什么是大数据时代(大数据的主要特征是什么)
01.什么是大数据？数据是记录客观事实的符号，可以是数字、文字、图片、音频、视频。大数据是指常规软件无法在一定时间尺度内捕获、管理和收集的数据聚合。
大数据具有“5V”的特点，即数据量大、数据多样性、价值密度低、增长快、数据质量低。
大数据时期强调的是整体数据，而不是局部样本数据。由于大数据的价值密度低，我们不得不接受这种模糊性和不准确性。通过对数据的研究，我们发明了以前从未发明过的联系，而不是像小数据时期那样先做假设，再用数据验证。也就是说，在大数据时代，一致性比因果关系更重要。
02.什么是构造化和非构造化数据?结构化数据是适合在二维表格中显示的数据。每行是一条记录，每列是一个不同的字段。
以电子商务网站为例，用户信息可以用结构化数据存储。每个用户都是一条记录，每个用户都有姓名、性别、地址、手机、邮箱等字段，这样就形成了一个二维表格。
非结构化数据不适合在二维表格中显示，如文档、图片、音频、视频等。非结构化数据的模式多种多样，难以扩展和理解，因此在存储、检索和应用方面需要更有效的方法和技巧。
03.什么是数据库？从字面上看，数据库是存储数据的地方，但数据的存储不是混乱的，而是按照一定的规则进行的，具有共享、易管理的特点。数据库被认为是一个电子文件柜。用户可以添加、删除、修改和检查数据库中的数据。
数据库可以分为关系数据库、非关系数据库、数据仓库等类型。
04.什么是关系型数据库？关系数据库是指使用关系模型来组织数据的数据库。关系模型可以简单理解为二维表模型，以行和列的形式存储数据，因此适合存储结构化数据。关系数据库是由多个二维表及其关系组成的数据库。
常见的关系数据库包括MySQL、SQL Server、PostgreSQL、Oracle等。
以电商网站为例，除了用户信息，产品信息和订单信息也要记录。为简单起见，每个订单仅包含一种产品。产品包含名称、价格、图片、介绍等字段。订单包含用户、相关产品、订单号、订单价格、订单时间等字段。一个用户拥有一个或多个订单，一个产品也属于一个或多个订单，从而建立了用户、订单和产品之间的关系。
05.什么是非关系型数据库？与关系型数据库相比，非关系型数据库摒弃了固定的二维表结构，存储机制聪明，比如键值对、文档、图形等模式都可以存储。
常见的非关系数据库包括Redis、MongoDB、Cassandra等。
性能是非关系数据库的最大优势。由于关系数据库中的关系模型会占用90%的硬件资源和计算时间，对于大量不需要关系功效的数据处理，非关系数据库的性能非常高。
另一方面，正是因为数据表之间缺乏关系，非关系数据库很难在多个表之间进行非常复杂的数据查询。
06.什么是时序数据库？时间序列数据库是一种特殊的非关系数据库，它的全称是时间序列数据库。经过讨论和发现，机器设备、传感器、系统日志等产生的数据。具有以下显著特征:
数据是时序的，即按照一定的时序生成；
很少更新或删除数据；
数据出现频率快，数据信息量大；
数据通常携带状态信息。
传统的关系数据库或非关系数据库对于这类数据的性能提升极其有限，只能依靠集群技能，投入更多的计算资源和存储资源来处置，导致企业运营成本急剧增加。然而，时间序列数据库可以有效地处理海量数据。通过创新的列存储和先进的压缩算法，应用的计算资源不到传统方案的1/5，存储空不到一般数据库的1/10。
常见的时间序列数据库包括InfluxDB等。
07.什么是散布式存储？分布式存储相对于集中式存储而言。分布式存储由规模服务器(硬件)和分布式文件系统(软件)组成，可扩展到数千个硬件节点，支持数据块存储、对象存储、文件存储等多种类型的统一管理。
常见的分布式文件系统包括HDFS、Ceph、GFS、GPFS、Swift等。
举个容易理解的例子，如果把存储比作一辆马车，把数据比作货物。在集中仓储计划下，如果想拉更多的货，只能换更大的车厢。而分布式存储计划，则足以直接增长车厢。有了分布式存储的技能，存储EB级别的海量数据库就没有问题了(1EB = 1024 Pb = 1024 * 1024 TB = 1024 * 1024 GB)。
08.什么是数据集成？由于开发部门或开发时间的不同，企业中往往有很多异构数据库运行在不同的软硬件平台上。这些数据库相互独立、相互阻隔，使得系统之间难以进行数据交换和共享，从而形成“信息孤岛”。随着信息技术应用的深入，企业、企业与外界的信息交互需求日益强烈。整合现有数据，买断“信息孤岛”刻不容缓，这就是数据整合的意义所在。
数据集成是将不同来源、类型和模式的数据进行物理或逻辑上的集中，为企业提供全面的数据共享。数据集成的重要问题是各种数据源的异构性，包括数据库、通信协议、数据类型和数据值的异构性。
09.什么是数据清洗？数据清理是一种消除错误数据和重复数据的技能。数据清理后，可以保存在原数据库中，也可以与数据集成联系，最终保存在集成数据库中。
举几个数据清理的例子:
1.在用户信息表单中，有五个必填字段:姓名、性别、地址、手机和电子邮件地址。有些用户缺少某些字段的值，所以他们需要弥补这些数据。
2.英文名字要求有空大小写，而有些名字没有空大小写，比如“JohnSmith”，所以需要修改这类缺陷。
3.有些数据表的货币单位是人民币，有些数据表的货币单位是万元，所以数据集成时需要统一单位。
4.这两个用户记录完整且重复，需要复制。
10.什么是ETL？ETL是抽取、转换和加载的缩写，指的是数据抽取、转换和加载的过程。
数据抽取是从不同的数据源获取我们需要的数据的过程。类似于数据集成的概念，这个过程经常会做一些数据清理和数据转换。数据转换的义务是转换数据模式和计算一些业务规则。数据加载通常是指在数据清理和数据转换完成后写入目标数据库。
11.什么是数据剖析？数据分析是收集、整理、处理和分析数据，最终根据业务需求提炼有价值信息的过程。
数据分析的四个步骤:
需求分析，了解目的；
数据收集、处理和处置；
数据挖掘和数据显示；
分析报告并提炼价值。
12.什么是数据埋点？所谓数据嵌入点，就是从应用的具体过程中收集一些信息，跟踪用户应用的状态，并利用它为运营提供数据支持，进一步优化产品。
常见信息包括独立访问者数量(UV)、页面阅读量(PV)、页面停留时间、页面跳出率、交互元素的点击事件等。
隐藏数据通常有两种方式:
第一是R&D团队将代码注入产品，搭建响应查询平台；
二是使用第三方数据嵌入工具，如厕神数据、百度统计等。
13.什么是数据仓库？数据仓库(简称DW)是一个存储大量数据的集成中心。数据仓库的目标是建立一个面向分析的集成数据环境，为企业提供决策支持。它为企业提供一定的商业智能人才，指出业务流程改进，监督时间、成本、质量和掌握情况。
数据仓库的输入是多种数据源，最终输出用于企业的数据分析、数据挖掘、数据报表等方向。
14.什么是数据集市？数据仓库是面向所有企业的，而数据集市是面向部门的，因此范围更小，由业务部门设计、开发、管理和保护，可以理解为数据库的子集。
数据市场就像宜家楼上的家居展厅，就像它的名字“市场”一样，是面向终端客户的数据市场。在这里，数据(家具)以更容易被客户接收的方式组合。客户的需求分为场景，如客厅、书房、卧室、厨房等。，所以我们需要创建多个数据集市(展厅)。
15.什么是数据湖？到目前为止，还没有一个特殊尺度的数据湖概念。更统一的是，数据湖存储未经处理的原始数据，包括结构化和非结构化数据。数据湖是存储企业所有原始数据的存储器，这些原始数据的管理更加复杂。
以宜家为例，数据湖的原始数据相当于拆解的零件，顾客可以根据实际需求选择零件，自行组装。
16.什么是数据发掘？数据挖掘是提取隐藏在大量实际应用数据中的有价值信息的过程。
一般来说，数据挖掘分为两类:一类是监督学习，另一类是无监督学习。监控就是学习客观需求的概念，通过建立模型，实现从检验变量到客观需求的有效解释。无监督学习没有明确的识别变量来表达目的要求，重要的义务是探索数据之间的内在联系和构建。
数据挖掘融合了多学科知识。常用的算法包括分类、聚类分析、关联分析、趋势和演化分析、特征分析、异常分析等。
17.什么是数据可视化？数据可视化是借助图形技巧清晰有效地传达和交流信息。
人类对形状和颜色的敏感性的应用可以有效地传递信息，并赞助用户从数据中发明关系、规律和趋势。常用的数据可视化图表包括直方图、条形图、饼图、雷达图、折线图、堆积图、散点图等。
18.什么是商业智能？商业智能是收集、管理和分析商业信息的过程。它的目标是让企业决策者获得洞察力，为企业做出更有利的决策。
从技能层面来看，商业智能不是一项新技能，而是数据仓库、在线分析和处置、数据挖掘、数据备份和恢复等技能的综合应用。
19.结语袁琪科技基于成熟的软件架构、互联网、物联网、大数据、人工智能等技能，构建面向未来的集成开发平台体系。基本上是基于自身的集成开发平台，基于最佳业务实践开发丰富的软件功效模块和业务系统，为企业提供高效的定制化开发服务。
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