大数据的7个重要的类型_结构化和非结构化

star2017 1年前 ⋅ 1018 阅读

大数据的7个重要的类型_结构化和非结构化

大数据是在很多文章拦腰抱住一个术语,并为那些谁明白大数据意味着是好的,但对于那些挣扎到底大数据是什么理解,它可以得到令人沮丧。有大数据,因为它经常被用来作为一个包罗万象的术语,一切从实际数据集大数据技术和大数据分析的几个定义。然而,本文将重点放在数据的正促使日益增长被称为大数据的数据集合的实际类型。具体来说,我们着眼于组织的外部创建的数据,这些数据可分为两大类:结构化和非结构化

结构化数据

1.创建

创建的数据就是这样; 数据业务创造故意,一般的市场调研。这可能包括客户调查或焦点小组。它还包括研究更现代的方法,如创建,收集消费者信息忠诚度计划,或要求用户创建一个帐户和登录,而他们都在网上购物。

2.挑衅

一个福布斯文章激起定义数据,“让人们表达意见的机会。”每次一个客户费率餐厅,员工,采购经验或他们正在创造一种产品挑起数据。点评网站,如Yelp的,也产生这种类型的数据。

3.成交

交易数据也是相当不言自明。企业收集完成每一笔交易数据,通过在线购物车或店内的收银购买是否完成。商家也收集有关导致在线购买的步骤数据。例如,一个客户可能会点击横幅广告,导致他们的产品页面,然后刺激购买。

作为解释福布斯文章,“成交数据是一个功能强大的方式来理解什么是买,那里有人买,而当。匹配该类型与其他信息的数据,如天气,可以产生甚至更多的见解。(我们知道,人们购买更多的弹出式蛋挞在沃尔玛当风暴预测。)“

4.编译

汇编的数据收集在每个美国家庭的数据巨大的数据库。公司Acxiom公司喜欢收集东西像信用评分,地理位置,人口,购买和注册车辆信息营销公司可以再访问补充消费者数据。

5.实验

实验数据被创建时的企业尝试不同的营销材料和信息,看看哪些是最有效的消费者。您还可以看看实验数据创建和交易数据的组合。

非结构化数据

在商业世界的人一般都非常熟悉上述结构化数据的类型。然而,非结构化有点不太熟悉,不是因为有少,但之前的技 ​​术,如的NoSQL和Hadoop的走过来,利用非结构化数据是不可能的。事实上,正在创建大多数数据今天非结构化的。非结构化数据,顾名思义,缺乏结构。它不能根据点击,购买或条形码云集,所以究竟是什么?

6.捕获

捕获的数据创建被动地因一个人的行为。每当有人进入谷歌上搜索术语,是可以用于捕捉未来利益的数据。我们的智能手机的GPS信息是被动的数据的另一个例子可以与大数据技术来捕获。

7.用户生成

用户产生的数据由所有个体每天把因特网上的数据。从推特,Facebook的职位,对新闻报道的意见,以把视频在YouTube上,个人创造了巨大的数据量,企业可以用它来更好的目标消费者,并得到反馈的产品。

大数据是由许多不同类型的数据的。上面列出的七个类型包括包含在大数据的频谱外部数据。有,当然,许多类型的内部数据有助于大数据为好,但希望打破数据的向下类型可以帮助您更好地了解为什么将所有这些数据转化为大数据是如此的强大业务。

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