什麼是大資料？

簡單來說，大資料是指比傳統資料更大、更復雜，並且隨著時間推移呈指數級增長的資料集。它規模如此龐大，以至於傳統的資料庫管理軟體或工具無法有效地管理、儲存或處理它。因此，需要透過不同的方法逐步對其進行處理。

大資料的應用領域包括：

  • 銀行和證券
  • 通訊、媒體和娛樂
  • 醫療保健提供者
  • 教育
  • 製造業和自然資源
  • 政府
  • 保險
  • 零售和批發貿易
  • 交通運輸
  • 能源和公用事業

大資料的用途包括：

  • 位置追蹤
  • 精準醫療
  • 欺詐檢測與處理
  • 廣告
  • 娛樂與媒體

現實世界中的大資料示例

  • 發現消費者購物習慣。
  • 個性化營銷。
  • 運輸行業的燃油最佳化工具。
  • 透過可穿戴裝置資料監控健康狀況。
  • 自動駕駛汽車的即時道路地圖。
  • 簡化媒體流。
  • 預測性庫存訂購

大資料面臨的問題

大資料面臨三個主要問題，如下所示：

資料質量低和資料不準確

低質量資料或不準確的資料質量可能導致結果或預測不準確，這隻會浪費個人時間和精力。

為了解決問題、預測或從資料中發現新的模式，資料必須具有高質量和準確性。

處理大型資料集

由於資料量龐大，傳統的資料庫管理工具或軟體無法直接/輕鬆地處理，因為這些大型資料集的規模通常以TB為單位，處理起來非常困難。

因此，我們需要經歷各個階段來處理資料，例如去除不必要的低質量資料、根據某些定義的因素對資料進行分割槽等。

整合來自各種來源的資料

資料來自各種來源，例如社交媒體、不同的網站、捕獲的影像/影片、客戶日誌、個人建立的報告、報紙、電子郵件等。

收集和整合各種不同型別的資料是一項非常具有挑戰性的任務。

更新於: 2021年9月16日

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