在充满活力的全球经济中，企业开始更加依赖客户，内部流程和业务运营的洞察力，以发现新的增长机会。在发现和确定这些见解的过程中，会生成大量复杂的数据集，然后必须由熟练的专业人员进行管理，分析和操作。这一大量数据的汇编统称为大数据。
那么，大数据有多大？ 业内大多数专业人士认为多TB或PB都是目前的大数据基准。然而，其他人则对提交具体数量犹豫不决，因为技术发展的快速发展可能会使今天的概念变得如此明显。还有一些人将定义与其背景相关的大数据。换句话说，大数据是一个主观标签，附加在人力和技术基础设施无法跟上公司数据需求的情况下。
大数据三有限四有限数据虽然“大”这个词意味着这样，但大数据并不是简单地用数量来定义，而是复杂性。许多被认为是大数据的小数据集不会消耗太多物理空间，但在性质上特别复杂。同时，需要大量物理空间的大型数据集可能不够复杂，不足以被视为大数据。
除了体积，大数据标签还包括数据种类和速度，构成大数据的三个V - 数量，种类和速度。Variety引用组织可以收集的不同类型的结构化和非结构化数据，例如事务级数据，视频和音频，或文本和日志文件。速度表示数据可用于分析的速度。
除了三个V之外，有些还为大数据定义添加了第四个。准确性表明数据完整性和组织信任数据的能力，并能够自信地使用它来做出关键决策。
大数据的使用如前所述，组织越来越多地转向大数据，以发现改善决策，机会和整体绩效的新方法。例如，可以利用大数据来解决当信息分散在几个不通过中央系统互连的不同系统时产生的挑战。通过跨系统聚合数据，大数据可以帮助提高决策能力。它还可以通过充当缓冲区来处理新数据以包含在数据仓库中或删除不常访问或老化的数据，从而增强数据仓库解决方案。
大数据可以让组织更好地了解运营问题，从而改善整体运营。操作见解可能取决于机器数据，其中包括从计算机到传感器或仪表到GPS设备的任何内容。大数据通过允许公司跟踪和分析购物模式，建议，购买行为以及其他已知影响销售的驱动因素，为客户的决策流程提供前所未有的洞察力。
网络安全和欺诈检测是大数据的另一种用途。通过访问实时数据，企业可以增强安全性和情报分析平台。他们还可以处理，存储和分析更广泛的数据类型，以提高情报，安全性和执法洞察力。
大数据市场大数据的挑战是通过识别模式和与这些模式的偏差将其转换为可用信息。许多公司正在寻找解决方案。经过商业智能认证的开发人员和软件提供商正在迎接这一挑战，将大数据管理转变为一个蓬勃发展的行业，私营行业和开源社区都有主要参与者。
大数据通常是信息技术部门的一个部门，需要精通编程和数据分析的人员来提取有意义的信息和见解。公司现在转向数据可视化工具，以利用大数据的力量，并将其交付给可以使用它的人。通过授予对大数据的更多访问权限，公司可以将更多数据转化为有用的信息，从而在更大范围内实现改进。
大数据会变得更加强大随着设备和交易的增长产生越来越复杂的数据流，有效地利用这些数据正迅速成为许多公司的重要竞争优势。事实上，一些公司认为数据是其最有价值的资产之一。因此，大型数据应该变得更大，因为组织需要更多更好的方法来利用现有数据并收集新的和新兴的数据类型来做出关键决策，回答以前认为无法实现的问题。
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