速度描述了收集数据的组织可以使用数据的速度

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想要了解大数据的内部运作方式以及它如何帮助您的公司？我们将在下面讨论所有这些以及更多内容。 大数据的起源是什么？ 大数据的 是什么？ 为什么大数据很重要？ 大数据如何运作？ 大数据的好处和挑战是什么？ 有哪些常见的大数据用例？ 有哪些重要的大数据最佳实践？ 大数据的起源是什么？ 大数据源于数据库管理。尽管数据已经存在了数千年，但一旦数据的数量和速度超出了人类的能力，大数据这个术语就成为传输大量数据所必需的。当大量数字信息开始涌入时，公司需要创建工具来确保成功的数据存储并发现数据的价值。

领域的许多组织，尤其是硅谷的组织，都专注于创建处理大数据的框架。创建这些框架是为了处理数据量如此之大而无法由少量机器处理的场景。 如今，存在三种常见的数据类型：结构化、非结构化和半结构化。结构化是指在明确定义的表格中显示的数据，非结构化数据包括登录、网站点击、页面视图或视频视图等数据点，以及半结构化数据，其中包含结 购买电子邮件列表 构化和非结构化数据。 接下来我们就来说说大数据的 个 。 大数据的 是什么？ 大数据的 ：多样性、速度、数量、可变性、准确性、价值 大数据的三个主要特征通常被称为 ：多样性、速度和数量。 多样性是指数据集的不同组成。结构化、非结构化和半结构化数据是数据多样性的示例。

例如， 每年收集超过 万亿笔交易，每分钟大约收集 亿笔交易。 数量是指收集的数据的纯粹数量。如果 订阅者每小时上传 小时的数据，这就是一个很大的数据量。如果一个组织每小时处理 封电子邮件，数据量会明显减少，但速度仍然很高。 随着时间的推移，这三个 已经扩展到六个，包括可变性、准确性和价值。我们这些欣赏助记符的人感谢所有想出六个以字母 开头的描述性单词的人。 可变性涉及建立背景并理解数据如何不断变化。如果相同的过程不断给出不同的结果，那就是可变性。 真实性是指准确性。不可信的数据就是无用的数据。