“数据”被定义为“由计算机执行操作的数量，字符或符号，其可以以电信号的形式存储和传输并记录在磁，光或机械记录介质上”，作为快速谷歌搜索会显示。
大数据的概念并不复杂; 顾名思义，“大数据”指的是大量数据太大而无法通过传统工具进行处理和分析，并且数据无法有效存储或管理。由于大数据量呈指数级增长 - 超过500 TB的数据单独上传到Face book，在一天内 - 它代表了分析方面的真正问题。
但是，大数据分析的潜力巨大。对这些数据进行适当的管理和研究可以帮助公司根据使用统计数据和用户兴趣做出更好的决策，从而帮助他们实现增长。根据从大数据分析机会收到的反馈，一些公司甚至提出了新的产品和服务。
分类对任何学科的研究都是必不可少的。因此，大数据被广泛分为三种主要类型，即 -
1.结构化数据(http://www.4gc3.com)
结构化数据用于以有序的方式引用已经存储在数据库中的数据。它占现有总数据的约20％，在编程和计算机相关活动中使用最多。
结构化数据机器和人类有两种来源。从传感器，网络日志和财务系统收到的所有数据都归入机器生成的数据。这些包括医疗设备，GPS数据，服务器和应用程序捕获的使用统计数据以及通常通过交易平台移动的大量数据，仅举几例。
人工生成的结构化数据主要包括人类输入计算机的所有数据，例如他的姓名和其他个人详细信息。当一个人点击互联网上的链接，甚至在游戏中移动时，数据就会被创建 - 公司可以使用它来确定他们的客户行为并做出适当的决定和修改。
2.非结构化数据(http://www.4gc3.com)
虽然结构化数据驻留在传统的行列数据库中，但非结构化数据却相反 - 它们在存储中没有明确的格式。创建的其余数据，大约占非结构化大数据总帐户的80％。一个人遇到的大多数数据都属于这一类 - 直到最近，除了存储或手动分析之外，没有什么可做的。
非结构化数据也根据其来源分类为机器生成的或人为生成的。机器生成的数据可以解释所有卫星图像，各种实验的科学数据以及各种技术方面捕获的雷达数据。
人工生成的非结构化数据遍布互联网，因为它包括社交媒体数据，移动数据和网站内容。这意味着我们上传到Facebook或Instagram处理的图片，我们在YouTube上观看的视频甚至我们发送的短信都会导致巨大的堆，这是非结构化数据。
3.半结构化数据。(http://www.4x6q.com)
非结构化数据和半结构化数据之间的界限一直不清楚，因为大多数半结构化数据看起来都是非结构化的。半结构化数据中包含的信息不包括传统数据库格式的结构化数据，但包含一些使其更易于处理的组织属性。例如，NoSQL文档被认为是半结构化的，因为它们包含可用于轻松处理文档的关键字。
大数据分析已被发现具有明确的商业价值，因为其分析和处理可以帮助公司实现成本降低和显着增长。因此，您不必等待太长时间才能充分利用这一优秀商机的潜力。
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