现代生活的很多方面都数字化了，全球每天产生的数据量已经变得非常庞大。我们在2012年达到了一个重要的里程碑，世界上的数字数据总量达到了1zettabyte， 2016年全球IP流量也超过了这个数字。而且这一趋势还在加速。
据一位文章根据世界经济论坛发布的一份报告，到2020年，我们整个数字宇宙的容量预计将达到44 zettabytes。从这个角度来看，这个数字是可观测宇宙中恒星数量的40倍。随着对存储和分析这些海量数据的需求不断增长——这些数据来自多种来源，格式无数——it世界的某些部门面临一些严重挑战也就不足为奇了。
数据在哪里产生?
全球各地每年都有越来越多的人数字化连接，自2018年1月以来，每天都有超过100万人首次上网。请考虑来自2019年2月的文章关于Nextweb的其他观点:
- 全球共有51.1亿独立手机用户，去年增长了1亿(2%)。
- 2019年有43.9亿网民，比2018年1月增加了3.66亿(9%)。
- 2019年有34.8亿社交媒体用户，自去年这个时候以来，全球社交媒体用户总数增长了2.88亿(9%)。
- 2019年1月，260亿人通过移动设备使用社交媒体，新增用户2.97亿，同比增长超过10%。
所有这些互联网用户都在产生难以置信的大量数据:来自在线购买的交易数据、移动数据、社交媒体数据、搜索引擎数据等等。别忘了，在制造业和联网汽车中使用的物联网设备，如摄像头和传感器，会产生越来越多的数据。为了获得更多的内容，让我们来分析一下每天来自上述世界经济论坛文章的数据生成统计:
- 5亿条推文被发送
- 人们发送了2940亿封电子邮件
- 4拍字节的数据被创建在Facebook上
- 从每辆连接的汽车中创建了4tb的数据
- WhatsApp上发送了650亿条信息
- 总共进行了50亿次搜索
- 据估计，到2025年，全球每天将产生463艾字节的数据，相当于每天212,765,957张dvd
我们如何引用所有这些不同类型的数据?
我们已经讨论过有多少每天和每年都有数据，但让我们更深入地了解什么样有大量的数据。虽然有许多格式和分类，但下面是您应该了解的一些数据类型的简要概述。
结构化、非结构化、半结构化数据
所有数据都属于这些类别之一。界定结构化数据和非结构化数据的关键在于数据是否具有预定义的数据模型，以及数据是否以预定义的方式进行标记和组织。半结构化数据是指尚未被组织到数据库等存储库中，但却具有诸如元数据之类的附加信息的数据，这使其比原始的、非结构化数据更易于处理。bob外围怎么样
虽然结构化数据更适合用于大数据分析，但来自国际数据公司(IDC)表明到2025年，全球产生的80%的数据将是非结构化的。这是因为大部分数据(包括文本、照片、音频和其他文件类型)来自组织外部，来自社交媒体和物联网智能设备等来源。这种非结构化数据给那些希望在大数据项目中使用它的组织带来了独特的挑战，因为它不能容易地自动标记并存储在数据库中。简而言之，非结构化数据需要上下文。当你想用你的数据来推动机器学习和人工智能(AI)项目时，这变得更加重要。
数据与人工智能
我们所讨论的数据的绝对数量要求公司最大限度地提高他们的数据流动能力，这样他们就可以实现无缝的数据共享和信息收集，为他们不断增加的数据量。这意味着在数据收集、安全、存储和分析工具上进行明智的投资，并采用足够灵活的数据管理策略，以适应和扩展不断变化的格式和运营需求。对于那些想用他们的数据来培训的组织机器学习算法对于人工智能项目来说，还有另一个挑战:让数据可用。
2018年10月一个文章《福布斯》杂志断言，在人工智能项目中采用数据优先的方法是成功的关键，“任何对人工智能和人工智能的应用都只能取决于收集到的数据质量。”在这样一个项目的一开始，大多数组织都很难认识到他们的数据以几种不同的格式存储在一组竖井式系统中。在开始为机器学习算法训练数据之前，需要将数据转换为一种通用格式并将其导入一个通用系统。
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