什么是大数据?

大数据的概念

关于大数据,很多机构给出的标准答案都不一样。
维基百科(Wikipedia)中,这样描述大数据:

大数据是规模庞大,结构复杂,难以通过现有商业工具和技术在可容忍的时间内获取、管理和处理的数据集。

研究机构Gartner给出了这样的定义:

“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

国际商业机器公司(IBM)强调了大数据的“5V特性”,也就是:

数量(Volume)、多样性(Variety)、速度(Volocity)、真实性(Veracity)以及价值(Value)。

什么是大数据?

总的来说,无论各个机构如何看待大数据,归根结底,大数据真正的价值不在于庞大的数据信息本身,而在于通过分析处理从其中提炼出有价值的信息。这一点是所有企业家与大数据科学家的共识。

大数据的特征

大数据经过近几年来的发展,大数据的特征愈发清晰,大体分为以下几种:

数据量大(Volume)

这一点是大数据最明显的特征。数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息。这一切就好像大浪淘金一样,数据量小那么其潜在的价值就小。

种类繁多(Variety)

种类繁多、复杂多变也是大数据的重要特性。从互联网诞生以来,每天新产生的数据都以指数级增长。这些数据不仅量大,而且种类繁多,结构复杂。其中结构化数据只占10%左右,剩下的都是繁杂的非结构化的数据。

速度快(Velocity)

速度快其实包含了两方面的含义。其一指的是产生新数据的速度快,二是要求处理现有的数据速度快。现如今爆发式增长的数据量产生了无限供应的大数据,如果没有快速的而处理分析能力,那么数据量再大,种类再高也无济于事。

价值密度低(Value)

爆发式增长的数据量保证了大数据能够挖掘高价值的基础。但往往事与愿违,数据呈指数增长的同时,隐藏在海量数据的有用信息却没有相应比例增长。价值密度的高低与数据总量的大小成反比,这一点确实让人灰心,如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”也成为目前大数据背景下亟待解决的难题。

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