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大數(shù)據(jù)的存儲和搜索面臨很大挑戰(zhàn)
2018-04-10
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大數(shù)據(jù)的存儲和搜索面臨很大挑戰(zhàn)

大數(shù)據(jù)并非是一個全新的概念，早在1980年，阿爾文托夫勒就在《第三次浪潮》一書中預言了由數(shù)據(jù)構(gòu)成的“碎片化未來”，并將海量數(shù)據(jù)贊頌為“第三次浪潮的華彩樂章”。然而，大數(shù)據(jù)真正流行起來是在2011年之后，數(shù)據(jù)量呈幾何指數(shù)上升，物聯(lián)網(wǎng)、云計算等技術(shù)的日漸成熟使得數(shù)據(jù)的獲取、存儲和處理的成本急劇下降，促使大數(shù)據(jù)一時間成為了各方視線的焦點。
    首先，伴隨著移動終端、傳感器的迅速普及以及社會化媒體等互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的日益多樣化，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)出爆發(fā)式的增長，數(shù)據(jù)集的規(guī)模已經(jīng)達到了TB甚至是PB的級別。這些海量的、碎片化的數(shù)據(jù)不僅能夠較為完整地刻畫出人們在線行為，還可以通過各類傳感設(shè)備的數(shù)據(jù)來記錄實體經(jīng)濟的運行狀況。
    其次，數(shù)據(jù)的種類也愈發(fā)豐富，不僅包含文本內(nèi)容，還包括圖片、音頻、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)的存儲和搜索帶來了很大挑戰(zhàn)，這意味著傳統(tǒng)意義上適用于文本內(nèi)容存儲和分析的數(shù)據(jù)庫關(guān)聯(lián)算法、語義分析等手段已經(jīng)漸漸失效。
    第三，大數(shù)據(jù)蘊含著巨大的價值，但相比于龐大的數(shù)據(jù)規(guī)模，其價值密度卻是非常稀疏的，可謂是“浪里淘沙、彌足珍貴”。例如，公安視頻監(jiān)控系統(tǒng)需要7×24小時的記錄，但用于犯罪證據(jù)獲取的也許只是短短數(shù)秒；對于零售產(chǎn)業(yè)的推薦系統(tǒng)，也只有通過海量數(shù)據(jù)的分析，才能進行較為精準的預測。
    第四，大數(shù)據(jù)需要實時的記錄與響應(yīng)，如動態(tài)的股價、路況信息以及電子商務(wù)的交易數(shù)據(jù)等，都需要實時的調(diào)用和處理，才能夠充分體現(xiàn)出數(shù)據(jù)的價值所在。此外，社會化媒體、社交網(wǎng)站中的關(guān)系數(shù)據(jù)成為了大數(shù)據(jù)的價值倍增器，這是因為人們已經(jīng)不可避免地鑲嵌于人際關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中，個體的影響力會經(jīng)由社交網(wǎng)絡(luò)快速蔓延。
    不久前，作為全球最大零售商的沃爾瑪也充分意識到了關(guān)系數(shù)據(jù)的重要性，在其社交基因組（Social Genome）計劃中整合了用戶在Facebook、Twitter中的關(guān)系數(shù)據(jù)，用以更精準地推測消費者的偏好。 綜上所述，大數(shù)據(jù)的基本特征可以概括為規(guī)?；╒olume）、多樣性（Variety）、高價值（Value）、速度快（Velocity）以及社會化（Social）等五個特點，即“4V 1S”的特點。這樣的大數(shù)據(jù)浪潮，也深刻的影響了各個傳統(tǒng)行業(yè)的發(fā)展軌跡，變革一觸即發(fā)。


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