随着大数据应用的不断普及，与各行业的关系日益密切。大数据技术不断更新，涉及的知识领域广泛。在大数据领域，专业词汇如雨后春笋，了解这些词汇对于理解大数据的价值至关重要。以下整理了14个与数据处理为中心的大数据专业词汇，供学习参考。

本地数据库（LocalData Base）是指运行客户应用程序的机器上的数据库，位于本地磁盘或局域网内，如Paradox、dBASE、FoxPro和ACCCSS等。

数据采集（Data Acquisition，DAQ）是将被测试对象的各种参量转换成电信号，通过信号调理、采样、量化、编码和传输等步骤传递到控制器的过程。

数据采集的步骤包括：1）使用传感器感受物理量，并转换成电信号；2）通过A/D转换，将模拟量数据转变成数字量数据；3）数据记录、打印输出或存入磁盘文件；4）专用程序用于大型专用系统；5）固化的采集程序用于小型专用系统；6）用户自行编写的采集程序用于组合式系统。

数据模型是现实世界数据特征的抽象，用于描述数据的概念和定义。它包括数据库中的数据存储方式和逻辑结构，前者指数据元素在计算机存储器中的表示及其配置，后者指数据元素之间的逻辑关系。

数据整理（Data Cleansing）是对调查、观察、实验等活动收集到的资料进行检验、归类编码和数字编码的过程，为数据统计分析奠定基础。

数据处理（Data Handling）是指将数据（包括数值和非数值）进行分析和加工的技术过程，涉及数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输，将数据转换为信息的过程。

数据压缩（Data Compression）是指在不丢失有用信息的前提下，通过缩减数据量减少存储空间，提高传输、存储和处理效率的技术方法。

数据恢复（Data Recovery）是指通过技术手段，将因各种原因导致损伤或丢失的数据进行抢救和恢复的技术。

数据集成（Data Integration）是将不同来源、格式、特性的数据在逻辑上或物理上有机集中，为企业提供全面的数据共享，维护数据源整体的数据一致性，提高信息共享利用的效率。

数据迁移（Data Migration）是指将数据从高速、高容量的非在线存储设备自动迁移到磁带库等二级容量存储设备上，以提高存储效率。当需要使用这些数据时，分级存储系统会自动将数据调回到上一级磁盘。

数据冗余（Data Redundancy/Redundant Data）是指同一个数据在系统中多次重复出现。消除数据冗余有助于避免更新时出现的问题，确保数据一致性。

网络数据抽取（Web data mining）是从网络中获取具有利用价值的数字化信息，包括结构化数据抽取、信息集成和观点挖掘。

结构化数据抽取的目标是从Web页面中抽取结构化数据，信息集成是将不同网站中的数据统一化后集成入库，关键问题是识别相同意义的数据并统一存储。

数据标准化（data standardization）是指研究、制定和推广应用统一的数据分类分级、记录格式及转换、编码等技术标准的过程。

数据备份（Data Backup）是防止系统出现操作失误或故障导致数据丢失，将全部或部分数据集合从原来存储的地方复制到其他地方的活动，以减小数据受损程度。传统的数据备份方式如冷备份，现代企业采用网络备份，通过专业数据存储管理软件结合硬件和存储设备实现备份。

数据备份策略包括：1. 完全备份（FullBackup），优点是迅速恢复丢失数据，但备份数据重复；2. 增量备份（Incremental Backup），节省磁盘空间和备份时间，但数据恢复麻烦；3. 差分备份（DifferentialBackup），结合了完全备份和增量备份的优点，数据恢复方便。

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文章来源：天狐定制

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