Цифровые достижения преобразовали большу

[zakiyatasnim]

Как интерпретировать данные?
Вы, вероятно, уже поняли важность данных для Big Data. В конце концов, данные упоминались здесь несколько раз.

Однако существует более одного типа данных.

По сути, любую информацию можно определить подобным образом, но существуют различные форматы, которые могут облегчать, затруднять или направлять анализ, проводимый компаниями.

Данные делятся на два типа: структурированные и неструктурированные. Давайте узнаем немного больше о каждом из них.

Неструктурированные данные
С течением лет базы данных стали более способны интерпретировать данные.

Во многом это произошло из-за того, что в этих базах данных хранится схожая информация, такая как электронные таблицы, расчеты, функции и числа, что облегчает анализ этого контента.

Однако появились новые форматы данных, и их не так легко интерпретировать, как раньше.

Это так называемые неструктурированные данные — информация, которая не организована или которую сложно понять с помощью традиционных баз данных и известных форматов данных.

В целом, эти элементы в основном являются текстами. Метаданные блогов, изображения и твиты являются примерами неструктурированных данных.

Структурированные (или мультиструктурированные) данные
С другой стороны, некоторые форматы данных легко распознаются базами данных, что облегчает анализ и обработку.

Их называют структурированными (или мультиструктурированными) данными.

Эти типы данных получаются в результате взаимодействия людей и машин , например, через веб-приложения и социальные сети.

Хорошим примером являются данные, полученные в результате поведения пользователей в Интернете, также известные как журналы.

Это смесь текста, изображений и данных, структурированных Уругвай WhatsApp Материал как формы или транзакционная информация.

ю часть этих данных , предоставив еще больше форматов для тех, которые считаются структурированными.

Учитывая постоянное развитие отношений между брендами, потребителями и платформами, тенденция такова, что эти типы данных будут продолжать развиваться и меняться.

Каков рынок труда в сфере больших данных?
Внедрение больших данных в деятельность компаний вызвало потребность в специалистах, специализирующихся на извлечении выводов из данных, в основном в области статистики.

Однако специализация исключительно на статистике — не совсем то, что предпочитают компании.

Одной из основных характеристик BD является возможность поиска возможностей для увеличения продаж , поэтому аналитики должны обладать знаниями в области, в которой они работают.

Например, аналитик больших данных, работающий в маркетинге, должен быть знаком с:

Генерация лидов .