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疫情时代下，您应该了解的有关大数据的一切

当今科技界的主要资产是大数据。当Covid-19大流行袭击经济和工作空间，并迫使每个人都进行远程专业化时，是大数据弥补了这个空缺，大数据铺平了道路，并加速了工作战略的发展。

需要收集，组织和处理的大型数据集在专业上被称为大数据。数据过载的问题并不新鲜，但是技术为解决计算机行业日益混乱的局面提供了解决方案。

大数据基本上指的是大型数据集或用于处理大型数据集的计算策略和技术的类别。它定义了每天淹没企业的结构化和非结构化数据。大数据是使用洞察力和分析来预测未来并检测准确的解决方案和答案并做出适当决策的公司的巨大潜力。

“大数据”一词表示难以管理的大数据集。值得注意的是，当AI机制对其进行评估时，并不会考虑数据量。数据的特征由员工使用的技术和获得可观收益的技术输入提供。大数据的概念在2000年代初得到了广泛的认可。（一篇文章让你读懂大数据）

数据在存储多少数据及其使用方式方面变得越来越重要。但是，大数据以其高效性而著称，例如

大多数大数据解决方案都采用集群计算。这导致了大数据分析生命周期中技术入侵的开始。

集群计算

由于尚未解决来自各种来源的数据的主要问题，因此群集计算在填补空白方面起着重要作用。单个计算机很难自行对数据进行排序。因此，公司寻求群集计算机的帮助，在该计算机中，软件将许多小型计算机的资源结合在一起，以寻求提供多种好处。

数据移动的一般类别及其过程可以分为四类。

数据存储的第一步是数据摄取。该过程涉及获取原始数据并将其添加到系统中。系统在输入过程中遇到的一些障碍是数据源的格式和质量。有一个称为摄取工具的后门，可以用来对问题进行分类。

持久意味着利用分布式文件系统进行原始数据存储。摄取后使其成为可靠磁盘的数据存储管理是持久性存储。该操作占用了输入数据的数量，可用性要求以及分布式计算层，从而需要更复杂的存储系统。

最重要的处理发生在计算和分析数据以获得结果的过程中。计算层是系统的多样化部分，因为需求和最佳方法可以通过详细的分析获得更好的准确答案。

以一种容易适应和吸引人的方式呈现数据将有助于更好地理解。识别数据随时间变化的趋势和变化通常比值本身更重要。可视化是对大数据整个周期的补充。

许多组织正在为某些类型的工作负载采用大数据，并使用大数据来补充其现有的分析和业务工具以最大化收入。即使大数据不适合所有工作方式，仍然必须以各种方式收集和存储它们。可能不是现在，但是有一天，存储的数据将变成无价的资产。

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