如何将大数据分为不同的类别

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从分类大数据到选择大数据解决方案

如果您花时间研究过大数据解决方案，那么您一定知道它不是一个简单的任务。本系列将介绍查找满足您需求的大数据解决方案所涉及的主要步骤。

我们首先介绍术语 “大数据” 所描述的数据类型。为了简化各种大数据类型的复杂性，我们依据各种参数对大数据进行了分类，为任何大数据解决方案中涉及的各层和高级组件提供一个逻辑架构。接下来，我们通过定义原子和复合分类模式，提出一种结构来分类大数据业务问题。这些模式有助于确定要应用的合适的解决方案模式。我们提供了来自各行各业的示例业务问题。最后，对于每个组件和模式，我们给出了提供了相关功能的产品。

第 1 部分将介绍如何对大数据进行分类。本系列的后续文章将介绍以下主题：

定义大数据解决方案的各层和组件的逻辑架构 理解大数据解决方案的原子模式 理解用于大数据解决方案的复合（或混合）模式 为大数据解决方案选择一种解决方案模式 确定使用一个大数据解决方案解决一个业务问题的可行性 选择正确的产品来实现大数据解决方案

依据大数据类型对业务问题进行分类

业务问题可分类为不同的大数据问题类型。以后，我们将使用此类型确定合适的分类模式(原子或复合)和合适的大数据解决方案。但第一步是将业务问题映射到它的大数据类型。下表列出了常见的业务问题并为每个问题分配了一种大数据类型。

按类型对大数据问题分类，更容易看到每种数据的特征。这些特征可帮助我们了解如何获取数据，如何将它处理为合适的格式，以及新数据出现的频率。来自不同来源的数据具有不同的特征;例如，社交媒体数据包含不断传入的视频、图像和非结构化文本

使用大数据类型对大数据特征进行分类

按特定方向分析大数据的特征会有所帮助，例如以下特征：数据如何收集、分析和处理。对数据进行分类后，就可以将它与合适的大数据模式匹配：

1、分析类型 — 对数据执行实时分析还是批量分析。请仔细考虑分析类型的选择，因为这会影响一些有关产品、工具、硬件、数据源和预期的数据频率的其他决策。一些用例可能需要混合使用两种类型：

2、欺诈检测;分析必须实时或近实时地完成。

3、针对战略性业务决策的趋势分析;分析可采用批量模式。

4、处理方法 — 要应用来处理数据的技术类型(比如预测、分析、临时查询和报告)。业务需求确定了合适的处理方法。可结合使用各种技术。处理方法的选择，有助于识别要在您的大数据解决方案中使用的合适的工具和技术。

5、数据频率和大小 — 预计有多少数据和数据到达的频率多高。知道频率和大小，有助于确定存储机制、存储格式和所需的预处理工具。数据频率和大小依赖于数据源：

按需分析，与社交媒体数据一样 实时、持续提供(天气数据、交易数据) 时序(基于时间的数据)

6、数据类型 — 要处理数据类型 — 交易、历史、主数据等。知道数据类型，有助于将数据隔离在存储中。

7、内容格式(传入数据的格式)结构化(例如 RDMBS)、非结构化(例如音频、视频和图像)或半结构化。格式确定了需要如何处理传入的数据，这是选择工具、技术以及从业务角度定义解决方案的关键。

8、数据源 — 数据的来源(生成数据的地方)，比如 Web 和社交媒体、机器生成、人类生成等。识别所有数据源有助于从业务角度识别数据范围。该图显示了使用最广泛的数据源。

9、数据使用者 — 处理的数据的所有可能使用者的列表：

业务流程 业务用户 企业应用程序 各种业务角色中的各个人员 部分处理流程 其他数据存储库或企业应用程序

10、硬件 — 将在其上实现大数据解决方案的硬件类型，包括商用硬件或最先进的硬件。理解硬件的限制，有助于指导大数据解决方案的选择。

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