¿Cuáles son las cuatro características principales del big data?

Big Data se refiere a colecciones de datos cuyo tamaño supera las capacidades de procesamiento de los ordenadores tradicionales. En la era actual de Internet, los big data se han utilizado y desarrollado ampliamente en la economía, la tecnología, la política y otros campos. Big data tiene cuatro características: gran volumen, alta velocidad, muchos tipos y baja densidad de valor. Estas cuatro características se presentarán en detalle a continuación.

1. Gran cantidad de datos

La característica principal del big data es la enorme cantidad de datos, que normalmente consta de miles de millones o más de datos. Estos datos incluyen datos estructurados (como datos en bases de datos tradicionales), datos semiestructurados y datos no estructurados. En comparación con las bases de datos tradicionales, la cantidad de datos almacenados en big data está creciendo muy rápidamente y la cantidad de datos almacenados en un solo día puede alcanzar decenas de miles de millones o más.

2. Rápido

Con el desarrollo de la automatización industrial, el Internet de las Cosas y otras tecnologías, siguen surgiendo sistemas de monitorización en tiempo real que generan cada vez más datos en un periodo cada vez más corto. De vez en cuando, dispositivos como controladores de vuelo, sensores de monitoreo de terremotos y teléfonos inteligentes envían datos a la plataforma de big data. Por tanto, Big Data requiere un procesamiento rápido de los datos. Por ejemplo, en el campo financiero, los inversores no sólo necesitan acceso en tiempo real a información como los precios de las acciones y los volúmenes de negociación, sino que también necesitan determinar y procesar rápidamente el impacto de estos datos en la toma de decisiones.

3. Múltiples tipos

Una de las características del big data es su gran variedad, incluyendo datos estructurados, datos semiestructurados y datos no estructurados. Entre ellos, los datos estructurados se pueden extraer y limpiar para obtener información útil; los datos semiestructurados requieren la aplicación de aprendizaje automático y otras tecnologías para extraer información significativa, por lo general requieren el uso de procesamiento de lenguaje natural, imágenes y videos, y otras tecnologías; . Analizar, procesar y minar.

4. Baja densidad de valor

Big data recopila una gran cantidad de datos fríos o irrelevantes a expensas de una cantidad considerable de datos, por lo que su densidad de valor es relativamente baja. Por lo tanto, cuando se trata de big data, es necesario utilizar herramientas algorítmicas avanzadas (como aprendizaje automático, aprendizaje profundo) y técnicas de ciencia de datos para transformar big data en conocimientos utilizables y descubrir el enorme valor oculto en ellos.

En resumen, las cuatro características de Big Data, a saber, gran cantidad, velocidad rápida, muchos tipos y baja densidad de valor, nos ayudan a comprender las características de los datos y las aplicaciones de los datos. Cada vez más empresas están comenzando a aplicar tecnología de big data y a utilizar interfaces visuales para mostrar resultados, lo que permite que big data desempeñe un papel más crítico. Con el desarrollo de tecnologías como Internet de las cosas y la inteligencia artificial, las perspectivas de aplicación de big data se ampliarán.