大数据基础知识概况–大数据定义

 

对于“大数据”（Big data）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。

 

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，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

 

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

 

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大数据基础知识概况–大数据特征结构

 

容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息；

 

种类（Variety）：数据类型的多样性；

 

速度（Velocity）：指获得数据的速度；

 

可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。

 

真实性（Veracity）：数据的质量。

 

大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

 

复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道。

 

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大数据基础知识概况–大数据意义有哪些

 

大数据的价值体现在以下几个方面：

 

（1）对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销；

 

（2）做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型；

 

（3）面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

 

不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。”这确实是需要警惕的。