大数据和传统数据的区别

随着科技进步和社会发展，我们所涉及到的数据量越来越大，而其中的大规模数据即大数据概念已经不可避免的成为了我们生活中不可或缺的一部分。大数据的出现给我们带来许多方面的变革和挑战，而传统数据和大数据之间的差异也变得越来越明显，本文将从数据特点、处理方式、应用范围等多个角度来分析和比较大数据和传统数据的区别。

一、数据特点

1、数据规模

大数据和传统数据最大的不同之处是规模，传统数据规模比较小，一般指的是数据量在20GB以下。而大数据则是指数据规模和存储量都非常大，一般在10TB或以上，甚至达到PB级别。

2、数据来源

传统数据一般来自于企业内部系统、公司资料、交易记录等，有很强的关联性和结构性。而大数据则来源非常广泛，包括网络点击、社交媒体内容、传感器数据、移动设备数据、卫星遥感等，数据类型更加纷繁多样，质量和完整性也更难以保证。

3、数据种类

传统数据通常有结构化和半结构化两种类型，即可以被整合在数据库中，进行标准化、规范化的处理，也可以在表格或者某些半结构化文件中进行存储。而大数据却不仅仅局限于这些类型，它还包含了非结构化数据，如文本、图像、声音等，这些都需要通过机器学习等技术来对数据进行处理和分析。

二、数据处理方式

1、处理效率

传统数据处理方式多采用的是单机处理方式，即依靠一台服务器完成数据处理。而大数据则主要采取一种分布式的方式，通过多台服务器组成的集群完成数据的处理工作，这种方式在处理量较大的大数据时，可以显著提高处理效率。

2、处理流程

在处理过程中，传统数据通常采用的是ETL（Extract、Transform、Load）处理流程，即先抽取数据、再进行数据转换、最后加载到数据库中。而大数据则采用的是Hadoop、Spark等一些框架，通过MapReduce的方式大规模高效地对数据进行处理、分析和存储。

三、应用范围

1、数据分析

传统数据处理主要用于企业内部的明细账目、财务数据、销售数据等业务数据的分析和挖掘。而大数据则主要应用于海量数据的分析，如物联网、社交网络、搜索引擎等领域的数据分析和挖掘。

2、业务应用

传统数据主要用于企业决策、营销推广等业务支撑方面，例如数据仓库和数据挖掘等。而大数据则越来越多的被应用于社会生产和科研领域，如智慧医疗、智能城市等。