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Phrases参考译文NewWordsNewWordsNewWordsNewWordsPhrasesPhrasesAbbreviationsListeningtoTextA大数据基础1.什么是大数据?根据Gartner的说法,大数据是大容量、快速和多样的信息资产,它们需要经济高效的创新的信息处理形式,以增强洞察力和决策能力。这个定义清楚地回答了“什么是大数据?”这一问题。大数据是指必须处理和分析的复杂和巨大的数据集,以发现可以使企业和组织受益的有价值的信息。但是,大数据有一些基本原则,这使得回答什么是大数据变得更加简单:•它是指大量数据,其随着时间呈指数增长。•它是如此庞大,以至于无法使用常规数据处理技术进行处理或分析。•它包括数据存储、数据挖掘、数据分析、数据共享和数据可视化。•该术语是一个全面的术语,包括数据、数据框架以及用于处理和分析数据的工具和技术。参考译文1.大数据的特征2.1数据量大大数据意味着海量数据。它曾经是员工创建的数据。现在,因为数据是由机器、网络和诸如社交媒体之类的系统上的人员交互生成的,因此要分析的数据量很大。2.2多样性多样性指结构化和非结构化数据有许多来源和类型。我们曾经存储来自电子表格和数据库等来源的数据。现在,数据以电子邮件、照片、视频、音频、监视设备、PDF等形式出现。各种各样的非结构化数据给存储、挖掘和分析数据带来了麻烦。2.3高速性大数据速度处理数据从业务流程、机器、网络以及人类与社交媒体站点交互、移动设备等流入的速度。数据流很大而且是连续的。这些实时数据可以帮助研究人员和企业做出有价值的决策,如果您能够掌握数据流入的速度,则可以提供战略竞争优势和投资回报率。参考译文参考译文2.4真实性大数据真实性是指数据中的偏差、噪声和异常。存储和挖掘的数据是否对正在分析的问题有意义?在制定大数据策略时,你需要团队和合作伙伴共同努力,以保持数据干净并防止“脏数据”在系统中累积。2.5有效性就像大数据的真实性一样,有效性的问题也意味着数据对于预期用途而言是正确且准确的。明确有效的数据是做出正确决策的关键。2.6易变性大数据易变性是指数据有效期为多长时间以及数据应存储多长时间。在实时数据的世界中,需要确定数据在什么时候不再与当前分析相关。大数据显然涉及的问题不仅限于数量、多样和速度,还涉及其他问题,如真实性、有效性和易变性。3.大数据如何工作?大数据背后的主要思想是:对某一事情了解得越多就越能获得洞察力,更能做出决定或找到解决方案。在大多数情况下,此过程是完全自动化的。但要在分析工具、机器学习甚至人工智能的帮助下实现这一目标,需要了解大数据的工作原理并正确设置一切。处理大量数据需要一个真正稳定且结构良好的基础架构。它将快速处理海量和不同类型的数据,这可能会使单个服务器或群集过载。这就是为什么需要在大数据背后拥有一个经过深思熟虑的系统。应该根据系统容量考虑所有过程。对于大型公司来说,这可能需要成百上千的服务器。你可以想象,这可能要花费大量的资金。当你添加所需的所有工具时,费用就多了。因此,你需要了解大数据三个主要操作,以便可以事先计划预算,并构建最佳的系统。

参考译文3.1整合大数据总是从许多来源收集的,因此需要找到处理巨量信息的新策略和技术。在某些情况下,我们正在谈论流入你系统的PB级信息,因此将如此大量的信息集成到你的系统中将是一个挑战。你必须按照业务需要和客户可以理解的正确格式来接收、处理和格式化数据。3.2管理如此大量的信息,还需要什么?需要一个存放它的地方。可以存储在云中、本地或同时在两者中。还可以选择以什么形式存储数据,以便可以按需实时提供数据。这就是越来越多的人选择云存储解决方案的原因,因为它支持当前的计算要求。3.3分析好的,你已经接收并存储了数据,但是需要对其进行分析以便使用。探索你的数据并使用它来做出任何重要的决定,例如了解客户主要研究了哪些功能,或使用它来共享研究。使用它来做你想做的和需要的一切。参考译文4.大数据的优势4.1改善业务流程大数据的最大优势可能是它可以帮助企业获得巨大的竞争优势。除了能够更好地了解和定位目标客户之外,分析大数据还可以改善和优化业务运营的某些方面,例如通过挖掘大数据,零售商不仅可以探索消费和生产方式,还可以促进库存管理、改善供应链、优化分销渠道等。4.2检测欺诈使用大数据的这个优势来自实施机器学习技术。它可以帮助银行和其他金融机构经常在持卡人都不知道的情况下,检测出像用信用卡欺诈购买等欺诈行为。4.3改善客户服务大数据分析程序中最常见的目标之一就是改善客户服务。当今的企业从不同的来源(例如客户关系管理(CRM)系统、社交媒体以及其他客户联系点)捕获大量信息。通过分析大量信息,他们可以了解用户的口味和喜好。在大数据技术的帮助下,他们能够创造比以往任何时候都更加响应灵敏、个性化和准确的客户体验。参考译文参考译文5.大数据的缺点尽管大数据有很多优势,但它仍然面临一些严峻的挑战,这些挑战使其实施变得困难或冒险。5.1隐私和安全问题大数据的最大缺点可能是它会使企业成为网络攻击者的软目标。甚至大型企业也经历过大规模数据泄露的事件。但是,随着GDPR的实施,企业越来越多地尝试在流程、协议和基础架构上进行投资,以能够维护大数据。5.2对技术专业知识的需求处理大数据需要大量的技术能力,这是大数据专家和数据科学家成为IT领域收入丰厚且令人垂涎的团队的主要原因之一。培训员工或雇用专家来处理大数据可能会轻易地显著增加企业成本。6.大数据未来的发展方向在哪?大数据已经在许多领域改变了游戏规则,而且无疑将继续增长。一旦我们周围的一切都开始使用互联网(物联网),那么使用大数据的可能性将是巨大的。我们可得到的数据量只会增加,而分析

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