大数据与传统数据的区别，来认识下吧（干货）

大数据与传统的数据技术的差别：

# # 1:1MB # 1024 KB，2:1GB=1024MB，3:1TB=1024GB，4:1TB=1024 TB=

大体上数据获取的方式：

大数据与传统数据显著特点：

1、数据规模大：传统数据技术主要使用现有关系数据库中的数据来分析和处理这些数据，找到一些相关性，并通过使用数据相关性来创造价值。这些数据规模相对较小，可以通过数据库的分析工具进行处理。但是，大数据量太大，数据库分析工具无法分析。

2、非结构化数据：传统数据主要在关系数据库中分析，而大数据可以处理图像、声音、文件等非结构化数据。

3、处理方式不同：由于大数据规模和非结构化数据这两个因素，无法用所有数据分析大数据。如何在大数据分析中选择数据？这需要基于一些标签进行数据提取。因此，在大数据处理过程中，一个流程流被添加到传统数据中。它是在写入数据时标记数据，然后在使用大数据时根据标记提取数据。这个过程类似于找书:如果你在你的个人书柜里，很容易找到一本书，所以当你买一本书的时候，你可以直接把它放在书柜上而不需要任何处理。然而，如果图书馆买了一本书，你很难不经过任何处理就找到一本书。因此，当一本新书被入库时，图书馆会先给每本书贴上标签，这个贴标签的过程类似于Stream的工作。

与传统数据相比，大数据的主要特征可以概括为:数据量大、数据类型复杂、数据价值无限。

大量数据很容易理解。过去，我们使用千字节作为存储数据的单位，一个电子表格有几十到几百字节。现在我们经常谈论千兆字节、千兆字节甚至千兆字节的数据量，它们的数量关系如下。

更直观地说，《红楼梦》中1KB相当于512个汉字，1MB相当于6个字.淘宝在2015年3月每天可以产生大约7TB的数据，相当于4000万份《红楼梦》，而中国最大的图书馆——中国国家图书馆拥有3000万份藏书。从这个角度来看，我们的大数据实际上是大量的数据。

自有数据和外部数据是数据采集的两个主要渠道。在我们自己的数据中，我们可以有目的地通过一些爬虫软件爬行，例如爬行一组用户的微博关注数据、汽车论坛中各种车型的引用等。用户保留的大部分数据是公司的产品或业务。用户在使用产品或业务时会留下一系列行为数据，这些数据构成了我们数据库的主体。通常，数据分析是基于用户保留的数据。用户上传的数据，如认证的自拍照、地址簿、历史通话清单和其他需要用户主动授权的数据，通常是业务运营中的关键数据。与自身数据的获取相比，外部数据的获取要简单得多，大部分是基于API接口传输，少量数据通过离线事务以表格或文件的形式离线传输。这种数据既可以标上价格标签，也可以共享。交易双方承诺共享数据并寻求共同发展。

相同的大数据和传统数据以非常不同的方式传输。传统数据可以通过离线传统文件或邮件或第三方软件传输。随着应用编程接口的成熟和普及，应用编程接口也随着时代的发展而逐渐标准化和统一。程序员只需两天就可以完成一个接口的开发，接口数据传输的效率可以达到毫秒级。

传统数据的记录方式：

大数据的记录方式：

显然，传统数据和大数据记录数据的最大区别在于大数据不仅描述对象，而且大数据和传统数据的核心区别在于其不可估量的价值。传统数据的价值体现在信息的传递和表达上，这是对现象的描述和反馈，使人们能够通过数据了解数据。大数据是现象发生的完整记录。通过数据，我们不仅可以了解对象，还可以分析对象，掌握对象的操作规则，挖掘对象的内部结构和特征，甚至了解对象本身不知道的信息。