什么是网络大数据

第一步是从各种在线渠道采集和摄取数据，包括网站日志、社交媒体、电商平台等。这些数据需要存储在安全、可扩展、持久的存储库中，以便后续处理和分析。

接下来需要对原始数据进行转换，使其变为可消费的格式，如排序、聚合和连接数据等。通过数据处理和分析，企业可以发现有价值的见解，并做出数据驱动的决策。

有效利用网络大数据还需要强大的计算能力和数据可视化工具。分布式计算能力可以满足大数据处理的高性能需求，而数据可视化工具则让利益相关者能够探索和交互式分析数据。

随着物联网（IoT）的兴起，来自各种联网设备的数据也可以整合到大数据分析系统中，为企业提供更深入的见解和背景信息。

随着互联网和通信技术的发展，全球有效信息交换量从20世纪80年代的281PB增长到2007年的65EB，预计到2014年将达到667EB，这种数据量的指数级增长推动了大数据技术的兴起。

有人提出了大数据的"5V"特征：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）和Veracity（真实性），大数据技术的核心目标是从海量多样的数据中提取有价值的真实信息。

大数据技术在多个领域得到了广泛应用，如利用手机数据和卫星图像估算贫困水平、某竞选团队利用大数据分析获胜等。大数据为医疗、就业、犯罪、自然灾害管理等领域的数据驱动决策提供了新的机遇。

大数据技术的战略意义不仅在于掌握海量数据，更在于专注于有价值的数据，并通过处理提高数据的"加工能力"，实现数据"增值"。这是大数据发展的核心驱动力。

结构化数据是指具有固定格式或数据模型的数据，如关系数据库中的数据。这种数据通常易于存储、查询和分析。网络上的结构化数据包括网上交易记录、金融交易数据等。

非结构化数据是指没有预先定义的数据模型或格式的数据，如文本文件、图像、视频等。网络上的非结构化数据包括社交媒体上的帖子、评论、网页内容等。处理和分析非结构化数据通常更具挑战性。

半结构化数据介于结构化和非结构化数据之间，部分有结构，部分无结构。常见的半结构化数据包括XML文件、JSON数据等。网络上的半结构化数据包括网络日志、电子邮件等。

流数据是指持续不断生成的数据流，如社交媒体信息流、网络传感器数据等。流数据需要实时或近实时处理和分析。

网络活动数据包括用户在网络上的各种在线活动数据，如浏览记录、点击流数据等。这些数据对于网站优化、个性化推荐等具有重要价值。

随着移动设备的普及，移动数据成为一种重要的网络大数据类型，包括移动应用使用数据、位置数据等。

网络大数据的数据量通常远远超过传统数据集，其规模可达到TB甚至PB级别。相比之下，传统数据集的数据量较小，通常在GB级别。网络大数据的海量数据来源于互联网上的各种渠道，如网站日志、社交媒体互动、电子商务交易等。

网络大数据包含了结构化、半结构化和非结构化数据，数据类型丰富多样，包括文本、图像、音频、视频等。而传统数据则主要是结构化的数据，如关系型数据库中的表格数据，网络大数据的多样性使得其处理和分析更加复杂。

网络大数据的生成速度极快，往往需要实时处理和分析。例如，社交媒体上的用户互动数据就需要实时获取和处理。而传统数据的生成速度相对较慢，通常是批量式的处理。

由于网络大数据的特性，其分析方法与传统数据有所不同。网络大数据分析更多地采用数学建模、优化算法、归纳统计等方法，以发现数据间的关联性并进行预测。而传统数据分析则主要使用描述性统计方法，用于商业智能等领域。