大数据资源池结构化数据共记录约多少(2023年最新整理)

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什么是大数据，看完这篇就明白了

什么是大数据

如果从字面上解释的话，大家很容易想到的可能就是大量的数据，海量的数据。这样的解释确实通俗易懂，但如果用专业知识来描述的话，就是指数据集的大小远远超过了现有普通数据库软件和工具的处理能力的数据。

大数据的特点

海量化

这里指的数据量是从TB到PB级别。在这里顺带给大家科普一下这是什么概念。

MB，全称MByte，计算机中的一种储存单位，含义是“兆字节”。

1MB可储存1024×1024=1048576字节（Byte）。

字节（Byte）是存储容量基本单位，1字节（1Byte）由8个二进制位组成。

位（bit）是计算机存储信息的最小单位，二进制的一个“0”或一个“1”叫一位。

通俗来讲，1MB约等于一张网络通用图片（非高清）的大小。

1GB=1024MB，约等于下载一部电影（非高清）的大小。

1TB=1024GB，约等于一个固态硬盘的容量大小，能存放一个不间断的监控摄像头录像（200MB/个）长达半年左右。

1PB=1024TB，容量相当大，应用于大数据存储设备，如服务器等。

1EB=1024PB，目前还没有单个存储器达到这个容量。

多样化

大数据含有的数据类型复杂，超过80%的数据是非结构化的。而数据类型又分成结构化数据，非结构化数据，半结构化数据。这里再对三种数据类型做一个分类科普。

①结构化数据

结构化的数据是指可以使用关系型数据库(例如:MySQL,Oracle,DB2)表示和存储，表现为二维形式的数据。一般特点是：数据以行为单位，一行数据表示一个实体的信息，每一行数据的属性是相同的。所以，结构化的数据的存储和排列是很有规律的，这对查询和修改等操作很有帮助。

但是，它的扩展性不好。比如，如果字段不固定，利用关系型数据库也是比较困难的，有人会说，需要的时候加个字段就可以了，这样的方法也不是不可以，但在实际运用中每次都进行反复的表结构变更是非常痛苦的，这也容易导致后台接口从数据库取数据出错。你也可以预先设定大量的预备字段，但这样的话，时间一长很容易弄不清除字段和数据的对应状态，即哪个字段保存有哪些数据。

②半结构化数据

半结构化数据是结构化数据的一种形式，它并不符合关系型数据库或其他数据表的形式关联起来的数据模型结构，但包含相关标记，用来分隔语义元素以及对记录和字段进行分层。因此，它也被称为自描述的结构。半结构化数据，属于同一类实体可以有不同的属性，即使他们被组合在一起，这些属性的顺序并不重要。常见的半结构数据有XML和JSON。

③非结构化数据

非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、各类报表、图像和音频/视频信息等等。非结构化数据其格式非常多样，标准也是多样性的，而且在技术上非结构化信息比结构化信息更难标准化和理解。所以存储、检索、发布以及利用需要更加智能化的IT技术，比如海量存储、智能检索、知识挖掘、内容保护、信息的增值开发利用等。

快速化

随着物联网、电子商务、社会化网络的快速发展，全球大数据储量迅猛增长，成为大数据产业发展的基础。根据国际数据公司(IDC)的监测数据显示，2013年全球大数据储量为4.3ZB(相当于47.24亿个1TB容量的移动硬盘)，2014年和2015年全球大数据储量分别为6.6ZB和8.6ZB。近几年全球大数据储量的增速每年都保持在40%，2016年甚至达到了87.21%的增长率。2016年和2017年全球大数据储量分别为16.1ZB和21.6ZB，2018年全球大数据储量达到33.0ZB。预测未来几年，全球大数据储量规模也都会保持40%左右的增长率。在数据储量不断增长和应用驱动创新的推动下，大数据产业将会不断丰富商业模式，构建出多层多样的市场格局，具有广阔的发展空间。

核心价值

大数据的核心价值，从业务角度出发，主要有如下的3点：

a.数据辅助决策：为企业提供基础的数据统计报表分析服务。分析师能够轻易获取数据产出分析报告指导产品和运营，产品经理能够通过统计数据完善产品功能和改善用户体验，运营人员可以通过数据发现运营问题并确定运营的策略和方向，管理层可以通过数据掌握公司业务运营状况，从而进行一些战略决策；

b.数据驱动业务：通过数据产品、数据挖掘模型实现企业产品和运营的智能化，从而极大的提高企业的整体效能产出。最常见的应用领域有基于个性化推荐技术的精准营销服务、广告服务、基于模型算法的风控反欺诈服务征信服务，等等。

c.数据对外变现：通过对数据进行精心的包装，对外提供数据服务，从而获得现金收入。市面上比较常见有各大数据公司利用自己掌握的大数据，提供风控查询、验证、反欺诈服务，提供导客、导流、精准营销服务，提供数据开放平台服务，等等。

大数据能做什么？

1、海量数据快速查询(离线)

能够在海量数据的基础上进行快速计算，这里的“快速”是与传统计算方案对比。海量数据背景下，使用传统方案计算可能需要一星期时间。使用大数据 技术计算只需要30分钟。

2.海量数据实时计算（实时）

在海量数据的背景下，对于实时生成的最新数据，需要立刻、马上传递到大数据环境，并立刻、马上进行相关业务指标的分析，并把分析完的结果立刻、马上展示给用户或者领导。

3.海量数据的存储（数据量大，单个大文件）

大数据能够存储海量数据,大数据时代数据量巨大,1TB=1024*1G 约26万首歌(一首歌4M),1PB=1024 * 1024 * 1G约2.68亿首歌(一首歌4M)

大数据能够存储单个大文件。目前市面上最大的单个硬盘大小约为10T左右。若有一个文件20T,将 无法存储。大数据可以存储单个20T文件，甚至更大。

4.数据挖掘（挖掘以前没有发现的有价值的数据）

挖掘前所未有的新的价值点。原始企业内数据无法计算出的结果，使用大数据能够计算出。

挖掘（算法）有价值的数据。在海量数据背景下，使用数据挖掘算法，挖掘有价值的指标（不使用这些算法无法算出）

大数据行业的应用？     

1.常见领域

2.智慧城市

3.电信大数据

4.电商大数据

大数据行业前景(国家政策)？

2014年7月23日，国务院常务会议审议通过《企业信息公示暂行条例（草案）》

2015年6月19日，国家主席、总理同时就“大数据”发表意见：《国务院办公厅关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》

2015年8月31日，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》。国发〔2015〕50号

2016年12月18日，工业和信息化部关于印发《大数据产业发展规划》

2018年1月23日。中央全面深化改革领导小组会议审议通过了《科学数据管理办法》

2018年7月1日，国务院办公厅印发《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》

2019年政府工作报告中总理指出“深化大数据、人工智能等研发应用，培育新一代信息技术、高端装备、生物医药、新能源汽车、新材料等新兴产业集群，壮大数字经济。”

总结

我国著名的电商之父，阿里巴巴创始人马云先生曾说过，未来10年，乃至20年，将是人工智能的时代，大数据的时代。对于现在正在学习大数据的我们来说，未来对于我们更是充满了各种机遇与挑战。

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大数据技术处理的数据类型繁多,大约

目前，不少人都会对大数据分析有着浓厚的兴趣，那么什么是大数据分析？大数据分析是指对海量的数据进行分析。大数据有4个显著的特点， 海量数据、急速、种类繁多、数据真实。大数据被称为当今最有潜质的IT词汇，接踵而来的的数据挖掘、数据安全、数据分析、数据存储等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。

大数据分析类型有哪些?

1．交易数据（TRANSACTION DATA）

大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。

2．人为数据（HUMAN－GENERATED DATA）

非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过博客、维基，尤其是社交媒体产生的数据流。这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。

3．移动数据（MOBILE DATA）

能够上网的智能手机和平板越来越普遍。这些移动设备上的App都能够追踪和沟通无数事件，从App内的交易数据（如搜索产品的记录事件）到个人信息资料或状态报告事件（如地点变更即报告一个新的地理编码）。

4．机器和传感器数据（MACHINE AND SENSOR DATA）

这包括功能设备创建或生成的数据，例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备可以配置为与互联网络中的其他节点通信，还可以自动向中央服务器传输数据，这样就可以对数据进行分析。机器和传感器数据是来自新兴的物联网（IoT）所产生的主要例子。来自物联网的数据可以用于构建分析模型，连续监测预测性行为（如当传感器值表示有问题时进行识别），提供规定的指令（如警示技术人员在真正出问题之前检查设备）。

大数据分析是成功开展业务的重要组成部分。有效地使用数据，可以更好地理解企业的先前绩效，使用像Smartbi这样的商业智能软件，可以协助业务人员管理者为未来的活动做出更好的决策。在公司运营的各个级别，可以采用多种方式利用数据。所有行业都使用四种类型的大数据分析。虽然Smartbi将这些类别分为几类，但它们都链接在一起并相互构建。从最简单的分析类型转变为更复杂的分析方法，难度和所需资源也随之增加。同时，增加的洞察力和价值水平也在增加。

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什么是大数据，大数据的特征和结构有那些

大数据(Big

Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。

一是数据体量巨大(Volume)。截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB(1PB=210TB)，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。

二是数据类型繁多(Variety)。这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。

三是价值密度低(Value)。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一二秒。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。

四是处理速度快(Velocity)。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。

所谓大数据一般是指多大的数据量

其实首先你要区分大数据和大数据量的概念。大数据量只是一个纯粹的数据量级的问题，而现在大家所谈论的大数据主要包括搜索、新闻、博客、微博等社交网、移动电话和短信、热线电话和监控数据、通测数据等等。这些数据大多数为我们日常社交生活或是语音通信时产生。通常为TB级别，非结构化数据。而TB级别的数据用excel或者其他数据分析工具是很难展现处理的，这时就需要BI工具来应对大数据。FineBI针对大数据有专门的大数据量解决方案，可以去它的官网看看，就不附链接了

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