很多以應急反應為主的新興產(chǎn)業(yè)很注重時(shí)效性。河北百度愛(ài)采購如果了解到某工廠(chǎng)有了事故，就會(huì )在第一時(shí)間做出判斷，評估影響范到達現場(chǎng)并展開(kāi)處置互聯(lián)網(wǎng)投資創(chuàng )業(yè)現在的熱點(diǎn)領(lǐng)域是O2O。經(jīng)過(guò)商家門(mén)口的消費者如果能即時(shí)收到商家的促銷(xiāo)信息，無(wú)疑是最為美好的服努。此時(shí)的促銷(xiāo)消息若是消費者正好需要的商品或是服務(wù)，人人都能從中獲益。消費者節省了時(shí)間，商家商品得到銷(xiāo)售，服務(wù)商也獲得了傭金。如果所提供的促銷(xiāo)信息非準確時(shí)間獲得的，那就會(huì )演變成為最為惱人的垃圾信息。誰(shuí)都不愿意在任何時(shí)間任何地方收到垃圾信息，而這兩種信息的差別常常只是幾秒鐘的差異而已數據的活性越高就有越大的價(jià)值。曾經(jīng)有一家河北百度愛(ài)采購公司提供了數據樣本希望有人能幫他們來(lái)評估一下潛在的商業(yè)價(jià)值。數據量很大，更新頻率也很高。這樣的數據并非不常見(jiàn)，很多支付公司所收集到的交費記錄常常都是如此。數據的活性實(shí)際上就是數據的更新頻率，更新頻率越高的數據就有越大的活性，反之亦然。通常來(lái)說(shuō)，數據集中的活性越大，就有越豐富的信息在其中。
    因此在大數據領(lǐng)域要有所成就的話(huà)，就要想辦法去提高數據的活性對于公司的投資價(jià)值的判定，人們常常會(huì )聽(tīng)到這樣的觀(guān)點(diǎn)，公司是否擁有成規模和有活性的數據。之所以多樣化和快速等特征不被提及，就因為人們更容易記住這一點(diǎn)。閱讀大數據有關(guān)文章時(shí)，很多類(lèi)似數據如何被結構化、非結構化、半結構化、多結構化的概念討論會(huì )出現。通常大數據都是非結構性的，而傳統數據是結構性的。只不過(guò)二者之間的差異并非絕對清晰應該說(shuō)，大多數傳統數據都是結構性的。這說(shuō)明傳統數據具有明確的、預先規范好的細節的格式等特點(diǎn)。任何一個(gè)時(shí)候出現的新數據都是以這樣的模式呈現的。對股票交易來(lái)說(shuō)，交易信息的第—部分格式就是月份/日期/份等時(shí)間信息，然后就是1位的賬戶(hù)數字，接下來(lái)是35位字母所表示的股票代碼。信息的格式事先就已經(jīng)定好了，再由規范好的格式和順序給出，這樣的話(huà)處理起來(lái)就比較簡(jiǎn)單人們在面對非結構性的數據時(shí)，常常是沒(méi)有控制權的，能做的就是接收它們。
    河北百度愛(ài)采購像是文本數據、視頻數據、音頻數據等等都是這樣。圖像是獨立像素用特定的方式組合起來(lái)的，只不過(guò)組合的方式是千變萬(wàn)化的。完全非結構性的數據就是如此。事實(shí)上大多數的大數據應該算是半結構化的。半結構性的數據還是具備可理解的邏輯流程和格式，只是這些格式并非對用戶(hù)都表現出了友好的姿態(tài)。半結構性的數據從某種程度上也可以被稱(chēng)作是多結構性的數據。此類(lèi)數據，大量無(wú)價(jià)值的數據包裏著(zhù)有價(jià)值的數據。相同情況下，理解和分析半結構性的數據難度要大很多。因此要用一套復雜的規則來(lái)理解半結構性的數據，只有在讀了每一條信息之后才能動(dòng)態(tài)地決定處理方半結構性數據中最典型的就是網(wǎng)絡(luò )日志。人們看到網(wǎng)絡(luò )日志時(shí)，會(huì )覺(jué)得很丑陋，事實(shí)上它們中的每一條信息都有特定的價(jià)非結構性的大數據源并不常見(jiàn)，反倒是大量的半結構性數據和多結構性數據比較常見(jiàn)。它們擁有可理解的邏輯流程，從中能提取出能用于分析的信息。只不過(guò)要駕馭半結構化的數據，必須有時(shí)間的保障，這才是處理它們的最佳方式。