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大数据的特征包括哪些?

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标签: 大数据 大数据特性
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1、规模性

随着信息化技术的高速发展,数据开始爆发性增长。大数据中的数据不再以几个GB或几个TB为单位来衡量,而是以PB(1千个T)、EB(1百万个T)或ZB(10亿个T)为计量单位。

2、多样性

多样性主要体现在数据来源多、数据类型多和数据之间关联性强这三个方面。

数据来源多,企业所面对的传统数据主要是交易数据,而互联网和物联网的发展,带来了诸如社交网站、传感器等多种来源的数据。

而由于数据来源于不同的应用系统和不同的设备,决定了大数据形式的多样性。大体可以分为三类:一是结构化数据,如财务系统数据、信息管理系统数据、医疗系统数据等,其特点是数据间因果关系强;二是非结构化的数据,如视频、图片、音频等,其特点是数据间没有因果关系;三是半结构化数据,如HTML文档、邮件、网页等,其特点是数据间的因果关系弱。

数据类型多,并且以非结构化数据为主。传统的企业中,数据都是以表格的形式保存。而大数据中有70%-85%的数据是如图片、音频、视频、网络日志、链接信息等非结构化和半结构化的数据。

数据之间关联性强,频繁交互,如游客在旅游途中上传的照片和日志,就与游客的位置、行程等信息有很强的关联性。

3、高速性

这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。大数据与海量数据的重要区别在两方面:一方面,大数据的数据规模更大;另一方面,大数据对处理数据的响应速度有更严格的要求。实时分析而非批量分析,数据输入、处理与丢弃立刻见效,几乎无延迟。数据的增长速度和处理速度是大数据高速性的重要体现。

4、价值性

尽管企业拥有大量数据,但是发挥价值的仅是其中非常小的部分。大数据背后潜藏的价值巨大。由于大数据中有价值的数据所占比例很小,而大数据真正的价值体现在从大量不相关的各种类型的数据中。挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据,并通过机器学习方法、人工智能方法或数据挖掘方法深度分析,并运用于农业、金融、医疗等各个领域,以期创造更大的价值。

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    大数据与数据分析师有哪些区别?
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    首先,大数据分析师是大数据时代背景下产生的一种新型技术岗位,与传统数据分析师的区别主要体现在三个方面,其一是技术体系结构不同;其二是岗位任务目的存在一定的区别;其三是工作场景具有一定的区别。

    ​对于大数据分析师来说,要具备更加全面的知识结构,涉及到大数据平台知识、算法设计知识、程序设计知识和具体的行业知识等,所以相对于传统的数据分析师来说,大数据分析师的从业门槛有了一定程度的提升。从目前行业领域的人才招聘情况来看,大数据分析岗位往往需要具有较高的学历要求,研究生往往更愿意从事相关岗位。

    大数据分析的目的与传统的数据分析目的也存在一定的区别,主要体现在两个方面,其一是大数据分析比较注重数据的价值化,简单的说,大数据分析的结果会提升数据的价值,而传统数据分析的目的往往是以应用为导向的。另一个区别在于,大数据分析的结果往往是为了提供给智能体使用,比如人工智能领域的算法训练、验证等过程都需要大数据分析的参与。

    在工作场景上,大数据分析与传统的数据分析也存在一定的区别,大数据分析往往需要借助于大数据平台进行,比如Hadoop、Spark,以及各种商用的大数据平台等,但是传统的数据分析往往会基于Excel或者是传统数据库进行。相对于传统数据分析工具来说,大数据分析的工具往往更加丰富,复杂程度也有明显的提升。

    女生适合学大数据吗?
    梦老师 大数据工程师

    女生是适合学习大数据技术的,而且大数据行业内有很多岗位比较适合女生从事,比如数据整理、存储、分析等岗位都是不错的选择,但是由于大数据的知识体系比较复杂,所以学习起来也具有一定的难度。具体原因如下:

    ①与男性相比,女性在沟通上更有优势

    众所周知,做大数据开发就是为了服务于客户,虽然说做出项目可以满足于客户需求,但是如何完整地表达出你所做的项目初衷,则是不少男性大数据工程师的硬伤。在这一点上,女性就显得更有优势的多。因为女性给人平易近人的感觉,在与客户的沟通中会给客户以好感,自然能够减少与客户的沟通障碍。

    ②外界对女性工程师的期望值不高

    虽说男女平等,但是由于生理原因,外界对女大数据开发工程师的要求,并不如男大数据开发工程师的期望高,因此对于女大数据开发工程师来说其压力也就相对小一些。你可能会觉得这样的环境不公平,但是需要提醒各位的是,在这样的环境下你将会更容易创作出不错的业绩,证明自身的实力,企业也将会格外重视你的发展,给你更多的空间。

    ③女性大数据开发工程师心细惹人爱

    绝大部分男大数据开发工程师性格大大咧咧,在工作中常常会有粗心大意的毛病。但是女工程师相对来说,就比较少,这正是因为女性的细心,女工程师的细心常常能够找到开发过程中的bug,因此很多公司非常乐于招聘女性大数据开发工程师。

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