供應鏈大數(shù)據(jù) 類型供應鏈中的大數(shù)據(jù)主要包括以下四種類型類型:結構-2/。類型的這種多樣性也把數(shù)據(jù)分為結構華數(shù)據(jù)和非結構華數(shù)據(jù)，有哪些大的數(shù)據(jù)分析-2類型？大數(shù)據(jù) 類型大數(shù)據(jù)待分析數(shù)據(jù) 類型主要有四類:1，交易，更海量結構化工交易數(shù)據(jù)，這樣更大范圍的交易數(shù)據(jù) 類型都可以分析，不僅包括POS或電商購物數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù) Source:所有大型數(shù)據(jù)架構都是從源代碼開始的。這可以包括來自數(shù)據(jù) library的數(shù)據(jù)來自物聯(lián)網(wǎng)設備等實時源的數(shù)據(jù)以及從Windows日志等應用程序生成的靜態(tài)文件。實時消息接收:如果有實時源，需要在架構中建立一個機制來攝取數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)存儲:公司需要存儲數(shù)據(jù)這將通過大數(shù)據(jù)架構進行處理。一般來說，數(shù)據(jù)會存儲在數(shù)據(jù) Lake中，這是一個很大的非-結構chemical數(shù)據(jù)庫，很容易擴展。

這是因為批處理可以用來有效處理大批量數(shù)據(jù)，而實時數(shù)據(jù)需要即時處理才能帶來價值。批處理涉及長時間運行的作業(yè)，用于篩選、聚合和制備/分析。分析數(shù)據(jù)存儲:準備好要分析的數(shù)據(jù)后，需要把它們放在一個地方，方便對整個數(shù)據(jù)集的分析。分析數(shù)據(jù) storage的必要性在于公司所有的數(shù)據(jù)都聚集在一個地方，所以它的分析會比較全面，針對分析而不是交易進行優(yōu)化。

da 數(shù)據(jù)的四個基本特征如下:1 .數(shù)據(jù)大體積數(shù)據(jù)的明顯特點是規(guī)模巨大。隨著信息技術的發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模的不斷擴大，每個人的生活都被記錄在了大數(shù)據(jù)中，從而數(shù)據(jù)本身也爆炸了。其中Da 數(shù)據(jù)的計量單位逐漸發(fā)展，現(xiàn)在Da 數(shù)據(jù)的計量已經達到EB。2.類型品種在大量網(wǎng)民等因素的影響下，數(shù)據(jù)的來源非常廣泛，所以-2類型也是多樣的。

資料顯示結構華數(shù)據(jù)占總數(shù)的75%數(shù)據(jù)，但能產生高價值的數(shù)據(jù)卻不是結構。3.價值密度(Value)大數(shù)據(jù)所有價值在大數(shù)據(jù)的特征中占據(jù)核心地位，大數(shù)據(jù)的總量與其價值密度成反比。同時對海量基礎數(shù)據(jù)進行處理后提取任何有價值的信息。在大數(shù)據(jù)飛速發(fā)展的今天，人們一直在探索如何提高計算機算法處理海量數(shù)據(jù)的速度，提取有價值的信息。