供应链大数据 类型供应链中的大数据主要包括以下四种类型类型:结构-2/。类型的这种多样性也把数据分为结构华数据和非结构华数据，有哪些大的数据分析-2类型？大数据 类型大数据待分析数据 类型主要有四类:1，交易，更海量结构化工交易数据，这样更大范围的交易数据 类型都可以分析，不仅包括POS或电商购物数据。
数据 Source:所有大型数据架构都是从源代码开始的。这可以包括来自数据 library的数据来自物联网设备等实时源的数据以及从Windows日志等应用程序生成的静态文件。实时消息接收:如果有实时源，需要在架构中建立一个机制来摄取数据。数据存储:公司需要存储数据这将通过大数据架构进行处理。一般来说，数据会存储在数据 Lake中，这是一个很大的非-结构chemical数据库，很容易扩展。
这是因为批处理可以用来有效处理大批量数据，而实时数据需要即时处理才能带来价值。批处理涉及长时间运行的作业，用于筛选、聚合和制备/分析。分析数据存储:准备好要分析的数据后，需要把它们放在一个地方，方便对整个数据集的分析。分析数据 storage的必要性在于公司所有的数据都聚集在一个地方，所以它的分析会比较全面，针对分析而不是交易进行优化。
da 数据的四个基本特征如下:1 .数据大体积数据的明显特点是规模巨大。随着信息技术的发展和互联网规模的不断扩大，每个人的生活都被记录在了大数据中，从而数据本身也爆炸了。其中Da 数据的计量单位逐渐发展，现在Da 数据的计量已经达到EB。2.类型品种在大量网民等因素的影响下，数据的来源非常广泛，所以-2类型也是多样的。
资料显示结构华数据占总数的75%数据，但能产生高价值的数据却不是结构。3.价值密度(Value)大数据所有价值在大数据的特征中占据核心地位，大数据的总量与其价值密度成反比。同时对海量基础数据进行处理后提取任何有价值的信息。在大数据飞速发展的今天，人们一直在探索如何提高计算机算法处理海量数据的速度，提取有价值的信息。
