“大数据”是一个常用的术语，用于描述具有挑战性的数据处理, 由于数据量大，处理这些数据的传统方法几乎是不可能的.
“大数据”可以分为六个领域，也被称为6v.
Volume
例如，企业的日常运营可能会产生大量数据, 社交媒体流和一般商业交易.
Velocity
随着科技和互联网以前所未有的速度发展, 数据发送和接收的速度每天都在增加. 这也意味着对这些数据的反应时间比以往任何时候都更加紧迫.
Variety
数据自形成以来在许多方面发生了变化，并且有许多不同的形式. 结构的多样性是可能出现问题的主要领域，其中一部分是半结构化或完全非结构化的.
可变性
数据流现在可能是零星的和不可预测的，许多组织专注于他们的社交媒体存在和利用“趋势”内容.
Veracity
数据可能来自许多不同的来源，这可能会影响质量，这可能会使处理数据变得极其困难，并且在大多数情况下会导致进一步的问题.
Value
对大多数公司来说, 这是“大数据”最重要的因素，因为它决定了他们可以从中得到什么，以及这些数据有多有用.
“大数据”有多有用?
“大数据”的有用性取决于你处理数据的能力，以及你的系统处理数据的能力.
大数据需要大量的存储空间，因为它的数量庞大，许多组织都选择使用大数据 基于云的存储/托管解决方案 为了支持这一点.
最好有一个合适的框架(例如 Apache Hadoop(例如)处理所有数据，并将信息格式化为更易于理解的形式.
有了所有这些系统，你的公司的收益将是指数级的.
从“大数据”中提取的信息已被证明有助于提高客户满意度, 通过获取有关客户行为的情报，开展市场营销活动，并使整体业务运作合理化.
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