在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)應(yīng)用非常廣泛，特別是以企業(yè)為主，大數(shù)據(jù)更多的處理結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，采集、分析企業(yè)內(nèi)外部、行業(yè)、產(chǎn)業(yè)等數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，幫助企業(yè)對(duì)未來經(jīng)營(yíng)決策分析、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，意在解決、指導(dǎo)企業(yè)運(yùn)營(yíng)中未發(fā)生或已發(fā)生的問題，幫助企業(yè)開源節(jié)流。
“精準(zhǔn)”要有數(shù)據(jù)的支撐“精準(zhǔn)”，要有數(shù)據(jù)的支撐，利用大數(shù)據(jù)對(duì)客戶信息的整合分析是營(yíng)銷精準(zhǔn)與否的要害所在，堯都農(nóng)商銀行積極搭建全行的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，為后期客戶作為分析和用戶“畫像”的建立奠定基礎(chǔ)；“云+AI+5G”時(shí)代，需要更高性價(jià)比的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)服務(wù)，以滿足海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、分析和價(jià)值挖掘需求，熟悉主流的數(shù)據(jù)挖掘建模算法，如數(shù)據(jù)分析、分類預(yù)測(cè)、用戶畫像等；掌握數(shù)據(jù)分析模型的固化及部署工作，可進(jìn)行進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)建模、挖掘、清洗，可實(shí)現(xiàn)包括數(shù)據(jù)交互、特征提取、數(shù)據(jù)挖掘、分析報(bào)告等。
結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)具有特定結(jié)構(gòu)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)具有特定結(jié)構(gòu)，因此咱們通常都是可以通過關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（MySQL，Oracle等）的二維表（Table）的方式存儲(chǔ)和搜索，也可以建立索引；大數(shù)據(jù)采集是指通過RFID射頻數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等方式獲得各種類型的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)。
大數(shù)據(jù)一般分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，其中非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)越來越成為大數(shù)據(jù)的主要部分，每個(gè)部分包含一些技術(shù)要素，而某些要素又可根據(jù)結(jié)構(gòu)化程度共同作用形成特定的功能。
