大数据什么大类？(要简单通俗点的解释？)

包括互联网、物联网和传统信息系统.物联网数据目前占据了比较大的比重.我相信在5G时代。

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大数据什么大类？

大数据技术可以分为大数据存储和处理技术:数据仓库技术和hadoop；大数据查询分析、交互分析技术和SQLonhadoop；大数据的实现和应用技术主要是机器学习数据挖掘的发展。

大数据包含以下四个特征：

1.海量:数据量巨大，以TB-

要简单通俗点的解释？

是一个非常好的问题.作为一个大数据从业者，我来回答一下.

在当前的大数据时代，不仅IT(互联网)行业的人需要了解一些大数据的知识，传统行业的从业者和普通大学生也应该了解一些大数据的知识.未来，在工业互联网和新基础设施计划的推动下，大数据技术将得到充分应用，大数据将重塑整个产业结构.

理解大数据从大数据的概念开始.与人工智能的概念不同，大数据的概念相对清晰，大数据的技术体系已经趋于成熟.解释大数据的概念，可以从数据本身的特点入手，然后从场景、应用、行业逐步展开.

大数据本身的特性往往集中在五个方面，即数据量、数据结构多样性、数据价值密度、数据增长率和可信度.理解和认识这五个维度是理解大数据概念的关键.当然，随着大数据技术的发展及其在工业领域的应用，数据本身的维度得到了一定程度的扩展，这些扩展本身也丰富和完善了大数据的概念.

数据量大是大数据的重要特征，但数据量本身是一个聚合的概念.不仅仅是数据量大才叫大数据.“小数据与电子邮件传统信息系统产生的也是大数据的重要组成部分，这一点必须认清.从目前大数据的数据来源来看，主要集中在三个渠道，包括互联网、物联网和传统信息系统.物联网数据目前占据了比较大的比重.我相信在5G时代，物联网仍将是大数据的主要数据源。

数据结构的多样性是大数据的另一个重要特征.与创新信息系统(企业资源计划)中的数据不同，大数据的数据类型非常复杂，包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。这对传统的数据处理技术提出了巨大的挑战，这也是推动大数据技术出现的重要原因.产业互联网时代，大数据的数据结多样性将进一步体现，这也对数据价值的过程提出了新的挑战.

数据价值密度往往是衡量数据价值的重要依据.与传统信息系统相比，大数据中的数据价值密度相对较低，这就需要一种更快速、更便捷的来完成数据价值提取的过程，而这也是当前大数据平台所注重的核心能力之一.其实早期的Hadoop和Spark平台之所以能脱颖而出，一个重要原因就是它们的数据处理(排序)速度比较快。

数据快速增长是大数据的另一个重要表现.通常，传统信息系统的数据增量是可预测的，或者说增长率是可控的.然而，在大数据时代，数据的增长速度已经大大超过了传统数据处理所能承载的极限.数据增长是一个相对的概念.相比消费互联网，产业互联网带来的数据增量可能更客观，因此产业互联网时代将进一步打开大数据的价值空间.

最后，大数据的另一个特点是数据本身的真实性.大数据时代带来的一个重要副作用就是很难分辨数据的真假，这也是当前大数据技术要解决的关键问题之一.从目前大型互联网平台采用的方法来看，通常是技术和管理相结合.比如一些数据的真实性(专业性)可以通过认证用户来解决.

我从事互联网行业多年，现在也在读计算机专业的研究生.我的主要研究方向集中在大数据和人工智能领域.我会陆续写一些关于互联网技术的文章.有兴趣的朋友可以关注我，相信我会有所收获.

如果你对互联网、大数据、人工智能等有疑问.，或者关于考研的问题，可以在评论区留言，或者私信我！

2-@.com 1)对库存进行科学编码，打印库存的条码标签。根据不同的管理目标(例如，跟踪单品或实现保质期/批次管理)，对库存进行科学编码.在科学编码的基础上，在入库前打印存货的条码标签，方便后续仓库作业各环节相关数据的自动采集.

2)对仓库的位置进行科学编码，用条形码符号进行识别，实现仓库的位置管理。仓库的位置应进行科学编码，用条形码符号标注，入库时应采集存货的位置，并导入管理系统.仓库的货位管理有利于在大型仓库或多品种仓库中快速定位存货的货位，有利于实现先进先出的管理目标和仓库作业的效率.

3)使用具有条形码扫描功能的手持数据终端进行仓库管理。对于大型仓库，因为仓库操作可以不能由计算机直接操作，可以使用手持数据终端分散采集相关数据，然后将采集到的数据上传到计算机系统进行集中批量处理.此时，生产现场的操作人员配备了具有条码扫描功能的手持数据终端，现场采集数据.同时也可以现场查询相关信息.在此之前，系统中的相关数据会被下载到手持终端.

4)数据的上传和同步。将现场采集的数据上传到仓库管理系统，自动更新系统中的数据.同时，系统中的更新数据也可以下载到手持终端进行现场查询和调用.

仓库管理员盘点仓库库存的数据需要包含单价和金额吗？

的库管员不需要库存数据的单价和金额，但库管员只负责数量.

库存商品的单价和金额是财务部的事.

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