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什么是大数据？

大数据（big data）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

产生背景

数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。进入 2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数。正如《》2012年2月的一篇专栏中所称，"大数据"时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。

大数据特征

1.数据量大（Volume）

第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。

2.类型繁多（Variety）

第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。

3.价值密度低（Value）

第三个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值"提纯"，是大数据时代亟待解决的难题。

4.速度快、时效高（Velocity）

第四个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。

既有的技术架构和路线，已经无法高效处理如此海量的数据，而对于相关组织来说，如果投入巨大采集的信息无法通过及时处理反馈有效信息，那将是得不偿失的。可以说，大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。 [2]

大数据的影响

现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。

随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

截止到2012年，数据量已经从TB（1024GB=1TB）级别跃升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据公司（IDC）的研究结果表明，2008年全球产生的数据量为0.49ZB，2009年的数据量为0.8ZB，2010年增长为1.2ZB，2011年的数量更是高达1.82ZB，相当于全球每人产生200GB以上的据。而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。而到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。这样的趋势会持续下去。我们现在还处于所谓"物联网"的最初级阶段，而随着技术成熟，我们的设备、交通工具和迅速发展的"可穿戴"科技将能互相连接与沟通。科技的进步已经使创造、捕捉和管理信息的成本降至2005年的六分之一，而从2005年起，用在硬件、软件、人才及服务之上的商业投资也增长了整整50%，达到了4000亿美元。 [3]

"大数据"可能带来的巨大价值正渐渐被人们认可，它通过技术的创新与发展，以及数据的全面感知、收集、分析、共享，为人们提供了一种全新的看待世界的方法。更多地基于事实与数据做出决策，这样的思维方式，可以预见，将推动一些习惯于靠"差不多"运行的社会发生巨大变革。

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本篇文章主要为我们介绍了大数据的概念、发展以及相关应用。

“Big Data is like teenage sex:Everyone talks about it，nobody really knows how to do it，everyone thinks everyone else is doing it，so everyone claims they are doing it too.”

2013年被称为大数据元年，各行各业都逐渐开启大数据应用时代。直至现在，大数据依然为人所津津乐道。

何为大数据？

1PB够大吗？

如果你没有直观印象，可以联想一下你的电脑硬盘容量，标配是500G-1TB，大部分人用了一两年，可能这部分容量都没用完。而1PB=1024TB=1048576GB。

在实际中，一个小有名气的游戏一天的数据量就在数十TB左右，甚至更多。

如果你以为PB单位已经是最大了？那就大错特错了！！！！

在PB之上，还有EB（Exabyte 百亿亿字节 艾字节），ZB（Zettabyte 十万亿亿字节 泽字节），YB（Yottabyte 一亿亿亿字节 尧字节），而这些单位也只是为了方便统计海量数据所给出的当前单位，在未来还可能出现更大的单位。

因特尔公司首席执行官Brian Krzanich表示，2020年互联网用户每天将产生1.5GB的数据。

HIS数据预测，到2025年，全球互联网（IoT）连接设备的总安装量预计将达到754.4亿，这部分设备每天产生的数据量可想而知。

按照前面的数据关系，得出1ZB大概是1.1万亿GB，等同于全世界沙子数量总和。

从上图中不难看出，互联网数据每年都在爆炸式增长。当然，大数据并不只是数据量大而已，它还有其他更深的含义。

对于大数据，麦肯锡全球研究所给出的定义是：

”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。“

大数据具有五大特点，称为5V。

1. 多样（Variety）

大数据的多样性是指数据的种类和来源是多样化的，数据可以是结构化的、半结构化的以及非结构化的，数据的呈现形式包括但不仅限于文本，图像，视频，HTML页面等等。

2. 大量（Volume）

大数据的大量性是指数据量的大小，这个就是上面笔者介绍的内容，不再赘述。

3. 高速（Velocity）

大数据的高速性是指数据增长快速，处理快速，每一天，各行各业的数据都在呈现指数性爆炸增长。在许多场景下，数据都具有时效性，如搜索引擎要在几秒中内呈现出用户所需数据。企业或系统在面对快速增长的海量数据时，必须要高速处理，快速响应。

4. 低价值密度（Value）

大数据的低价值密度性是指在海量的数据源中，真正有价值的数据少之又少，许多数据可能是错误的，是不完整的，是无法利用的。总体而言，有价值的数据占据数据总量的密度极低，提炼数据好比浪里淘沙。

5. 真实性（Veracity）

大数据的真实性是指数据的准确度和可信赖度，代表数据的质量。

数据一直都在，变革的是方式

大数据的意义不仅仅在于生产和掌握庞大的数据信息，更重要的是对有价值的数据进行专业化处理。

人类从来不缺数据，缺的是对数据进行深度价值挖掘与利用。可以说，从人类社会有了文字以来，数据就开始存在了，现在亦是如此。这其中唯一改变的是数据从产生，到记录，再到使用这整个流程的形式。

1. 数据生产

在人类社会的早期，民以食为天，数据的产生大多与商品，食物，土地等挂钩。旧石器时代的部落人民在树枝或骨头上刻下凹痕来记录日常的交易活动或物品供应。

为了衡量商品长度，中国人发明了尺、里、寸、丈、步、仞等长度单位；为了衡量重量，发明了升、斗，斛等重量单位。

在互联网时代，数据的生产变得更为容易。美国互联网数据中心曾指出，互联网上的数据每年都将增长50%，每两年便将翻一倍，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。

每人每天都会产生海量数据，如视频数据，电商数据，社交数据等等。

全球每60秒产生的数据

2. 数据记录

千年之前，人们用龟甲石鼓、简牍绢帛到造纸术成熟后的刻本等一切触手可及的器物来作为数据的载体。

千年之后，人们用图书，报纸，硬盘，光盘，存储器等各种更为灵活，简便的方式记录数据。

3. 数据利用

古人利用利用甲骨文占卜判断凶吉，利用占星术预测朝代兴衰；利用蚂蚁搬家，燕子低飞，蚯蚓出洞来预测天气。

互联网时代，企业或产品利用电商数据为用户推荐商品，利用社交数据做广告营销等等。

在大数据概念兴起之前，大部分企业并没有注意到数据的宝贵价值，只是在纯粹的生产和记录数据。更有甚者视海量数据为累赘，因为数据的存储与管理需要耗费企业大量的成本，极少有企业能把数据作为一种资源，嗅到大数据背后的价值，从而加以利用。就算到现在，数据资源的整合利用能力依然是考验每个企业的一大难点。

大数据应用

大数据作为一个能够改变产业应用的技术，只有切实落地才能带来真正的价值。

其实大数据的应用范围非常广，不单单限于互联网行业，在其他诸如金融，制造业，交通物流方面也都有非常大的应用价值。

1. 大数据让借贷款更加放心

在金融行业中，以借贷款为例。在贷款前，贷款借出方会先利用大数据对借款人进行贷前审核，以此来保障贷后的还款率。

借出方从各个渠道合法收集借款人的标签信息，如学历，职业，薪资状况，历史借还款情况等（据说一个用户的标签维度可以达到7000个）。海量数据被放入反欺诈模型，还款能力模型，身份验证模型等数个中做训练，最终得出是否通过本次贷款申请，贷款的额度，贷款人的还款意愿等评估信息。

借款人数据收集的越多，标签维度越细，数据越真实，则审核效果越全面。

2. 大数据让广告营销更高效

广告作为互联网行业最常见的变现手段之一，大数据赋能广告营销，让广告从惹人恼转变为广告即内容，广告即服务。

曾几何时，你会发现日常生活中看到的广告居然那么懂你。点开淘宝，你最爱的商品被推荐在Banner首页；打开微信朋友圈，映入眼帘的是你正想要做的汽车保养；打开百度搜索，你前两天看的别墅信息赫然出现。

这一切的实现都得益于大数据赋能广告。

在广告投放前期，通过大数据手段大量的整合、分析数据，包括用户的浏览习惯、消费行为、浏览记录、对广告的点击数量等，并从中挖掘出有效的信息；构建全面的用户画像，结合广告业务，精准定位目标用户，保证广告定向投放。

大数据构建用户画像

在广告投放的中后期，通过实时数据反馈，结合用户所处地域，时间的变化，动态优化广告素材，调整广告的呈现方式与广告的展览位置，让同一个用户在不同的场景下享受不一样的广告服务，实现一人千面，增加广告营销效果，提升广告主KPI。

3. 大数据赋能零售

新零售时代，客户的需求无时无刻不在变化，大数据赋能零售，让零售在人，货，场上进行变革。

零售商可以借助大数据对未来市场需求进行预测，抢先一步对库存进行管理。在流量高发的前期，及时补足库存，提升商品供应率；在流量散去的前期，及时去库存，避免库存积压。

借助大数据分析用户地域分布情况，商店流量，消费者习惯等那个，在合适的地区开设商店，建造仓库。在物流发货时，从数据出发，合理规划运输路劲，降低运输成本。

利用数据还可以统一上下游供应链交互，解决数据不对成问题，减小牛鞭效应，提升供应链中每个环节的利用效率。

总结

数据一直都在，大数据变革的只是方式。大数据并不神秘，神秘的是对未知数据的探索与利用。

本文由 @pm_SWolf 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载

题图来自Unsplash，基于CC0协议

云计算与大数据合体，能给我们带来什么？

云计算和大数据的结合可以说是相辅相成，因为云计算为大数据提供了可以弹性扩展相对便宜的存储空间和计算资源，使得中小企业也可以像大型企业一样通过云计算来完成大数据分析。大数据是对数据进行专业化处理，最终根据我们的需要分析加工形成我们能够理解的可视化资料。

大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据的对数据进行专业化处理的过程离不开云计算的支持。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。并且，大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

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　　当前，数据已经成为数字经济时代的基础性资源、重要生产力和关键生产要素。国家发展改革委近日在《求是》撰文，题为《加快构建中国特色数据基础制度体系 促进全体人民共享数字经济发展红利》。为此根据相关数据，整理出以下信息。

大数据概念股涨幅排行榜

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　　南天信息： 南天信息是国内领先的金融行业数字化综合解决方案和服务提供商，也是国内少数同时集软件、硬件、集成服务的开发、生产、服务于一体的IT专业服务商，公司深耕行业信息化建设三十余年，以“金融科技”和“数字化服务”为业务主线，积累了丰富的技术经验和项目最佳实践。公司累计推出软硬件产品和解决方案1000+，实施信息系统项目50000+，服务客户超7000+，产品及服务可以基本满足金融行业客户从前台、中后到后台，从硬件、软件到服务的“一站式”需求，产品的先进性和实用性已受到客户的广泛认同。

　　紫光股份：公司作为全球新一代云计算基础设施建设和行业智慧应用服务的领先者，提供技术领先的网络、计算、存储、云计算、安全和智能终端等全栈ICT基础设施及服务。同时，公司提供行业智慧应用一站式数字化解决方案，以及顶层设计、软件开发、系统集成及运维管理等全生命周期服务。公司的产品、解决方案与服务主要面向政府、运营商、互联网、金融、教育、医疗、农业、交通、能源、制造等众多行业用户。

　　东方国信：公司主营业务是基于大数据、云计算、人工智能和机器学习等技术，围绕数据资产能力为客户提供端到端的大数据解决方案。包括数据采集、数据处理、数据分析挖掘、数据应用、数据治理管控等相关产品、服务与解决方案，帮助客户充分利用数据的价值从而获得更高的生产效率和经营效益。

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