Типы моделей данных

Структурирование информации требует понимания различных форм и методов организации. Каждый тип имеет свои особенности, области применения и преимущества.

Документная модель позволяет хранить данные в формах документов, часто в формате JSON или XML. Это удобно для веб-приложений и служб, где структура данных может меняться.

Big Data-огромные массивы разнообразнейшей информации, которые сложно обрабатывать привычными способами: на обычном ПК, в Excel и других обычных программ. Примеры-соцсети, датчики интернета веще, электронная коммерция, медисследования, финоперации и видеонаблюдение. В наше время Big Data лежит в основе прогнозов погоды, анализа соцсетей, интернет коммерции, медицины, науки и др. областей.
Хар-ки Big Data: Объём-огромное кол-во данных, измеряющееся в терабайтах и петабайтах. В пример-логи сайта за месяц Скорость-информация поступает непрерывно и должна обрабатываться тоже Разнообразие-данные бывают структурированныее, неструктуризированные и полуструктуризированные. Достоверность-данные могут содержать ошибки или быть шумными. Изменчивость-поток данных нестабилен, объём и структура могут резко меняться в зависимости от сезона, событий и др. Ценность-сами по себе данные бесполезны, их ценность проявляется когда на их основе делают выводы.