大数据

大数据和传统数据的区别是什么?

2022-08-31 15:48:24 | 来源:中培企业IT培训网
       1、数据规模大:传统数据技术主要是利用现有存在关系性数据库中的数据,对这些数据进行分析、处理,找到一些关联,并利用数据关联性创造价值。这些数据的规模相对较小,可以利用数据库的分析工具处理。而大数据的数据量非常大,不可能利用数据库分析工具分析。

2、非结构化数据:传统数据主要在关系性数据库中分析,而大数据可以处理图像、声音、文件等非结构化数据。

3、处理方式不同:因为数据规模大、非结构化数据这两方面因素,导致大数据在分析时不能取全部数据做分析。大数据分析时如何选取数据?这就需要根据一些标签来抽取数据。所以大数据处理过程中,在写入数据的时候,在数据上打一个标签,之后在利用大数据的时候,根据标签抽取数据。这个过程就类似于寻找图书:如果你在你个人书柜里,寻找一本书是很容易的,所以你买了书,可以直接放到书柜上,不用做任何处理;而如果图书馆买了书,如果不做任何处理的话,你是很难找到一本书的,所以图书馆在新书入库的时候,首先会对每本书打上标签。

4、传输方式不同:传统数据要么以线下传统文件的方式,要么以邮件或是第三方软件进行传输,而随着API接口的成熟和普及,API接口也随着时代的发展逐渐标准化、统一化,一个程序员只用两天的时间就能完成一个API接口开发,而API接口传输数据的效率更是能够达到毫秒级。在数据存储方面,大数据的存储环境相较于传统数据的存储已经跃升了好几个数量级。

大数据与传统数据的核心差异在于其价值的不可估量。传统数据的价值体现在信息传递与表征,是对现象的描述与反馈,让人通过数据去了解数据。而大数据是对现象发生过程的全记录,通过数据不仅能够了解对象,还能分析对象,掌握对象运作的规律,挖掘对象内部的结构与特点,甚至能了解对象自己都不知道的信息。

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