什么是大数据?大数据是指传统软件工具无法在一定时间内捕获、管理和处理的数据集合。大数据有五大特征，即体积、速度、多样性、低值密度和真实性。它没有统计抽样方法，只是简单地观察和跟踪发生了什么。

大数据的使用倾向于基于预测分析、用户行为分析或其他一些先进的数据分析方法。

大数据有什么用?

个人观点:大数据的作用可以帮助世界各地的公司根据广泛收集的信息做出决策，并以各种不同的方式使用它，但商业世界使用大数据集来告知和指导业务流程有一些常见和基本的方式。

大数据为企业做的一件重要的事情是告诉企业关于客户或客户信息(数据收集)。使用客户关系管理等工具，大数据集可以显示客户是谁，他们的行为方式，以及他们如何与企业互动。通常，复杂的客户关系管理(CRM)系统以易于使用的可视化界面从大型数据集中提供精心挖掘的数据，以支持销售或推动其他工作。

大数据通常也控制着企业供应链。大数据集可用于管理库存、处理原材料采购、推动产品运输策略，或处理复杂供应链的任何部分。通过使用特定的大数据结果，管理者可以实施实时库存等策略，为企业节省大量资金和资源。

企业还可以使用大型数据集来确定绩效标准或协助劳动力管理。大数据集可以向企业展示更多的绩效趋势，以及特定业务地点或成本中心的情况。大数据集可以帮助实现业务流程自动化，实现远程工作和其他新形式的业务操作。

除了以上这些，大数据还可以帮助企业制定价格或在市场环境中工作。不同类型的数据收集可以更好地了解企业在其市场中的表现。专业人士经常谈论大数据在商业分析或商业智能方面的应用。这可能包括为交易或决策提供背景，并帮助公司连接或提高广告或其他运营效率。

从本质上讲，大数据通过为与现有业务相关的研究和预测结果提供无形的原材料，为业务目标服务。

“大数据”的四大特征:

据报道，大数据指的是“无法使用现有软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的庞大而复杂的数据集合”。业界通常用四个V (Volume, Variability, Value, and Velocity)来概括大数据的特征。

1:数据量非常大。到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量为200 PB (1 PB=210 TB)，而历史上人类说过的所有单词的数据量约为5 EB (1 EB=210 PB)。目前，一台典型的个人电脑硬盘容量在tb级，而一些大型企业的数据量已经接近EB级。

2:数据类型多种多样。这种类型的多样性还将数据分为结构化数据和非结构化数据。相对于过去主要基于文本的结构化数据易于存储，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图像、地理位置信息等。这多种类型的数据对数据处理能力提出了更高的要求。

3:低值密度。值密度与数据总量的大小成反比。以视频为例，在持续监控过程中，1小时的视频可能只有1- 2秒的有用数据。如何通过强大的机器算法更快地“净化”数据的价值，成为当前大数据大背景下亟待解决的问题。

4:处理速度快。这是大数据区别于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC《数字宇宙》报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。面对如此海量的数据，处理数据的效率是企业的生命。

“大数据”的目的

第一:大数据处理与分析正在成为新一代信息技术融合应用的节点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等应用是新一代信息技术的应用形式，不断产生大数据(物联网)。云计算为这些海量、多样化的大数据提供了存储和计算平台。通过对不同来源的数据进行管理、处理、分析和优化，将结果反馈到上述应用中，将创造巨大的经济和社会价值。

大数据有能力推动社会变革。但是，释放这种能量需要严格的数据治理、深刻的数据分析，以及一个能激发管理创新的环境(Ramayya Krishnan，卡内基梅隆大学海因茨学院院长)。

第二，大数据是信息产业持续快速发展的新引擎。大数据市场新技术、新产品、新服务、新业态将不断涌现。在硬件和集成设备领域，大数据将对芯片和存储行业产生重要影响，也将加速出现集成数据存储和处理服务器、内存计算等市场。在软件和服务领域，大数据将引发快速数据处理和分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。

第三，大数据利用将成为提升核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动”转向“数据驱动”。

大数据的分析可以让零售商实时掌握市场动态，快速做出反应;可以为企业制定更准确有效的营销策略提供决策支持;可以帮助企业为消费者提供更加及时、个性化的服务;在医疗领域，它可以提高诊断的准确性和药物的有效性;在公共事业领域，大数据也开始在促进经济发展、维护社会稳定方面发挥重要作用。

第四:大数据时代的科学研究方法和手段将发生重大变化。例如，抽样调查是社会科学的一种基本研究方法。在大数据时代，研究对象在互联网上产生的海量行为数据可以被实时监控和跟踪，通过挖掘和分析揭示规律，提出研究结论和对策。

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