如何收集大数据?

　　说数据驱动的决策统治着世界可能不会太大胆。收集大数据可以打开重要的见解，以改进您的业务战略和活动。那里有大量数据，其增长远未达到终点。预计到 2025 年，互联网上将有 63 泽字节的数据浮动。我们在这里谈论的是 21 个零 - 一个深不可测的数据量。好消息是，对于许多大大小小的企业来说，如此庞大的数据负载可能会很方便。如果您渴望打开这个潘多拉魔盒，我们将提供一些有价值的提示，告诉您如何安排。

　　什么是大数据?

　　大数据可以描述为超大数据集。大数据用于发现模式、问题或其他见解，有利于决策。如此庞大的数据库通常共享“3V”作为共同特征：体积。标题很明显，但与常规数据库的大数据差异是大量信息。它可能是数十 TB 的原始数据，因此容量是区分大数据的关键因素之一。

　　速度。大数据伴随着快速的接收速度而来。在最佳情况下，实时收集和分析大数据。

　　种类。如此大的数据集没有任何固定的格式。大数据代表各种类型的信息单元，包括传统和替代数据类型。不管是结构化数据集还是非结构化数据集;如果它是音频、文本或视频格式——它被视为大数据。如果数据以非文本形式出现，通常需要不同的处理。最近有两个额外的 V 越来越受欢迎——价值和真实性。如果你能在这些点上打上所有的复选标记，它就可以被认为是大数据。大数据的类型

　　数据可以通过两种不同的方式生成——可以是人为生成的，也可以是设备生成的。设备驱动的数据集通常很整洁，而人工生成的信息通常以不同的格式共享，并且批量收集可能会很混乱。

　　大数据通常根据其结构分为三类。对比类型数据的分析是不同的，因此了解您必须处理的数据类型至关重要。

　　#1 结构化数据

　　这种类型最容易使用。它是根据预设参数组织的，适用于数据库中的所有单元。例如，电子表格中的行和列中呈现的数据通常属于结构化类型。由于结构化数据集具有更多的有形价值，因此更容易对刮板进行编程以根据特定标准收集它。结构化大量原始数据可能是一个相当大的问题，因此如果您认真对待数据分析，您应该考虑使用解析器。您可以购买现成的解析器或自己构建它——这两种选择都包含一些优点和缺点，我们在这篇博文中进行了详细描述。

　　#2 非结构化数据

　　这是一种在结构上没有任何接近整洁或整洁的数据。通常需要一些时间来解开非结构化数据集的隐藏圣杯并使它们适合分析。为了使其可读，您必须将非结构化数据转换为结构化格式。翻译过程并不容易，并且可能因每种格式而异。顺便说一句，在组织这些数据时，上下文并不是最后的——在这个过程中提供的上下文越多，数据转换的最终结果就越准确。

　　#3 半结构化数据

　　中间总应该有东西吧?它通常是与元数据详细信息配对的非结构化数据。例如，如果您上传图片，则发布时间将成为附加的附加元信息，并与发布的图像一起使用。它不仅可以是时间，还可以是位置、联系人或设备信息以及 IP 地址。因此，在半结构化数据案例中，核心内容是非结构化的，但其组件允许根据某些特征对内容单元进行分组。半结构化数据的分析通常遵循与非结构化数据库相同的过程，但是，如果收集的原始数据是半结构化的，则可能更容易过滤和分组。

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