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大数据分析的数据类型

交易数据(TRANSACTION DATA) 大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据,这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析,不仅仅包括POS或电子商务购物数据,还包括行为交易数据,例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。 人为数据(HUMAN-GENERATED DATA) 非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频,以及通过博客、维基,尤其是社交媒体产生的数据流。这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。 移动数据(MOBILE DATA) 智能手机和平板的使用越来越普遍。这些移动设备上的App都能够追踪和沟通无数事件,从App内的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)。 机器和传感器数据(MACHINE AND SENSOR DATA) 这包括功能设备创建或生成的数据,例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备可以配置为与互联网络中的其他节点通信,还可以自动向中央服务器传输数据,这样就可以对数据进行分析。机器和传感器数据是来自新兴的物联网(IoT)所...

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华为李旭成:破解智慧城市五大挑战责任编辑:xfuesx | 2016-09-12 14:54:21 本文摘自:互联网 在今年的华为全联接大会,笔者就智慧城市建设采访了华为联合创新与解决方案合作部部长李旭成。 李旭成部长指出当前智慧城市建设主要面临五个方面的挑战: 一、缺乏统筹规划和顶层设计 智慧城市建设,应该从全局的视角出发,进行总体架构的设计,对整个架构的各个方面、各个层次、各种参与力量、各种正面的促进因素和负面的限制因素进行统筹考虑和设计。如果不这样做,那么智慧城市各个环节、各板块就不能有机结合起来,就会出现投资建设越多,树立的IT烟囱越多。系统割裂、数据不通,并不是智慧城市建设想要达到的目的。 二、项目碎片化。 很多地方在智慧城市建设中,都有非常多的项目,很多项目都不大。这样看似将智慧城市建设分而治,实际上带来了很多新的问题,比如资源协调、项目协同、数据的共享等方面都存在不少问题,反而不利于智慧城市建设顺利推进。 三、项目决策周期长 政府项目的决策周期长,往往都在6个月以上。决策时间过长,需求方、建设方、投资方都会有相应的损失。 四、资金保障难 内地有的地方政府财政比较紧张,但是...

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