大數(shù)據(jù)是什么能看到的都不算大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)軟件應(yīng)用無(wú)法處理的巨大且復(fù)雜的數(shù)據(jù)集。傳統(tǒng)軟件處理大數(shù)據(jù)主要的難點(diǎn)在于采集，存儲(chǔ)，分析，數(shù)據(jù)規(guī)劃，搜索，共享，傳輸，可視化，查詢(xún)，更新和信息隱私等方面。通常行業(yè)中的大數(shù)據(jù)是指利用預(yù)測(cè)分析、用戶(hù)行為分析或其他高級(jí)分析的方法從數(shù)據(jù)中獲取價(jià)值，并非特定大小的數(shù)據(jù)集。

大數(shù)據(jù)大到無(wú)法統(tǒng)計(jì)

大數(shù)據(jù)并非特指多大的數(shù)據(jù)，但是能被稱(chēng)為大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集其數(shù)據(jù)量必然不能太小。

一般來(lái)講，我們通常所使用的衡量數(shù)據(jù)量大小的最小單位為bit，也叫小b，最常用的單位為Byte，也叫大B。1 Byte =8 bit，再往上按順序依次為KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB，他們按照進(jìn)率1024（2的十次方）來(lái)計(jì)算的，即1 KB = 1024 Bytes ，1 MB = 1024 KB ，以此類(lèi)推。

目前全球每年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量已經(jīng)開(kāi)始以ZB為單位，而且隨著物聯(lián)網(wǎng)的普及和諸多廉價(jià)的數(shù)據(jù)收集產(chǎn)品誕生，數(shù)據(jù)增量還將不斷加速。全球數(shù)據(jù)不斷爆發(fā)的情況下，大數(shù)據(jù)究竟可以有多大已經(jīng)超出了我們的想象，而對(duì)于大數(shù)據(jù)的定義也有著多種多樣的解釋。

大象無(wú)形，大數(shù)據(jù)實(shí)在太大了

知名調(diào)研機(jī)構(gòu)Gartner認(rèn)為，大數(shù)據(jù)是需要重新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來(lái)適應(yīng)海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。而麥肯錫全球調(diào)研公司認(rèn)為，大數(shù)據(jù)是一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類(lèi)型和價(jià)值密度低四大特征。

綜合來(lái)看不能發(fā)現(xiàn)，大數(shù)據(jù)是一種大到不僅我們無(wú)法直接統(tǒng)計(jì)和分析，也是讓其在各方面都超出傳統(tǒng)軟件處理能力的存在。那么大數(shù)據(jù)行業(yè)的發(fā)展就需要新的工具來(lái)幫助處理和解決大數(shù)據(jù)所面臨的種種難題，而最能夠幫助大數(shù)據(jù)發(fā)展的無(wú)疑就是云計(jì)算。

大數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)

大數(shù)據(jù)太大而無(wú)法使用傳統(tǒng)的軟件及工具進(jìn)行處理，因此想要把大數(shù)據(jù)這一產(chǎn)業(yè)提升并且盈利，那么就在于提高對(duì)數(shù)據(jù)的處理能力，經(jīng)過(guò)處理的數(shù)據(jù)才能實(shí)現(xiàn)增值，云計(jì)算對(duì)于大數(shù)據(jù)來(lái)講就是其不可分割的一部分。

大數(shù)據(jù)和云計(jì)算是不可分割的兩部分

大數(shù)據(jù)無(wú)法使用單臺(tái)計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理，因此必然需要使用分布式架構(gòu)進(jìn)行處理?；?a href='/map/yunjisuan/' style='color:#000;font-size:inherit;'>云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)、云存儲(chǔ)及虛擬化等技術(shù)，大數(shù)據(jù)的處理能力有了顯著的提升，而對(duì)于這些數(shù)據(jù)的專(zhuān)業(yè)化處理正在形成一個(gè)新的行業(yè)。

一般來(lái)講，大數(shù)據(jù)包括了結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，目前數(shù)據(jù)的絕對(duì)主體是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，一般來(lái)講，企業(yè)中的數(shù)據(jù)超過(guò)80%都是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而且其增長(zhǎng)速度還在不斷攀升，在云計(jì)算的幫助下，更難處理的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)開(kāi)始逐步被利用起來(lái)，各行各業(yè)中大數(shù)據(jù)的地位也在提升。

在多維角度來(lái)看，大數(shù)據(jù)可以表示為一種張量，通過(guò)基于張量的計(jì)算，如多線(xiàn)性空間學(xué)習(xí)的方法來(lái)進(jìn)行處理會(huì)變得更為有效。同時(shí)，如MPP數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)都可以對(duì)大數(shù)據(jù)的處理有所幫助。

大數(shù)據(jù)的主體是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

而細(xì)致來(lái)看，大數(shù)據(jù)可以分為三個(gè)層面，理論、技術(shù)和實(shí)踐。理論是認(rèn)知大數(shù)據(jù)的必經(jīng)途徑，也是其被認(rèn)可接受和傳播的基礎(chǔ)；技術(shù)是大數(shù)據(jù)價(jià)值體現(xiàn)的必要手段和發(fā)展的基礎(chǔ)；而實(shí)踐則是大數(shù)據(jù)價(jià)值的最終體現(xiàn)，也是大數(shù)據(jù)發(fā)展前景的體現(xiàn)。

3大數(shù)據(jù)的價(jià)值

大數(shù)據(jù)的價(jià)值

隨著數(shù)據(jù)量的不斷增加，以大數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)促進(jìn)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)的模式越來(lái)越適用于各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域中，大數(shù)據(jù)是這個(gè)時(shí)代的產(chǎn)物，也是這個(gè)時(shí)代最有價(jià)值的部分之一。

阿里巴巴的創(chuàng)始人馬云此前已經(jīng)提到，未來(lái)并不是IT時(shí)代，而是DT時(shí)代，也就是Data Technology數(shù)據(jù)科技的時(shí)代。大數(shù)據(jù)的價(jià)值不在于大，而在于利用大量數(shù)據(jù)來(lái)獲取數(shù)據(jù)背后的信息，大量的數(shù)據(jù)為用戶(hù)提供了找到市場(chǎng)發(fā)展規(guī)律的機(jī)會(huì)，讓用戶(hù)在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中獲得先人一步的決策力。

DT時(shí)代的大數(shù)據(jù)價(jià)值所在

目前，大數(shù)據(jù)常常被視為企業(yè)決策者的利器。針對(duì)消費(fèi)者提供產(chǎn)品及服務(wù)的企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，中小型企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行企業(yè)轉(zhuǎn)型，而傳統(tǒng)企業(yè)則可以利用大數(shù)據(jù)確定企業(yè)未來(lái)的主要發(fā)展方向，將優(yōu)秀力量集中獲得讓企業(yè)煥發(fā)新生。

大數(shù)據(jù)對(duì)于企業(yè)的價(jià)值還在于迅速找到企業(yè)存在的問(wèn)題、故障以及缺陷的根源，幫助企業(yè)節(jié)省開(kāi)支。及時(shí)的發(fā)現(xiàn)企業(yè)外部環(huán)境問(wèn)題，亡羊補(bǔ)牢；確定最佳定價(jià)方案，幫助企業(yè)獲得最大利潤(rùn)；精準(zhǔn)分析企業(yè)客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)習(xí)慣，穩(wěn)固客戶(hù)關(guān)系；利用數(shù)據(jù)挖掘和分析避免商業(yè)陷阱。

盡管大數(shù)據(jù)的價(jià)值有這么多，但是大數(shù)據(jù)并不能代替決策者。大數(shù)據(jù)只是一個(gè)工具，能夠善于運(yùn)用工具的決策者才能帶領(lǐng)企業(yè)發(fā)展的更為順利