数据有各种形状、颜色和大小。
它可以是电子表格、结构化数据，或者只是文本文档、视频和图像。
有必要了解现有的品种以及如何分析和储存每种品种。
真实性
数据的速度和种类不断增长，但这些元素也在发生变化，且不一定一致。
想象一下社交媒体——它们如何定期生成信息？
它们完全依赖于用户操作，尽管看起来是这样，但我们并不是每天 24 小时都保持连接。
真实性的理念也可以应用于每日、季节性和特定事 秘鲁 WhatsApp 号码数据 件的数据，这些数据会产生大量的信息并带来管理挑战。
价值
面对如此庞大的数据量，当您真正需要它时，您很可能会忘记所有的事情。
其中一个主要原因是跨不同平台的连接和信息传输非常困难。
因此，有必要连接和关联元素，创建层次结构和与数据的多重链接 - 换句话说，在它们之间创建链接。
为何创建大数据？
每天都会产生大量信息——而且过去几年一直都在积累——这些信息已不再只是一堆数据，而是洞察力的来源。
因此，有必要思考一个分析模型，帮助企业在众多字节中找到有价值的想法。
大数据就是这个解决方案。
它使组织不仅能够在明确的地方发现机会，而且还可以通过关联和交叉引用复杂数据，以及通过结构化、非结构化和多结构化数据的分类来发现机会。
以视觉方式传达复杂数据的完整指南
如何解释数据？
你可能已经明白了数据对于大数据的重要性。毕竟，这里已经多次提到数据了。
但数据类型不止一种。
基本上，任何信息都可以这样定义，但不同的格式可以促进、阻碍或指导公司进行分析。
数据分为两种类型：结构化数据和非结构化数据。让我们进一步了解一下它们。
非结构化数据
多年来，数据库已经能够更轻松地解释数据。
这在很大程度上是因为这些数据库存储了类似的信息，例如电子表格、计算、函数和数字，这有助于分析这些内容。
然而，新的数据格式已经出现——而且它们不像以前那么容易解释。
这些被称为非结构化数据，是未经组织或不易被传统数据库和已知数据格式理解的信息。
一般来说，这些元素主要是文本。博客元数据、图像和推文是非结构化数据的例子。
结构化（或多结构化）数据
另一方面，有些数据格式很容易被数据库识别，从而有利于分析和处理。
它们被称为结构化（或多结构化）数据。
这些类型的数据来自人与机器之间的交互，例如网络应用程序和社交媒体。
一个很好的例子就是来自网络用户行为的数据——也称为日志。
它是文本、图像和类似表格或交易信息的结构数据的混合。
数字化进步已经改变了大部分数据，为结构化数据带来了更多格式。
随着品牌、消费者和平台之间的关系不断演变，趋势是这些类型的数据将继续演变和变化。
大数据的就业市场是什么样的？
大数据在企业中的引入产生了对专门从事数据推断的专业人员的需求，主要是在统计领域。
然而，仅仅专注于统计并不是公司所喜欢的。
BD 的主要特征之一是能够找到增加销售额的机会；因此，分析师必须了解他们所从事的工作领域。
例如，从事营销工作的大数据分析师需要熟悉：