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大数据平台建设和AI分析解决方案提供商
重要的不仅仅是数据的类型或数量，重要的是组织如何处理数据。
可以对大数据进行分析，以获得洞察，从而改进决策，并为制定战略业务举措提供信心。
大数据是指从各种来源快速生成和传输的海量复杂结构化和非结构化数据集。这些属性构成了大数据的三个V：
体积：存储的大量数据。
速度：必须处理和分析数据流的闪电速度。
多样性：收集数据的不同来源和形式，如数字、文本、视频、图像、音频和文本。
如今，只要我们打开一个应用程序，搜索谷歌，或者用我们的移动设备到处旅行，数据就会不断生成。结果如何？公司和组织需要管理、存储、可视化和分析大量有价值的信息。
传统的数据工具无法处理这种复杂性和容量，这导致了一系列专门设计用于管理负载的大数据软件和体系结构解决方案。
大数据本质上是为了获得洞察力和做出预测而进行的三场较量，因此仔细研究每个属性是很有用的。
体积
大数据是巨大的。传统数据是以熟悉的大小（如兆字节、千兆字节和兆字节）来衡量的，而大数据是以千兆字节和兆字节来存储的。
为了理解规模差异的巨大性，考虑一下伯克利信息学院的比较：一千兆字节相当于高清视频七分钟，而单个ZETTABYTE等于2500亿DVDs。
这只是冰山一角。根据EMC的一份报告，数字世界的规模每两年翻一番，预计到2020年将达到44万亿zettabytes。
大数据提供了处理此类数据的体系结构。如果没有适当的存储和处理解决方案，就不可能挖掘洞察。
速度
从创建速度到分析所需的时间，大数据的一切都很快。有人形容它是试图从消防水龙带喝水。
公司和组织必须具备利用这些数据并从中实时生成见解的能力，否则就没有多大用处。实时处理使决策者能够快速行动，从而在竞争中占据优势。
虽然某些形式的数据可以批量处理，并随着时间的推移保持相关性，但许多大数据正在以片段的形式流入组织，需要立即采取行动以获得最佳结果。来自健康设备的传感器数据就是一个很好的例子。即时处理健康数据的能力可以为用户和医生提供潜在的救命信息。
不同种类
大约95%的大数据是非结构化的，这意味着它不容易融入简单的传统模型。从电子邮件和视频到科学和气象数据，所有内容都可以构成一个大数据流，每个都有自己独特的属性。
针对大数据的不同特点，提出了不同的大数据处理架构。数据采集被理解为在将数据放入数据仓库或任何其他存储解决方案之前收集、过滤和清理数据的过程。
大多数数据采集场景都假设数据量大、速度快、种类多但价值低，因此必须采用适应性强、时效性强的收集、过滤和清理算法，以确保数据仓库分析仅处理数据的高价值片段。因此必须采用适应性强、时效性强的收集、过滤和清理算法，以确保数据仓库分析仅处理数据的高价值片段。
它旨在通过为公司提供开放的、最先进的大数据采集框架和协议，确定当前的数据采集需求。不同行业中用于数据采集的当前方法。针对大数据的不同特点，提出了不同的大数据处理架构。对于某些组织来说，大多数数据都具有潜在的高价值，因为招募新客户可能很重要。对于这样的组织来说，在数据采集之后，数据分析、分类和高数据量的打包起着最重要的作用。
当前方法如何满足数据采集的要求，以及同一领域未来可能的发展。总体而言，数据采集被理解为在将数据放入数据仓库或任何其他存储解决方案之前收集、过滤和清理数据的过程。
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