印度尼西亚还没有结束对云系统的兴奋，现在又对大数据感到兴奋。还有什么？技术发展如此之快。看来技术的发展比鸡蛋的孵化还要快，是吗？事实上，随着云系统和大数据技术的出现，以前不经济的大量数据现在已经成为企业的“资产”。
您熟悉信息时代这个词吗？这是一个信息有“价格”且经济的时代。
以前没有经济价值的数据现在被不负责任的人出售。更糟糕的是，还有人购买这些非法数据。是的，确实有一个词“新事物、新问题”。
但是，让我们看看积极的一面。之后，你就可以证明大数据技术的合理性了，对吗？
真正了解大数据。首先要了解大数据的基础知识。别担心，本文中不会有任何计算。坐下来放松一下，喝着热咖啡，吃点零食。
什么是大数据？
以下是来自多个来源的大数据的定义：
根据TechTarget的说法，大数据是一个术语，用于描述大量结构化、半结构化、非结构化/抽象数据的集合，这些数据有可能被处理为对机器学习项目和其他高级分析应用有用的信息。
根据Investopedia的说法，大数据是指短时间内大量收集的各种格式的各种数据。
根据科技巨头IBM的说法，大数据是一个术语，分析的数据集合，因为它无法在短时间内存储、处理和加工数据。
大数据
从这三个来源来看，大数据可以概括为：
大数据量（太字节 – 艾字节）-体积
数据结构有多种变量（结构化 – 抽象） -多样性
短时间内收集（低延迟）- Velocity
然而，必须满足一些要求才能将一组数据称为“大数据”。
如果不满足三点之一，那么数据收集就不 电话号码库 能归类为大数据。例如，有一组数据满足数量和种类点，但需要 10 年才能收集到 1 TB 的数据。为什么不在数据堆积之前分析它呢？
或者比如短时间内收集到的数据量大但没有变量。它可能只是大数据。它仍然是最新的吗？
还是最后一个例子，一组数据，有各种各样的变量，是在很短的时间内收集到的，但是数据量并不算太大。是大数据还是大学作业？
从本质上讲，并非所有数据集都可以归类为大数据。如果收集了大量数据，请不要将大学作业视为大数据，因为您懒得分期付款，好吗？
到目前为止已经清楚了吗？如果您仍然感到困惑，请尝试再次阅读上述 3 点，以便您可以继续按照本文的流程进行操作
大数据怎么了？
大数据的威力有多大？为什么现在这么多人推崇大数据？所以你看，大数据是一个相当新的事物。新意味着它的使用可以被优化。那是因为，在支持大数据处理的技术出现之前，大数据的价值是非常不经济的。需要相当昂贵的硬件。另外，如果数据保存一定时间，则需要额外的费用来保证数据不被损坏。
然而，随着先进技术的出现，现在连IBM、谷歌、亚马逊、微软等IT巨头都竞相为大数据提供数据处理平台（分析数据的地方），让得到的分析结果可以在短时间内出现。实时。这样，公司/业务人员就不需要存储如此庞大、众多且多样化的数据，而这将需要大量的维护成本。因此，大数据成为一种具有广阔经济价值的资产。
大数据分析
大数据数据处理的结果可以产生对业务决 策有用的信息。而且，随着物联网、人工智能和智慧城市技术在印尼的出现，大数据已经成为短时间内（接近实时）获得精确信息结果的参考。
物联网、人工智能和智慧城市技术与大数据之间有何关系？
为了能够利用物联网、人工智能和智慧城市技术，需要大数据来读取用户习惯、用户需求，甚至出现的“奇怪”模式。当然，要能够读取用户的习惯和需求，以及“奇怪的”用户模式，需要大量的数据。从起床开始到再次入睡。目标是能够显示精确的分析结果。
试着记住你昨天做了什么活动？你喝了多少水？您使用手机的时间有多久？您1天网购花费多少钱？或者也许，您昨天的血压是多少？
也许你只会记住你有意识地做过的事情。但是，你喝了多少水呢？或者你昨天的血压？嗯，这就是大数据的作用。
物联网设备、人工智能或任何具有记录信息功能的设备都会收集大量数据并进行处理，以确保您的日常活动中不会出现“奇怪”的模式。这只是个别的。如果数据是1个RT、1个RW、街道、街道、甚至1个城市呢？每秒记录多少数据？
想象一下，如果您仍然使用 Microsoft Excel 处理数据。别说是想象，光是听着就让人头晕目眩。随着大数据支撑技术的存在，自动化数据处理并非不可能。
大数据支撑技术
大数据的兴起离不开多种支撑技术，这些技术也刺激着市场对大数据技术的兴趣不断增加。来来来，看看下面的解释。
大数据技术
Hadoop 生态系统
当你在 Google 上搜索大数据时，你总会看到 Hadoop 这个词。包含在本文中。呵呵。
其实，什么是Hadoop？
Hadoop生态系统不是一个应用程序，而是大数据 新手不应忽视的联盟营销详细说明 问题的解决方案。 Hadoop 是开源的。这意味着，您可以修改 Hadoop 系统来满足企业大数据的需求。或者用今天的儿童俚语来说，你可以修复 Hadoop。 Edureka 的Shubham Sinha表示，Hadoop 是一个框架，由执行不同任务的多个部分组成。有些人的任务是收集数据，有些人的任务是分析数据。
来吧，我们来看看Hadoop生态系统成员的组成部分和职责。
HDFS（存储）
HDFS 是 Hadoop 分布式文件系统的缩写。 HDFS 有两个角色不同的部分。嗯，这就是生育系统。是的，HDFS由名称节点和数据节点组成。
名称节点的作用是记录文件中的元数据。例如，文件大小、权限、文件存储位置等。同时，数据节点也有记录实际数据的作用。例如，二进制数等。
头晕了吧？相同的。呃哦。我不是在开玩笑。
就这么简单，HDFS就像一个咸蛋。这是蛋壳，还有蛋的部分。嗯，shell 就像一个名称节点。您可以从蛋壳的颜色、咸蛋生产标记（如果有）以及过期标记来判断它是否是咸蛋。然而，壳不是可以吃的东西。
当你买咸蛋时，你肯定想吃蛋，而不是壳。嗯，壳里的蛋就是数据节点。你可以吃咸蛋，感受一下口感、味道等。就像数据节点记录实际文件一样。
然而，名称节点和数据节点都很重要。就像咸蛋一样。你有没有买过咸蛋，但咸蛋没有壳？还是买咸蛋不加鸡蛋？就像本质上无法分离的货币一样。
纱
这是毛线吗？简单来说，Yarn 管理 HDFS 中的数据处理流程。进出的文件不可能不受管理。交通也有红绿灯，那有没有大数据呢？呵呵。
就像 HDFS 一样，Yarn 也分为 2 部分。第一部分称为资源管理器。嗯，这个功能类似于交通信号灯。如果绿灯亮（请求已接受），则可以记录新数据/文件（写入和读取）。同样，如果有红灯（请求被拒绝），则无法记录（写入和读取）数据/文件。
如果系统请求出现绿色或红色信号，节点管理器将充当交通警察。确保写入和读取数据流量根据请求运行。这个节点管理器肯定安装在每个数据节点上（参见 HDFS 部分）。
所以，HDFS和Yarn是Hadoop生态系统中必须存在的两个系统。由于这个 Hadoop 生态系统是开源的，因此您可以自定义此 Hadoop 生态系统中使用的许多或全部系统。有一个 Hadoop 生态系统的支持工具列表。
Sparks（内存中、数据流引擎）
猪（脚本）
Hive & Drill（Hadoop 上的 SQL 分析）
HBase（无 SQL 数据库）
还有其他人
上面的列表本质上是非常技术性的，因此很难解释，并且会扩大有关大数据的讨论。那么，转向下一个支持技术，好吗？
人工智能
是的，无论我们是否意识到，过去几年人工智能技术的兴奋已经帮助增加了市场对大数据的需求。
有什么相关性？
是的，人工智能或印度尼西亚语中的人工智能是一种可以预测情况并提供建议或见解的技术。因此，为了能够对某种情况进行预测，人工智能技术需要对大数据进行处理，以便获得更准确的分析结果。
你了解人工智能和大数据之间的关联吗？
事实上，人工智能的趋势已经开始不仅仅注入到智能手机中。而且还进入电子商务网站，以便它们能够提供“就像拥有购物助理一样”的用户体验。
当然，这在大数据的帮助下是不可能实现的。跟踪用户交易记录、用户经常在互联网上搜索什么内容以及用户最后查看过哪些项目。
所有痕迹都记录在大数据中，并将被处理和分析。随后，电子商务网站可以为您“可能”喜欢并会购买的产品提供推荐。
由于大数据的存在，数据和信息变得非常敏感。记录用户轨迹的公司必须真正具有高度的诚信度。
为什么？不要将用户数据出售给想要读取互联网上用户行为的第三方。
您听说过“数据是新石油”这个词吗？现在许多公司都需要有关用户习惯的数据。当然，重点是发展业务。这些数据用于产品开发目的以及客户体验。
因此，拥有用户数据的公司的诚信度将受到向第三方出售用户数据的有吸引力的报价的大量考验。
曾经震惊世界的案例就是Facebook。事实上，Facebook 不会将用户数据出售给第三方。只是Facebook滥用职权，允许第三方使用Facebook用户数据。当然，随后 Facebook 被判有罪。
因此，在使用大数据或任何数据时要小心。作为一家公司，当然不能滥用有关任何内容的用户数据。
除此之外，公司还必须确保产品用户知道他们的数据将存储在大数据中。为了安全起见，让用户选择是否同意存储和使用用户的数字跟踪记录用于公司发展目的。
作为用户，您应该知道您的数字活动将被记录。因此，更明智地使用数码产品。
区块链
比特币。当人们听到区块链这个词时，很多人都会将其与比特币联系起来。事实上，区块链的含义不仅仅是加密货币。
那么，区块链和大数据是什么关系呢？
来来来，看看下面的解释。
区块链是一种相对较新的数据分发方式。这种区 块链分配方式是独一无二的。数据一旦记录（写入），就无法修改或删除。所以，对于减少交易中的“欺诈”次数非常有效。
由于区块链数据分发方法的去中心化性质，这种情况可能会发生。因此，每笔交易都会被记录在多个相关渠道（银行、公司A、B、C、供应商A、B、C、政府）。因此，即使是高级经理也需要访问权限才能打开与交易相关的每个渠道的数据。
比如像这样。当你在网上商店买东西，结果发现你被骗了，追踪欺诈者会很容易。这是因为银行作为交易过程中的相关渠道，可以追踪参与交易过程的任何人。有趣的是，除了找到肇事者外，银行还可以用同样的方法记录所有被骗的人。
那么和大数据的关系就是，当交易发生的时候，大数据能够大规模的容纳和记录这些活动。与交易相关的多个渠道会刺激大量、多样化的数据。随着区块链的存在，对大数据的需求也会更大。
此外，预计区块链将提供更好的数据安全性。于是，全球大型IT公司开始开发和模拟区块链案例。例如IBM、AWS、微软等很多先驱公司（初创公司），他们已经开始针对很多案例开发这种方法。
事实上，支持大数据发展的技术还有很多。然而，上述 3 种技术（Hadoop 生态系统、人工智能和区块链）是亮点，因为它们被认为是/已经被正在阅读本文的您直接感受到。
大数据的好处
一旦您了解了什么是大数据以及大数据的未来，现在就是讨论大数据的好处的时候了。
大数据对企业有3个好处：
优化成本
大数据能够容纳来自各种来源的各种形式的数据。除此之外，通过Hadoop等生态系统进行深度数据处理和分析的能力，可以形成传统分析工具难以发现的新模式。
通常，这种新模式可以提高业务流 bwb 目录 程的效率。要么切断价值链，要么寻找成本更低的新目标市场群体。因此，公司可以最佳地利用成本。
例如，当您拥有一家化妆品公司时。化妆品公司通常与女性有联系。但是，一旦您的企业拥有电子商务网站。
数据显示，女性在电子商务网站上购物的频率确实更高。然而，尽管男性所占比例较小，但他们能够在购买的产品上花费更多。这对于商界人士来说无疑是一个绿色信号。如果他们专注于开发专门针对男性的产品怎么办？他们可以获得更大的利润空间。一个简单的例子就是这样。
提高业务效率和效率
有效性可以用两件事来解释。第一个含义是减少生产时间以实现最佳质量结果。例如，当互联网技术还无法传输电影时。您必须从互联网下载电影才能观看电影。
观看电影所需的时间是下载时间+观看时间。然而，当互联网技术能够传输电影时。您不再需要下载。只需直接通过设备上的互联网浏览器观看您喜欢的电影即可。花时间去观看，效果会好很多。
有效性的第二个含义是在一次工作时间内以最佳质量提高生产成果。比如说，当你还在上学的时候。当手机摄像技术无法产生清晰的图像时。
您不能拍摄老师讲解行程的黑板的照片。您不必拍照，而是必须将所有内容写在黑板上。所以，你没有专心听课。然而，当手机摄像技术发展起来并被允许在学校使用后，你不再需要将注意力分散在抄写和听老师讲解之间。
现在你可以在一份工作中获得两件事。首先是全神贯注地理解材料。第二是文档。
上面的两个类比显示了相同的共同点，即效率。
那么，这与大数据有什么关系呢？
是的，大数据有能力找到最快的生产方式。是否是更有效、高效的商流，消费者有很高的潜在“购买意愿”却被错过了。这一切都可以通过大数据更早地发现。
大数据可以让你进行全面的分析。除此之外，大数据产生的信息也可以说是近乎实时的，给人一种即时的印象。如果出现奇怪的图案，可以立即处理，不会留下滚雪球效应。
产品开发
通过读取互联网上的用户习惯和模式，公司可以利用大数据生成的信息来调整产品以适应市场利益。近乎实时地显示某种商品的趋势或需求增长的能力将为企业带来利润。
当某种东西最初出现激增时，商人可以利用这个时机开发适合市场利益的产品。因此，商界人士可以感受到消费者对某事“炒作”的好处。
除此之外，大数据还可以提供最受消费者欢迎的产品类型、产品1受欢迎和产品2不受欢迎的原因，甚至市场空缺等信息。除了为公司产品创造新机会外，还可以实现使产品适应消费者和潜在消费者期望的能力。
包装方式、包装颜色、产品香气、产品质感，都可以根据大数据的分析结果，根据市场需求进行调整。
结论
自进入信息时代以来。现在很多人都在竞相获得对业务发展有用甚至可以商业化的重要信息。然而，要获得有关某个行业的重要信息/重要模式，需要相当多的数据。您可以使用抽样方法，但要产生更精确的信息，您需要大量数据。
于是，大数据这个词就出现了。并不是所有规模大的数据都可以称为大数据。必须满足 3 个类别。首先是体积。其次是变化。第三是速度。
大数据的出现
当然需要技术的支撑来体现数据的经济本质。随着大数据技术的兴起，许多支撑技术应运而生。在支持大数据的众多技术中，有几种支持大数据的技术是您需要了解的。首先是Hadoop生态系统。除此之外，还有人工智能技术。最后一个是区块链。
大数据带来了许多对企业有用的好处。第一个好处是提高业务效率和效率。通过提高业务效率和效率，大数据还提供了其他好处，即成本优化的形式。除此之外，大数据还可以为产品开发提供有用的信息。产品可以越来越多地根据市场和其他利益进行定制。
由此也可以得出结论，大数据对于实现公司目标发挥着重要作用。大数据还使您可以更轻松地确定您正在运营的业务的后续步骤。
电子商务是一个“容器”，您可以使用它来获取满足业务需求的数据。因此，在为您的企业建立电子商务网站之前，您需要了解您的系统如何能够很好地处理和集成数据。
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