高速发展的信息时代，新一轮科技革命和变革正在加速推进，技术创新日益成为重塑经济发展模式和促进经济增长的重要驱动力量，而“大数据”无疑是核心推动力。

　　那么，什么是“大数据”呢？如果从字面意思来看，大数据指的是巨量数据。那么可能有人会问，多大量级的数据才叫大数据？不同的机构或学者有不同的理解，难以有一个非常定量的定义，只能说，大数据的计量单位已经越过TB级别发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB来衡量。

　　最早提出“大数据”这一概念的是全球知名咨询公司麦肯锡，他是这样定义大数据的：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型以及价值密度四大特征。

　　研究机构Gartner是这样定义大数据的：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流转优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

　　若从技术角度来看，大数据的战略意义不在于掌握庞大的数据，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理，换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业盈利的关键在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。大数据有什么特征？

　　一般认为，大数据主要具有以下四个方面的典型特征，即大量（Volume）、多样（Varity）、高速（Velocity）和价值（Value），即所谓的“4V”，接下来，通过一张图来描述，具体图1所示。

　　大数据的特征首先就是数据规模大。随着互联网、物联网、移动互联技术的发展，乐鱼体育登录人和事物的所有轨迹都可以被记录下来，数据呈现出爆发性增长。数据相关计量单位的换算关系如表1所示。

　　数据来源的广泛性，决定了数据形式的多样性。大数据可以分为三类，一是结构化数据，如财务系统数据、信息管理系统数据、医疗系统数据等，其特点是数据间因果关系强；二是非结构化的数据，如视频、图片、音频等，其特点是数据间没有因果关系；三是半结构化数据，如HTML文档、邮件、网页等，其特点是数据问的因果关系弱。有统计显示，目前结构化数据占据整个互联网数据量的75%以上，而产生价值的大数据，往往是这些非结构化数据。

　　数据的增长速度和处理速度是大数据高速性的重要体现。与以往的报纸、书信等传统数据载体生产传播方式不同，在大数据时代，大数据的交换和传播主要是通过互联网和云计算等方式实现的，其生产和传播数据的速度是非常迅速的。另外，大数据还要求处理数据的响应速度要快，例如，上亿条数据的分析必须在几秒内完成。数据的输入、处理与丢弃必须立刻见效，几乎无延迟。

　　大数据的核心特征是价值，其实价值密度的高低和数据总量的大小是成反比的，即数据价值密度越高数据总量越小，数据价值密度越低数据总量越大。任何有价值的信息的提取依托的就是海量的基础数据，当然目前大数据背景下有个未解决的问题，如何通过强大的机器算法更迅速的在海量数据中完成数据的价值提纯。猜你喜欢：大数据培训课程