當今科技界的主要資產是大數據。當Covid-19大流行襲擊經濟和工作空間，并迫使每個人都進行遠程專業化時，是大數據彌補了這個空缺，大數據鋪平了道路，并加速了工作戰略的發展。

需要收集，組織和處理的大型數據集在專業上被稱為大數據。數據過載的問題并不新鮮，但是技術為解決計算機行業日益混亂的局面提供了解決方案。

什么是大數據？

大數據基本上指的是大型數據集或用于處理大型數據集的計算策略和技術的類別。它定義了每天淹沒企業的結構化和非結構化數據。大數據是使用洞察力和分析來預測未來并檢測準確的解決方案和答案并做出適當決策的公司的巨大潛力。

大數據歷史

“大數據”一詞表示難以管理的大數據集。值得注意的是，當AI機制對其進行評估時，并不會考慮數據量。數據的特征由員工使用的技術和獲得可觀收益的技術輸入提供。大數據的概念在2000年代初得到了廣泛的認可。（ 一篇文章讓你讀懂大數據）

為什么大數據很重要？

數據在存儲多少數據及其使用方式方面變得越來越重要。但是，大數據以其高效性而著稱，例如

• 降低成本
• 減少時間
• 通過存儲數據和優化產品開發新產品
• 智能準確的決策

大數據是一個循環過程

大多數大數據解決方案都采用集群計算。這導致了大數據分析生命周期中技術入侵的開始。

集群計算

由于尚未解決來自各種來源的數據的主要問題，因此群集計算在填補空白方面起著重要作用。單個計算機很難自行對數據進行排序。因此，公司尋求群集計算機的幫助，在該計算機中，軟件將許多小型計算機的資源結合在一起，以尋求提供多種好處。

• 資源池-添加CPU，內存和大數據的組合和共享是有益的。大數據不能存儲在單個空間中，這樣做是不夠的。
• 高可用性-在存儲目的中共享數據時，可以防止硬件和軟件故障。該故障可能會影響對數據和處理的訪問，從而破壞實時分析的概念。
• 易于擴展-在水平擴展時，系統無需對機器上的物理資源進行擴展即可對所需資源的變化做出反應。

數據移動的一般類別及其過程可以分為四類。

將數據攝取到系統中

數據存儲的第一步是數據攝取。該過程涉及獲取原始數據并將其添加到系統中。系統在輸入過程中遇到的一些障礙是數據源的格式和質量。有一個稱為攝取工具的后門，可以用來對問題進行分類。

將數據持久存儲

持久意味著利用分布式文件系統進行原始數據存儲。攝取后使其成為可靠磁盤的數據存儲管理是持久性存儲。該操作占用了輸入數據的數量，可用性要求以及分布式計算層，從而需要更復雜的存儲系統。

計算和分析數據

最重要的處理發生在計算和分析數據以獲得結果的過程中。計算層是系統的多樣化部分，因為需求和最佳方法可以通過詳細的分析獲得更好的準確答案。

可視化結果

以一種容易適應和吸引人的方式呈現數據將有助于更好地理解。識別數據隨時間變化的趨勢和變化通常比值本身更重要。可視化是對大數據整個周期的補充。

許多組織正在為某些類型的工作負載采用大數據，并使用大數據來補充其現有的分析和業務工具以最大化收入。即使大數據不適合所有工作方式，仍然必須以各種方式收集和存儲它們。可能不是現在，但是有一天，存儲的數據將變成無價的資產。

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