大数据的“数据来源”有哪些?

数码新闻 2020-05-2287未知admin

  当我们谈到大数据,首先需要确定数据的方向和拟解决的问题,然后才能确定需要的数据和范围。大数据驱动的主要的挑战不是技术问题,而是方向和组织领导的问题,要确定方向,提出问题,需要对行业做深入的了解。当然,大数据最核心的,关于数据的来源更是至关重要的。

  在数据量非常大的今天,如何以更高的效率获取到所需要的数据,如何利用这些数据反应最真实的情况,是业内不断探讨的议题。接下来,小编就带大家来了解下大数据及其数据来源。

  大数据:顾名思义,就是对规模巨大的数据进行,是研究大量的数据的过程中寻找模式,相关性和有用的信息,可以帮助企业更好地适应变化,并做出更明智的决策。

  大数据的第一步是数据的“抽取—转换—加载”(the Extract-Transform-Load,ETL),这就是所谓的数据处理三部曲。该环节需要将来源不同、类型不同的数据如关系数据、平面数据文件等抽取出来,然后进行清洁、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机处理、数据挖掘的基础。需要指出的是,尽管大数据有它的优势,但是也有很大的局限性。很多时候,大数据产生的相关关系可能是虚假的,在完全随机的数据中显示了某些规律,因为数据的量非常大,可能产生向各个方向辐射的各种联系,有可能会得到与事实完全相反的结论。但是只要数据足够大,数据挖掘总能发现一些相关关系,可以帮助我们发现趋势和异常情况。

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  大数据的数据来源有很多种,包括或者机构的内部来源和外部来源。分为以下几类:

  1)交易数据。包括POS机数据、数据、电子商务数据、互联网点击数据、“企业资源规划”(ERP)系统数据、销售系统数据、客户关系管理(CRM)系统数据、的生产数据、库存数据、订单数据、供应链数据等。

  2)通信数据。能够上网的智能手机等设备越来越普遍。通信设备记录的数据量和数据的立体完整度,常常优于各家互联网掌握的数据。设备上的软件能够追踪和沟通无数事件,从运用软件储存的交易数据(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)等。

  3)人为数据。人为数据包括电子邮件、文档、图片、音频、视频,以及通过微信、博客、推特、维基、脸书、Linkedin等社交产生的数据流。这些数据大多数为非结构性数据,需要用文本功能进行。

  4)机器和传感器数据。来自器、量表和设施的数据、定位/GPS系统数据等。这包括功能设备会创建或生成的数据,例如智能温度、智能电表、工厂机器和连接互联网的家用电器的数据。来自新兴的物联网(Io T)的数据是机器和传感器所产生的数据的例子之一。来自物联网的数据可以用于构建模型,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),提供的指令(如警示技术人员在真正出问题之前检查设备)等。

  5)互联网上的“数据”来源,如机构,非营利组织和企业免费提供的数据。

  感谢您的观看,如有不足之处,欢迎。最后祝福所有遇到瓶颈的大数据程序员们突破自己,祝福大家在往后的工作与面试中一切顺利。

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