大数据和传统数据有什么关系

说到数据分析，其实随着大数据这几年的发展，数据被认为是物理与信息融合中的关键技术，以及核心引擎。各行各业都在马不停蹄、轰轰烈烈地迈入了大数据时代。传统行业与互联网行业的界限开始发展交集和互补、渗透，传统的制造业再也不是闷头生产+再销售的模式，而是更多地聆听市场的声音，市场需要什么，消费终端就会相对应的给予其更多的多样化、个性化。
目前来看，两者的主要区别还处在以下几点：
一: 结构化数据和非结构化数据
传统行业更多的是结构化数据, 即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据,像以应用oracle、Sql Server等数据库的制造型企业的ERP系统。而互联网行业更多的是非结构化数据，就是不能以二维形态描述的，例如所有格式的办公文档、文本、、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等，像是医疗影像系统、教育视频点播、视频监控、国土GIS、设计院、文件服务器（PDM/FTP）、媒体资源管理等具体应用。
二：数据的体量
互联网行业海量的数据，由于互联网行业的特点，每时每刻都会产生海量的数据，它的数据往往是PB级的，1个PB有多大呢？它相当于2的50次方个字节。如果你对此没有概念，那么简单来说，《史记》约有52万多汉字，1个PB能够存储至少10亿部《史记》，以百度、腾讯、阿里为代表的企业。传统的一个生产制造工厂三个月制造的数据也不到100G。这是天大的一个差别。
三：看待数据的方式及数据分析目的不同
互联网行业会对这些海量的数据做数据分析，挖掘，无论是过去的数据还是即时的数据，数据不再是静止和陈旧的，任何被遗忘在服务器中的数据，都可能被重新利用，从而发现其中与我们、与行为、与现象的相关性，比如每逢“双十一”，“剁手党”都面临痛苦的抉择：打折的商品实在太多，买什么才好呢？最终一不小心，xyk刷爆，买了一大堆自己不需要的商品，只得含泪吃半年的“康师傅”…
谷歌公司每天都会收到来自全球超过30亿条的搜索指令，经过多年数据的累计，谷歌公司建立了“咳嗽”，“发热”等搜索关键字与流感地区的联系，于是在2009年谷歌成功地在美国预测了冬季流感的传播，并且精确到地区和州等等。而传统行业则不会过多去关注过去的数据，一般月底会盘点，出一些财务的数据分析报表，历史的数据会存放于备份库里，有问题才会去查找。
四：数据查找的效率及安全性
互联网行业往往存储着用户的个人行为信息，他要求保证绝对的安全或者准确性，比如12306，每到年底，面临数亿人迁徙的购票压力，在临近春节购票高峰峰值的时候，它的要求绝对是用户打开网页的速度可以慢一点没关系，但是要保证用户购票信息的绝对安全。如果用户付款购买了一张高铁动车票，你那边没收到钱款，那面对着上亿人的购票钱款，这个绝对是要出大问题的。
而传统行业没有那么大的数据量和访问量，往往解决好并发，死锁等等问题，保证系统的高可靠性和稳定性，偶尔也会发生丢失一条采购记录或者生产记录的问题，由于一般用户都会除了系统录入以外，还会纸质的记录，那么这个也是可以被容忍的
五：大数据技术快速获取有价值的信息
基于以上互联网行业的特点，当数据量不断增大时，也随之带来了一系列的问题。
比如假设解决某一问题有算法A 和算法B。在小量数据中运行时，算法A的结果明显优于算法B。也就是说，就算法本身而言，算法A能够带来更好的结果;然而，人们发现，当数据量不断增大时，算法B在大量数据中运行的结果优于算法A在小量数据中运行的结果。这一发现给计算机学科及计算机衍生学科都带来了里程碑式的启示：当数据越来越大时，数据本身(而不是研究数据所使用的算法和模型)保证了数据分析结果的有效性。即便缺乏精准的算法，只要拥有足够多的数据，也能得到接近事实的结论。
由于能够处理多种数据结构，大数据能够在最大程度上利用互联网上记录的人类行为数据进行分析。大数据出现之前，计算机所能够处理的数据都需要前期进行结构化处理，并记录在相应的数据库中。但大数据技术对于数据结构的要求大大降低，互联网上人们留下的社交信息、地理位置信息、行为习惯信息、偏好信息等各种维度的信息都可以实时处理，立体完整地勾勒出每一个个体的各种特征。
一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱，大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。简单来说，大数据需要Hadoop=HDFS（文件系统，数据存储技术相关）+HBase（数据库）+MapReduce（数据处理）+……Others这样的分布式存储，分布式处理大数据架构，而不仅仅是传统的磁盘阵列数据存储处理方式。
互联网极大地改变了人们的生活，大量、高速、多变的信息每天都围绕在人们身边，我们需要更好的处理方式，去应对这种随时随地的变化。大数据技术将深远地改变互联网世界，改变整个生产生活的方式。随着技术的发展，大数据分析正在变得越来越容易，成本也越来越低，而且相比以前能更容易加速对业务的理解，越来越多的人开始进入大数据与数据分析行列，准备在这里干出自己的一番事业。
编辑于 2019-10-21

服务器通俗的讲就是一种空间，可以存放东西的空间，还有可以说服务器就是一台性能更高，计算能力更强，而且一直通着电的电脑。
说它是一种空间是因为服务器可以存放东西，一般服务器的用法就是运行项目，但其实可以用的方向很多，比如用于当做一个电子档案库，存放文件，或者用作是云端的一个硬盘去使用，部署FTP，上传下载文件。
为什么说服务器是电脑呢，其本质其实就是一台超级电脑，电脑是用来计算的，可以运行软件，存储数据，提供计算服务。但是往往都是使用服务器来提供计算和服务，原因就是因为我们日常用的网站，手机软件，需要持续不断的访问，或者说需要在任意的时间都可以持续的访问，如果仅仅是电脑的话，一方面散热能力不行，一方面持续的运行会加快寿命的缩短，所谓术业有专攻，所以服务器就主要用来运行程序。
专业一点说服务器就是提供服务的机器，如何提供服务，提供什么服务。这里的服务指的就是我们日常用的各种服务软件，那提供服务的方式举个例子，比如一个网站，就是先部署网站的数据库，运行网站的容器，例如tomcat，网站项目，java的话就是war包，然后启动起来之后就可以对外提供服务了。

云服务器与传统IDC服务器的区别（例如：易迈云  推出企业0元购买云服务器的永久性活动 )

传统的服务器就是实实在在看得见的硬件，有独立的CPU、内存条、硬盘，这种服务器浪费率很高，买一台里面的资源用不完是浪费，不够用也只能再买一台或采购硬件来扩展资源，总之成本高，浪费率高。 云服务器就是将多个传统的服务器连接在一起，形成一个大的超级计算机，这个超级计算机里有多个类似独立服务器的部分，可以根据用户的需求提供给予其使用，d性伸缩。

2云服务器的优势

敏捷性：部署一台云主机，最慢的腾讯云也只要十分钟以内，但是如果使用物理服务器呢，采购？放到机房，要知道时间才是最大的成本。

灵活扩展：做过架构的用户肯定都知道，估算使用量是一件非常不靠谱的事，如果用物理服务器，用量估算多了，这是白花钱；估算少了，不够用，网站慢但是云服务器的话，可以轻松的进行扩展，想用多少用多少，完全不用前期估算用量。

运维：当前最贵的资源是什么？是人才，人力成本对每家企业来说都是不可忽视的一笔支出，使用云主机可以大大的减少运维的人力成本

可靠性：物理服务器出问题了自己修，云服务器可以直接迁移。

支出：云服务器省钱，云是虚拟的，独立服务器是实体的，所以成本会更高。

---