实现“产品系列化、运营集团化、通路国际化、服务本地化、办公智能化”
的目标，打造世界一流的智能应用及运营管理平台。
小编已经在《网言网语》栏目中给各位网友遍及了许多科技名词，像5G、才智城市、人工智能、第四次工业革命今日咱们来聊一聊大数据。
跟着科技的开展，人人成为了数据的出产者，数据量呈指数增加，现在又跟着物联网、感知监测设备等技能的开展，不只人是数据发生的组成部分，其他非人物体、地上信息、空气检测信息都能作为数据发生源，而且无时无刻都在发生数据。全球大数据进入加快开展时期，数据总量每年增加50％。
大数据尽管已经是咱们耳熟能详的热词，但数据范畴的概念仍然会让人不明就里，所以我预备从“煮饭”这个普通人都了解的范畴来切入，给咱们讲一讲什么是大数据。
正所谓“巧妇难为无米之炊”，煮饭首要得有食材，大数据也相同，没有数据说什么都是扯淡，所以数据便是食材。
煮饭一般都要包含“买菜、洗菜、配菜、炒菜”这几个有必要环节。而这几个环节其实正好对应了数据的出产的悉数进程：买菜（数据收集）洗菜（数据清洗）配菜（数据建模）炒菜（数据加工）。
出门首要要考虑去哪里买菜，到地之后散步散步看看买什么食材，看中一个之后讨价、讨价、交钱、回家，买菜的进程叫做数据收集。
洗菜就很好理解了，不管哪里来的食材，都多少存在卫生或许质量上的问题，买回来后都得洗洁净、摘清楚才能吃，否则小则影响口感，大则危害健康。
数据是相同，拿回来之后得查看一下，数据内容有没有缺斤少两，数据值里有没有烂菜叶，否则后边分析出来的成果就满是过错定论了，这个查看、纠正数据自身过错的进程叫做数据清洗。
配菜指的是依据要炒什么菜，将需求的各种食材事前调配好放在一同，比如说咱们要炒木须肉，那就把猪肉、鸡蛋、黄瓜都洗净、切好放在一个碗里，这样在炒菜的时分能手到擒来，无需处处找食材，可以很好的提高炒菜的功率。
而在数据工程里，也相同有个专业性很强的配菜流程，这便是传说中的数据建模。
数据建模便是树立数据寄存模型，把各个数据源过来的各种数据依据必定的事务规矩或许使用需求对数据从头进行规划、规划和收拾。
炒菜信任咱们咱们都不生疏，假如配菜是个艺术活，那炒菜就肯定是个技能活了。各位大厨不光要有才能把各种食材组合起来炒熟，还得灵活运用油、盐、酱、醋等多种配料，确保菜品的色香味齐全。而且既然是开门迎客，各种顾客的需求都要可以呼应，而且要呼应的既快又好。
数据加工便是在炒菜，是个将各种数据来进行核算、汇总、预备的流程，是为最终的数据使用和数据顾客服务的。
大部分人看数据期望图文并茂、简略易懂，所以大厨们得事前把数据加工成可视化大屏等让人对要害目标一望而知，而且选用各种技能办法确保数据使用的功能（上菜的速度），顾客饿了的时分能及时上菜。
好啦！讲到这儿，咱们是不是对大数据有了更深的了解呢。欢迎各位继续重视《网言网语》栏目，小编会给咱们科普更多互联网常识，咱们下期再会！
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