大数据一词在不同的地方被使用，许多人可能会觉得它的重要性正在增加。但是，要想知道大数据到底是什么的确切答案却很困难。在这里，我们将介绍大数据的基础知识、如何使用大数据和示例，以及使用大数据时面临的挑战。
什么是大数据
大数据通常被视为 “大量数据”。在实际使用大数据一词的早期，目标是收集大量数据并从中得出一些东西。但是，当今使用的大数据一词不仅仅是由定量规模来定义的。它代表的东西稍微复杂一些，可能性也不同。让我们来看看什么是大数据，以及为其明确定义而提出的三个 V 的概念。
大数据用三个 V 表示
在2000年代初，一家IT研究公司的分析师TAG Rainey将大数据定义为需要三个V。这三个是音量、速度和多样性。
当每个人听到大数据这个词时，每个人都会想到 “量”。如您所见，TAG Rainey的定义还包括数据量。首先，关于大数据将从大量数据中产生什么的想法是基础，随着时间的发展，处理的数据量甚至更加巨大。此处定义的数量也意味着数据量本身，但它也包括处理大量数据的能力。
速度并不代表数据来去的速度。数据更新的频率及其变化的速度。特别是，互联网上的数据在不断变化，除非它是一个能够对其做出响应的系统，否则不可能根据情况得出结果。大数据还需要这些变化的速度和相应的更新频率。
多样性可能是 “仅有大量数据” 和 “大数据” 之间区别中最明显的部分。在像以前一样进行数据聚合的情况下，数据通常被格式化并存储为结构化数据。但是，大数据不仅包括数字数据，还包括音频、视频、文本和电子邮件、股票价格和财务信息等非结构化信息。您还需要能够处理结构化和非结构化数据。
作为大数据的定义，这个 “三个V” 是主流，总结一下，大数据可以描述为 “数据组及其处理能力中多样而大量的变化”。
大数据包括处理数据的系统
正如三个 V 定义的多样性所表达的那样，大数据包括非结构化数据以及数字和字符串等结构化数据。传统系统很难处理这些条件下的数据，但是这里需要大数据是有原因的。人们对使用这些以前难以处理的非结构化数据的期望越来越高。
大数据可能代表数据本身，但仅此并不能扩大利用范围和可能性。它还必须包括一个速度快的系统，以适应各种各样的信息的变化。
大数据使用示例
那么，什么时候真正使用大数据呢？
使用眼动追踪数据区分消费者行为
眼动追踪是一种观察人眼球运动以了解他们在看什么的技术。有一个例子可以积累这些眼动追踪数据并将其用于分析消费者行为。
主要饮料制造商将眼动追踪集成到自动售货机中，以分析收集的数据，以确定产品的放置位置和位置。这导致了消费者行为数据类型的增加，提高了分析的有效性并增加了销售额。
通过排名更新的频率提高网站的信心
电子商务行业可能是最热衷于使用大数据的行业。众所周知，推荐功能对一般电子商务网站非常有效。此推荐功能使用了大数据。据说，如何利用大数据决定了电子商务网站的结果。
除了简单地利用大数据外，还强调推荐功能和销售排名功能的更新频率是获得网站信任的一个因素。大数据分析的频率和反映结果的速度越来越重要。
专业由汽车导航系统的数据指定
在某些情况下，从汽车导航系统收集的数据被分析为大数据，并安全地用于交通。汽车导航系统传输驾驶员突然踩刹车的部分，并将数据积累到服务器上。安全地图作为大数据进行了分析，并根据结果创建。汽车导航系统反映了通过大数据分析预测可能发生的交通事故，并通知驾驶员。据报道，这大大降低了事故发生率。
关于如何使用大数据，还有许多其他例子。详细了解如何使用大数据。
→ 大数据的用例-已经开始使用大数据
应对利用大数据挑战的三个障碍
大数据可以做很多事情，但仍然存在挑战。使用大数据存在三个障碍，如果不解决这些障碍，就无法产生最初的效果。
数据收集和分析的基础设施
大数据需要分析，分析需要正确的数据。收集这些数据时，它可能包含大量不可用的垃圾数据。您拥有的垃圾数据越多，分析的效率就越低，反映结果所需的时间也就越长。如果需要时间，结果的实时性质可能会丢失且无法使用。
此外，即使没有足够的系统用于分析或部门间的系统合作，也很难利用大数据。
为了充分利用大数据，必须创造从数据收集到分析的条件和环境。
数据存储和安全
如何使用大数据的一个例子是分析客户的购买行为。从这一点可以看出，公司存储的大数据通常包括客户数据。
此类信息的泄露可能导致对公司失去信任，甚至使业务难以运营。我们必须记住，物联网是广泛的，一切都连接到因特网，我们必须意识到所处理信息的重要性。运行大数据时，需要密切注意安全管理。
人力资源严重短缺的问题
在日本，人力资源短缺被视为许多工业领域的问题。信息通信技术领域也类似，处理大数据的专业人员短缺。迫切需要培养和保护操作大数据的专业人员和数据科学家。
大数据的利用正在改变各个行业
我们介绍了什么是大数据以及存在哪些挑战。
今天，通过使用大数据，世界各地的各个行业将面临重大变化。大数据可能会改变公司的服务、销售策略甚至运营系统。大数据潜力巨大，有望带来丰厚的变革。
