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麦肯锡研究表明，在医疗、零售和制造业领域，大数据每年可以提高劳动生产率0.5-1个百分点。
大数据关键技术
大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。
然而调查显示，未被使用的信息比例高达99.4%，很大程度都是由于高价值的信息无法获取采集。
如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素之一。
因此在大数据时代背景下，如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素之一，数据采集才是大数据产业的基石。那么什么是大数据采集技术呢？
什么是数据采集？
▷数据采集(DAQ)： 又称数据获取，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集信息的过程。
数据分类新一代数据体系中，将传统数据体系中没有考虑过的新数据源进行归纳与分类，可将其分为线上行为数据与内容数据两大类。
▷线上行为数据：页面数据、交互数据、表单数据、会话数据等。
▷内容数据：应用日志、电子文档、机器数据、语音数据、社交媒体数据等。
▷大数据的主要来源：
1）商业数据
沈阳市人力资源和社会保障局电话2）互联网数据
3）传感器数据
数据采集与大数据采集区别
传统数据采集
1. 来源单一，数据量相对于大数据较小
2. 结构单一
3. 关系数据库和并行数据仓库
大数据的数据采集
1. 来源广泛，数据量巨大
2. 数据类型丰富，包括结构化，半结构化，非结构化
3. 分布式数据库江苏省考生服务平台
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传统数据采集的不足铜陵人事考试网
传统的数据采集来源单一，且存储、管理和分析数据量也相对较小，大多采用关系型数据库和并行数据仓库即可处理。
对依靠并行计算提升数据处理速度方面而言，传统的并行数据库技术追求高度一致性和容错性，根据CAP理论，难以保证其可用性和扩展性。
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