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重要的不僅僅是數據的類型或數量，重要的是組織如何處理數據。
可以對大數據進行分析，以獲得洞察，從而改進決策，并為制定戰略業務舉措提供信心。
大數據是指從各種來源快速生成和傳輸的海量復雜結構化和非結構化數據集。這些屬性構成了大數據的三個V：
體積：存儲的大量數據。
速度：必須處理和分析數據流的閃電速度。
多樣性：收集數據的不同來源和形式，如數字、文本、視頻、圖像、音頻和文本。
如今，只要我們打開一個應用程序，搜索谷歌，或者用我們的移動設備到處旅行，數據就會不斷生成。結果如何？公司和組織需要管理、存儲、可視化和分析大量有價值的信息。
傳統的數據工具無法處理這種復雜性和容量，這導致了一系列專門設計用于管理負載的大數據軟件和體系結構解決方案。
大數據本質上是為了獲得洞察力和做出預測而進行的三場較量，因此仔細研究每個屬性是很有用的。
體積
大數據是巨大的。傳統數據是以熟悉的大?。ㄈ缯鬃止?、千兆字節和兆字節）來衡量的，而大數據是以千兆字節和兆字節來存儲的。
為了理解規模差異的巨大性，考慮一下伯克利信息學院的比較：一千兆字節相當于高清視頻七分鐘，而單個ZETTABYTE等于2500億DVDs。
這只是冰山一角。根據EMC的一份報告，數字世界的規模每兩年翻一番，預計到2020年將達到44萬億zettabytes。
大數據提供了處理此類數據的體系結構。如果沒有適當的存儲和處理解決方案，就不可能挖掘洞察。
速度
從創建速度到分析所需的時間，大數據的一切都很快。有人形容它是試圖從消防水龍帶喝水。
公司和組織必須具備利用這些數據并從中實時生成見解的能力，否則就沒有多大用處。實時處理使決策者能夠快速行動，從而在競爭中占據優勢。
雖然某些形式的數據可以批量處理，并隨著時間的推移保持相關性，但許多大數據正在以片段的形式流入組織，需要立即采取行動以獲得最佳結果。來自健康設備的傳感器數據就是一個很好的例子。即時處理健康數據的能力可以為用戶和醫生提供潛在的救命信息。
不同種類
大約95%的大數據是非結構化的，這意味著它不容易融入簡單的傳統模型。從電子郵件和視頻到科學和氣象數據，所有內容都可以構成一個大數據流，每個都有自己獨特的屬性。
針對大數據的不同特點，提出了不同的大數據處理架構。數據采集被理解為在將數據放入數據倉庫或任何其他存儲解決方案之前收集、過濾和清理數據的過程。
大多數數據采集場景都假設數據量大、速度快、種類多但價值低，因此必須采用適應性強、時效性強的收集、過濾和清理算法，以確保數據倉庫分析僅處理數據的高價值片段。因此必須采用適應性強、時效性強的收集、過濾和清理算法，以確保數據倉庫分析僅處理數據的高價值片段。
它旨在通過為公司提供開放的、最先進的大數據采集框架和協議，確定當前的數據采集需求。不同行業中用于數據采集的當前方法。針對大數據的不同特點，提出了不同的大數據處理架構。對于某些組織來說，大多數數據都具有潛在的高價值，因為招募新客戶可能很重要。對于這樣的組織來說，在數據采集之后，數據分析、分類和高數據量的打包起著最重要的作用。
當前方法如何滿足數據采集的要求，以及同一領域未來可能的發展?？傮w而言，數據采集被理解為在將數據放入數據倉庫或任何其他存儲解決方案之前收集、過濾和清理數據的過程。
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