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大数据基本概念

大数据的定义

• 广义（哲学角度）：大数据是指物理世界向数字世界的转化和提炼，通过发现数据特征，从而做出提升效率的决策。
• 狭义（技术角度）：大数据是一种通过获取、存储、分析海量数据来挖掘价值的技术架构。

数据的级别

数据级别涵盖了从较小到较大的各种数据集。

数据的主要来源

• 传统企业数据：包括客户关系管理（CRM）数据、企业资源计划（ERP）数据、库存数据、人事数据、财务数据等。
• 机器和传感数据：如设备日志、智能仪表、工业传感器、环境传感器、摄像头等。
• 社交数据：包括用户行为记录、访问记录、用户生成内容（UGC）、反馈数据等。

数据的类型

• 按结构划分：

  • 结构化数据：通常存储在关系型数据库中的数据，例如企业ERP、OA、HR里的数据。
  • 非结构化数据：数据结构不完整或不规则，没有预定义的数据模型，例如Word、PDF、PPT及各种格式的图片、视频等。
  • 半结构化数据：具有基本固定结构模式的数据，但不符合关系模型，例如日志文件、XML文档、JSON文档、E-mail等。

• 按访问频率划分：

  • 冷数据：访问频率低，对业务和应用不太重要的数据。
  • 热数据：访问频率高，对业务和应用至关重要的数据。
  • 温数据：访问频率适中，对业务和应用具有一定重要性的数据。

数据价值挖掘

通过分析和挖掘数据，可以获得有价值的商业洞察。

大数据的特征（五个“V”）

• Volume（体量）：数据量巨大。
• Velocity（速度）：数据产生和处理速度快。
• Variety（多样性）：数据类型多样。
• Veracity（准确性）：数据的真实性。
• Value（价值）：数据的价值。

大数据与传统数据的对比

大数据能够处理传统数据难以处理的海量数据。

大数据、云计算、人工智能

• 云计算：关注资源的分配和利用，实现更高效的资源利用。
• 大数据：专注于海量数据的高效处理。
• 人工智能：依赖于大数据和云计算提供的强大数据存储和计算能力。

大数据的发展历程

• 起步阶段：数据库的发明简化了数据管理，数据主要以结构化形式存在。
• 转变阶段：互联网2.0时代，用户原创内容的兴起，导致数据量激增。
• 加速阶段：物联网的发展使得数据采集自动化，实现了物理世界向数字世界的映射。

大数据应用的三个阶段

• 数据收集：从各种来源收集数据。
• 数据分析：对收集的数据进行分析。
• 数据应用：将分析结果应用于实际场景。

大数据面临的挑战

• 需求模糊：业务部门的需求不明确，企业担心投资回报。
• 数据孤岛：数据碎片化，缺乏整合，无法发挥数据价值。
• 数据流失：高昂的存储成本导致历史数据丢失。
• 数据质量差：忽视预处理阶段，数据处理不规范。
• 数据安全隐患：数据安全威胁增加，保护难度加大。
• 隐私保护：法律法规要求严格，需合法合规地收集和利用数据。
• 人才缺乏：大数据相关人才短缺，影响技术发展。

大数据的未来趋势

• 资产化：大数据将成为重要的战略资源和无形资产。
• 智能化：数据处理将更加自动化，提高效率和质量。
• 个性化：大数据将更加关注用户需求，提供个性化服务。
• 可视化：数据将以图表、报表等形式呈现，便于用户理解。
• 安全性：数据安全将更加重视，采用更严格的数据保护措施。

大数据的产业链

• 价值链：大数据产业链包括数据收集、存储、处理、分析、应用等多个环节。
• 应用领域：涵盖金融、医疗、交通、零售等多个行业。

数据湖

• 定义：数据湖是一种集中式存储库，用于存储未经处理的原始数据。
• 特点：支持存储各种类型的结构化、半结构化和非结构化数据。
• 功能：数据湖能够实现全量数据的获取、存储和多模式处理。

湖仓一体

• 定义：湖仓一体结合了数据湖和数据仓库的优势，实现数据的高效管理和分析。
• 优势：支持多种数据类型，提供灵活的数据处理能力。

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