大數據分為三類

❶ 寧波北侖2017年住房公積金可以取出來嗎

符合條件就可以提取。
可提取住房公積金賬戶余額的情況：

1、購買、建造、翻建、大修自有住房的;

2、離休、退休的;

3、完全喪失勞動能力，並與單位終止勞動關系的;

4、到國外、港、澳、台地區定居的;

5、償還住房貸款本息的;

6、被納入本市城鎮居民最低生活保障范圍並支付房租的;

7、職工在職期間被判處刑罰、職工住房公積金轉入集中封存戶兩年後仍未重新就業、職工戶口遷出本市、非本市戶口職工離開本市並與所在單位終止勞動關系的。

公積金提取流程：

1、單位經辦人到銀行服務網點領購《住房公積金提取申請書》、現金(轉賬)支票;

2、職工申請提取住房公積金時,應當按照規定向單位提供有關證明材料,單位核實後填寫《住房公積金提取申請書》和現金(轉賬)支票,並加蓋預留印鑒,個人住房公積金賬戶在管理中心集中戶的職工提取住房公積金時,攜帶相關證明材料直接到管理中心業務大廳或區縣分中心管理部櫃台申請;

3、職工按照規定攜帶《住房公積金提取申請書》和相關證明材料到銀行服務網點(區縣分中心管理部)申請提取住房公積金;

4、工作人員審核職工提供的資料合格後,為職工辦理提取審核,列印《受理回執》交職工確認,將《受理回執》的一聯和證明材料原件交給員工;

5、提取的住房公積金轉入職工本人住房公積金聯名卡儲蓄賬戶。

❷ 大數據的特徵包括

大數據的特徵如下：

1、大量

大數據的特徵首先就是數據規模大。隨著互聯網、物聯網、移動互聯技術的發展，人和事物的所有軌跡都可以被記錄下來，數據呈現出爆發性增長。

2、多樣

數據來源的廣泛性，決定了數據形式的多樣性。可以分為三類，一是結構化數據，如財務系統數據等，其特點是數據間因果關系強；二是非結構化的數據，如視頻、圖片等，其特點是數據間沒有因果關系；三是半結構化數據，如文檔、網頁等，其特點是數據問的因果關系弱。

3、高速

數據的增長速度和處理速度是大數據高速性的重要體現。與以往的報紙、書信等傳統數據載體生產傳播方式不同，在大數據時代，大數據的交換和傳播主要是通過互聯網和雲計算等方式實現的，其生產和傳播數據的速度是非常迅速的。

4、價值

大數據的核心特徵是價值，其實價值密度的高低和數據總量的大小是成反比的，即數據價值密度越高數據總量越小，數據價值密度越低數據總量越大。任何有價值的信息的提取依託的就是海量的基礎數據，當然如何通過強大的機器演算法更迅速的在海量數據中完成數據的價值提純。

❸ 什麼是大數據，大數據的的基本特徵是什麼

什麼是大數據，大數據的的基本特徵是什麼

大數據(big data)，是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據 *** 。 1. 數據量大，TB，PB，乃至EB等數據量的數據需要分析處理。 2. 要求快速響應，市場變化快，要求能及時快速的響應變化

什麼是大數據，大數據的特徵和結構有那些

大數據(Big Data)是指「無法用現有的軟體工具提取、存儲、搜索、共享、分析和處理的海量的、復雜的數據 *** 。」業界通常用4個V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大數據的特徵。
一是數據體量巨大(Volume)。截至目前，人類生產的所有印刷材料的數據量是200PB(1PB=210TB)，而歷史上全人類說過的所有的話的數據量大約是5EB(1EB=210PB)。當前，典型個人計算機硬碟的容量為TB量級，而一些大企業的數據量已經接近EB量級。
二是數據類型繁多(Variety)。這種類型的多樣性也讓數據被分為結構化數據和非結構化數據。相對於以往便於存儲的以文本為主的結構化數據，非結構化數據越來越多，包括網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等，這些多類型的數據對數據的處理能力提出了更高要求。
三是價值密度低(Value)。價值密度的高低與數據總量的大小成反比。以視頻為例，一部1小時的視頻，在連續不間斷的監控中，有用數據可能僅有一二秒。如何通過強大的機器演算法更迅速地完成數據的價值「提純」成為目前大數據背景下亟待解決的難題。
四是處理速度快(Velocity)。這是大數據區分於傳統數據挖掘的最顯著特徵。

基於大數據的社群營銷特徵是什麼？

社群營銷，是基於圈子、人脈概念而產生的營銷模式。通過將有共同興趣愛好的人聚集在一起，將一個興趣圈打造成為消費家園。
可以通過大數據預測進行組建社群為企業做宣傳搞活動，讓社群形成一個宣傳途徑或者一個小的發布平台，不過性質的社群，依賴於群主對群的組織和維護能力。

什麼是大數據 大數據是什麼

作為一名工作兩年多的大數據系統研發師，之前在北京老男孩教育學習了四個多月的大數據，總結我學習和工作兩年來對大數據的理解，從具體的應用上，也大概可以分為三類。一是決策支持類的二是風險預警類的第三種是實時優化類的從三個維度，我個人對大數據在各行業應用的可能性做了一個定位，但這個定位還是非常定性和粗略的，具體可能還需要對行業有更多的大數據應用的探討和探索。我也是看書學的，但是效果很慢。

揭秘大數據的產生，什麼是大數據

「大數據」是指以多元形式，許多來源搜集而來的龐大數據組，往往具有實時性。
大數據(big data,mega data)，或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
大數據的5V特點:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值密度)、Veracity（真實性）。
第一，Volume(大量)，數據體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別。
第二，Variety(多樣)，數據類型繁多，如前文提到的網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息，等等。
第三，Value(價值密度)，價值密度低。以視頻為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒。
第四，Velocity(高速)，處理速度快。1秒定律。最後這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。物聯網、雲計算、移動互聯網、車聯網、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的感測器，無一不是數據來源或者承載的方式。
所以通俗來說，大數據就是通過各種不同渠道收集到的大量數據，堆積起來幫助做決策分析的數據組

什麼是大數據技術？大數據的概念

那麼什麼是大數據呢技術？大數據的概念是什麼呢？本文就為大家詳細解讀大數據的構成、模型和未來大數據發展方向： 大數據概念： 隨著每天互聯網上海量數據的產生，數據分析尤其顯得重要。所謂大數據技術，就是從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。 大數據產生的原因： 大數據時代的來臨是由數據豐富度決定的。首先是社交網路興起，互聯網上每天大量非結構化數據的出現。另外，物聯網的數據量更大，加上移動互聯網能更准確、更快地收集用戶信息，比如位置、生活信息等數據。從這些數據每天增加的數量來說，目前已進入大數據時代。 大數據書籍推薦： 一、《大數據-正在到來的數據革命.以及它如何改變 *** .商業與我們的生活》 大數據浪潮，洶涌來襲，與互聯網的發明一樣，這絕不僅僅是信息技術領域的革命，更是在全球范圍啟動透明 *** 、加速企業創新、引領社會變革的利器。 二、《大數據——大價值、大機遇、大變革(全彩)》 從實證的角度探討了大數據對社會和商業智能的影響，能否對大數據進行處理、分析與整合將成為提升企業核心競爭力的關鍵，什麼是大數據技術？既是一場大機遇，也將引發一場大變革！

什麼是大數據？什麼叫大數據？

要提一下魔據的數據不錯的

大數據概念：什麼是大數據？

大數據(big data)，或稱海量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。
4V特徵：Volume(大量)、Velocity(實時)、Variety(多樣)、Value(價值)。
大數據已經成為各類大會的重要議題，管理人士們都不願錯過這一新興趨勢。毫無疑問，當未來企業嘗試分析現有海量信息以推動業務價值增值時，必定會採用大數據技術。

什麼是大數據，大數據的核心價值是什麼？

大數據(BigData)是指「無法用現有的軟體工具提取、存儲、搜索、共享、分析和處理的海量的、復雜的數據 *** 。」業界通常用4個V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大數據的特徵。

• 數據體量巨大(Volume)。截至目前，人類生產的所有印刷材料的數據量是200PB，而歷史上全人類說過的所有的話的數據量大約是5EB(1EB=210PB)。

• 數據類型繁多(Variety)。相對於以往便於存儲的以文本為主的結構化數據，非結構化數據越來越多，包括網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等，這些多類型的數據對數據的處理能力提出了更高要求。

• 價值密度低(Value)。價值密度的高低與數據總量的大小成反比。如何通過強大的機器演算法更迅速地完成數據的價值「提純」成為目前大數據背景下亟待解決的難題。

• 處理速度快(Velocity)。大數據區分於傳統數據挖掘的最顯著特徵。根據IDC的「數字宇宙」的報告，預計到2020年，全球數據使用量將達到35.2ZB。

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社交網路，讓我們越來越多地從數據中觀察到人類社會的復雜行為模式。社交網路，為大數據提供了信息匯集、分析的第一手資料。從龐雜的數據背後挖掘、分析用戶的行為習慣和喜好，找出更符合用戶「口味」的產品和服務，並結合用戶需求有針對性地調整和優化自身，就是大數據的價值。

所以，建立在上述的概念上我們可以看到大數據的產業變化：

1大數據飛輪效應所帶來的產業融合和新產業驅動

2信息獲取方式的完全變化帶來的新式信息聚合

3信息推送方式的完全變化帶來的新式信息推廣

4精準營銷

5第三方支付——小微信貸，線上眾籌為代表的互聯網金融帶來的全面互聯網金融改革

6產業垂直整合趨勢以及隨之帶來的產業生態重構

7企業改革以及企業內部價值鏈重塑，擴大的產業外部邊界

8 *** 及各級機構開放，透明化，以及隨之帶來的集中管控和內部機制調整

9數據創新帶來的新服務

❹ 大數據是什麼意思

問題一：大數據是什麼意思 大數據是指整個分析運營的各個方面的數據整合。特別是指互聯網帶來的整個方方面的物流 信息流 資金流都在數據分析下整合
希望你能接受這個答案。

問題二：大數據是什麼意思？ 大數據（big data），是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據 *** 。大數據是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的加工能力，通過加工實現數據的增值。

問題三：現在說的大數據是什麼意思 最早提出「大數據」時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：「數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。」 「大數據」在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日，卻因為近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。大數據作為雲計算、物聯網之後IT行業又一大顛覆性的技術革命。雲計算主要為數據資產提供了保管、訪問的場所和渠道，而數據才是真正有價值的資產。企業內部的經營交易信息、互聯網世界中的商品物流信息，互聯網世界中的人與人交互信息、位置信息等，其數量將遠遠超越現有企業IT架構和基礎設施的承載能力，實時性要求也將大大超越現有的計算能力。如何盤活這些數據資產，使其為國家治理、企業決策乃至個人生活服務，是大數據的核心議題，也是雲計算內在的靈魂和必然的升級方向。
中文名：大數據時代
外文名：Big data

問題四：什麼是大數據，大數據的意義是什麼？ 大數據的意思就是數據要在線，這樣你的數據才能有價值，用於分析或者處理。大量的數據在線後的分析才有意義。可能得到你想要的數據，電影里好多這種素材，比如人臉的搜索，人員的定位，人流的分析，運行的狀態等等都有使用。現在做這些應用的也很多，只是落地的還稍微少一點。還是為了創造價值。

問題五：移動大數據是什麼意思 從海量的數據里進行擷取、管理、處理、並整理之後，獲得你需要的資訊

電影《紙牌屋》的成功就是其中一個例子，Netflix（引進紙牌屋的公司）作為世界上最大的在線影片租恁服務商，從其網站點擊率、下載量、搜索請求和評論等眾多海量數據中進行分析與預測後，認為紙牌屋能火，因此選擇引進《紙牌屋》

問題六：什麼是大數據 大數據是什麼意思 「大數據」不是「數據分析」的另一種說法！大數據具有規模性、高速性、多樣性、而且無處不在等全新特點，具體地說，是指需要通過快速獲取、處理、分析和提取有價值的、海量、多樣化的交易數據、交互數據為基礎，針對企業的運作模式提出有針對性的方案。由於物聯網和智能可穿戴的普及帶來的，生產線上普通的藍領員工，前台電話員，等企業內的低階員工也成為產生大數據的數據內容的一部分，數據的產生除了來自社交網路，網站，電子商務網站，郵箱外，智能手機，各種感測器，和物聯網，智能可穿戴設備。
大數據營銷與傳統營銷最顯著的區別是大數據可以深入到營銷的各個環節，使營銷無處不在。如用戶的偏好？上網的時間段？上網主要瀏覽頁？對頁面和產品的點擊次數？網站上的用戶評價對他的影響？他會在哪些地方分享對產品和購物過程的體驗？這些都是對用戶網上消費和品牌關注度的深入分析，可以直接影響用戶消費的傾向等商業效果。
大數據徹底改變企業內部運作模式，以往的管理是「領導怎麼說？」現在變成「大數據的分析結果」，這是對傳統領導力的挑戰，也推動企業管理崗位人才的定義。不僅懂企業的業務流程，還要成為數據專家，跨專業的要求改變過去領導力主要體現在經驗和過往業績上，如今熟練掌握大數據分析工具，善於運用大數據分析結果結合企業的銷售和運營管理實踐是新的要求。
當然大數據對企業的作用一個不可迴避的關鍵因素是數據的質量，有句話叫「垃圾進，垃圾出」指的是如果採集的是大量垃圾數據會導致出來的分析結果也是毫無意義的垃圾。此外，企業內部是否會形成一個個孤立的數據孤島，數據是否會成就企業內某些人或團隊新的權力，導致數據不能得到實時有效地分享，這些都會是阻礙大數據在企業中有效應用的因素。
而隨著大數據時代的到來，對大數據商業價值的挖掘和利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。業內人士稱，電商企業通過大數據應用，可以探索個人化、個性 化、精確化和智能化地進行廣告推送和推廣服務，創立比現有廣告和產品推廣形式性價比更高的全新商業模式。同時，電商企業也可以通過對大數據的把握，尋找更 多更好地增加用戶粘性，開發新產品和新服務，降低運營成本的方法和途徑。

問題七：什麼是大數據時代 世界包含的多得難以想像的數字化信息變得更多更快……從商業到科學，從 *** 到藝術，這種影響無處不在。科學家和計算機工程師們給這種現象創造了一個新名詞：「大數據」。大數據時代什麼意思?大數據概念什麼意思?大數據分析什麼意思?所謂大數據，那到底什麼是大數據，他的來源在哪裡，定義究竟是什麼呢?

一：大數據的定義。
1、大數據，又稱巨量資料，指的是所涉及的數據資料量規模巨大到無法通過人腦甚至主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。
2、大數據技術，是指從各種各樣類型的大數據中，快速獲得有價值信息的技術的能力，包括數據採集、存儲、管理、分析挖掘、可視化等技術及其集成。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理(MPP)資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。
互聯網是個神奇的大網，大數據開發也是一種模式，你如果真想了解大數據，可以來這里，這個手機的開始數字是一八七中間的是三兒零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。
3、大數據應用，是 指對特定的大數據 *** ，集成應用大數據技術，獲得有價值信息的行為。對於不同領域、不同企業的不同業務，甚至同一領域不同企業的相同業務來說，由於其業務需求、數據 *** 和分析挖掘目標存在差異，所運用的大數據技術和大數據信息系統也可能有著相當大的不同。惟有堅持「對象、技術、應用」三位一體同步發展，才能充分實現大數據的價值。
當你的技術達到極限時，也就是數據的極限」。大數據不是關於如何定義，最重要的是如何使用。最大的挑戰在於哪些技術能更好的使用數據以及大數據的應用情況如何。這與傳統的資料庫相比，開源的大數據分析工具的如Hadoop的崛起，這些非結構化的數據服務的價值在哪裡。

二：大數據的類型和價值挖掘方法
1、大數據的類型大致可分為三類：
1)傳統企業數據(Traditionalenterprisedata)：包括 CRM systems的消費者數據，傳統的ERP數據，庫存數據以及賬目數據等。
2)機器和感測器數據(Machine-generated/sensor data)：包括呼叫記錄(CallDetail Records)，智能儀表，工業設備感測器，設備日誌(通常是Digital exhaust)，交易數據等。
3)社交數據(Socialdata)：包括用戶行為記錄，反饋數據等。如Twitter，Facebook這樣的社交媒體平台。
2、大數據挖掘商業價值的方法主要分為四種：
1)客戶群體細分，然後為每個群體量定製特別的服務。
2)模擬現實環境，發掘新的需求同時提高投資的回報率。
3)加強部門聯系，提高整條管理鏈條和產業鏈條的效率。
4)降低服務成本，發現隱藏線索進行產品和服務的創新。

三：大數據的特點
業界通常用4個V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大數據的特徵。具體來說，大數據具有4個基本特徵：
1、是數據體量巨大
數據體量(volumes)大，指代大型數據集，一般在10TB規模左右，但在實際應用中，很多企業用戶把多個數據集放在一起，已經形成了PB級的數據量;網路資料表明，其新......>>

問題八：大數據，是指什麼?_?怎麼解釋 大數據(big data,mega data)，或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

問題九：徵信大數據是什麼意思？ 大數據是指所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、處理、並整理成為服務於 經營決策的資訊。大數據徵信是指什麼呢？簡單的說，例如電商行業京東做出判斷的消費數據信息就是大數據徵信。大數據征 信是伴隨互聯網金融發展起來的。目前徵信機構有很多，不乏後起之秀如立木徵信，使用互聯網技術抓取或介面合作獲取徵信 數據，並且可以接入央行徵信。隨著互聯網金融的發展，大數據徵信與央行徵信會不斷融合直至融為一體，真正的滿足數據的 完整性，可以更加全面地評估信用，為企業或個人提供決策分析、風險評估以及生活場景的應用。

❺ 大數據存儲技術都有哪些

1. 數據採集：在大數據的生命周期中，數據採集是第一個環節。按照MapRece應用系統的分類，大數據採集主要來自四個來源：管理信息系統、web信息系統、物理信息系統和科學實驗系統。

2. 數據訪問：大數據的存儲和刪除採用不同的技術路線，大致可分為三類。第一類主要面向大規模結構化數據。第二類主要面向半結構化和非結構化數據。第三類是面對結構化和非結構化的混合大數據，

3。基礎設施：雲存儲、分布式文件存儲等。數據處理：對於收集到的不同數據集，可能會有不同的結構和模式，如文件、XML樹、關系表等，表現出數據的異構性。對於多個異構數據集，需要進行進一步的集成或集成處理。在對不同數據集的數據進行收集、排序、清理和轉換後，生成一個新的數據集，為後續的查詢和分析處理提供統一的數據視圖。

5. 統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、t檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測、殘差分析，嶺回歸、logistic回歸、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析等方法介紹了聚類分析、因子分析、快速聚類與聚類、判別分析、對應分析等方法，多元對應分析(最優尺度分析)、bootstrap技術等。

6. 數據挖掘：目前需要改進現有的數據挖掘和機器學習技術;開發數據網路挖掘、特殊群挖掘、圖挖掘等新的數據挖掘技術;突破基於對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術;突破面向領域的大數據挖掘技術如用戶興趣分析、網路行為分析、情感語義分析等挖掘技術。

7. 模型預測：預測模型、機器學習、建模與模擬。

8. 結果：雲計算、標簽雲、關系圖等。

關於大數據存儲技術都有哪些，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

❻ 大數據的特徵包括哪些

1、規模性

隨著信息化技術的高速發展，數據開始爆發性增長。大數據中的數據不再以幾個GB或幾個TB為單位來衡量，而是以PB(1千個T)、EB(1百萬個T)或ZB(10億個T)為計量單位。

2、多樣性

多樣性主要體現在數據來源多、數據類型多和數據之間關聯性強這三個方面。

數據來源多，企業所面對的傳統數據主要是交易數據，而互聯網和物聯網的發展，帶來了諸如社交網站、感測器等多種來源的數據。

而由於數據來源於不同的應用系統和不同的設備，決定了大數據形式的多樣性。大體可以分為三類：一是結構化數據，如財務系統數據、信息管理系統數據、醫療系統數據等，其特點是數據間因果關系強;二是非結構化的數據，如視頻、圖片、音頻等，其特點是數據間沒有因果關系;三是半結構化數據，如HTML文檔、郵件、網頁等，其特點是數據間的因果關系弱。

數據類型多，並且以非結構化數據為主。傳統的企業中，數據都是以表格的形式保存。而大數據中有70%-85%的數據是如圖片、音頻、視頻、網路日誌、鏈接信息等非結構化和半結構化的數據。

數據之間關聯性強，頻繁交互，如遊客在旅遊途中上傳的照片和日誌，就與遊客的位置、行程等信息有很強的關聯性。

3、高速性

這是大數據區分於傳統數據挖掘最顯著的特徵。大數據與海量數據的重要區別在兩方面：一方面，大數據的數據規模更大;另一方面，大數據對處理數據的響應速度有更嚴格的要求。實時分析而非批量分析，數據輸入、處理與丟棄立刻見效，幾乎無延遲。數據的增長速度和處理速度是大數據高速性的重要體現。

4、價值性

盡管企業擁有大量數據，但是發揮價值的僅是其中非常小的部分。大數據背後潛藏的價值巨大。由於大數據中有價值的數據所佔比例很小，而大數據真正的價值體現在從大量不相關的各種類型的數據中。挖掘出對未來趨勢與模式預測分析有價值的數據，並通過機器學習方法、人工智慧方法或數據挖掘方法深度分析，並運用於農業、金融、醫療等各個領域，以期創造更大的價值。

❼ 認知大數據，大數據的數據類型有哪些

數據類型

結構化數據：能夠用數據或統一的結構加以表示，人們稱之為結構化數據，如數字、符號。傳統的關系數據模型，行數據，存儲於資料庫，可用二維表結構表示。

半結構化數據：所謂半結構化數據，就是介於完全結構化數據（如關系型資料庫，面向對象資料庫中的數據）和完全無結構的數據（如聲音、圖像文件等）之間的數據，XML、HTML文檔就屬於半結構化數據。它一般是自描述的，數據的結構和內容混在一起，沒有明顯的區分。

第二層面是技術，技術室大數據價值體現的手段和前進的技術。在這里分別從雲計算， 分布式處理技術，存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從採集，處理，存儲到形成結構的整個過程。

第三層面是實踐，實踐是大數據的最終價值體現。在這里分別從互聯網的大數據，企業的大數據和個人的大數據等方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。

❽ 在產業鏈條中,大數據通常分為哪幾類

分為四大類：
1、科研大數據
2、 互聯網大數據
3、企業大數據
4、感知大數據