期。
大数据分析可以发生在真正的时间。由于大数据生成在一个激动人心的基础上,分析可能发生的数据被收集。大数据分析为企业提供了一个更有活力的和整体的理解他们的需求和策略。
例如,假设一个商业投资员工培训计划和想要衡量它的影响。
数据分析的传统模式下,企业可能着手确定培训项目的影响在一个特定区域的操作,如销售。业务笔记训练之前和之后销量,不包括任何无关的因素。理论上,它可以看到多少销售增加了训练的结果。
根据大数据模型的分析,企业可以预留问题培训项目如何影响其业务的任何特定的方面。相反,通过分析大量的实时数据在整个业务,它可以识别特定区域的影响,如销售、客户服务、公共关系等等。
大数据与传统数据:未来的重要因素
大数据和传统数据服务不同但相关的目的。虽然看起来好像大数据有更大的潜在好处,这不是合适的在所有情况下(或需要)。大数据:
- 可以提供一个深入的分析市场趋势和消费行为。传统的数据分析也可以更窄,局限于提供大数据可以提供有意义的见解。
- 快提供了见解。组织可以从实时大数据。在大数据分析的背景下,这可以提供一个竞争优势。
- 是更有效的。越来越多的数字我们社会的本质意味着人们和企业生成大量的数据每天甚至每一分钟。大数据使我们能够利用这些数据,以一种有意义的方式解释它。
- 需要先进的准备。利用这些好处要求组织准备大数据通过新的安全协议,配置步骤,增加可用的处理能力
大数据的崛起并不意味着传统的数据消失。传统的数据:
- 可以更容易获得,这可能会让它更好的为高度敏感,个人,或机密数据集。因为传统数据是较小的,它不需要分布式体系结构和不太可能需要第三方存储。
- 可以使用常规处理的数据处理软件和一个正常的系统配置。处理大数据通常要求higher-configuration设置,可以增加不必要的资源使用和成本在传统数据的方法就足够了。
- 更容易操作和解释。因为传统数据本质上是简单的和关系,它可以使用正常的功能和处理甚至可能访问非专家。
最终,这不是一个大数据和传统数据之间选择的问题。随着越来越多的公司产生巨大的、非结构化的数据集,他们需要正确的工具。理解如何使用和支持两种模型是一个必要的更新你的策略的一部分,准备一个大数据的未来。