大数据

关于大数据，目前业界并没有统一定义，只有几个比较一致的观点。

一个观点是来自高德·纳咨询公司梅尔夫·阿德里安的描述：大数据是超出了常用硬件环境和软件工具，在可接受时间内为用户收集、管理和处理数据的能力，讲的是一种能力。

另一个观点，则是来自麦肯锡全球数据分析研究所的一篇论文，其中谈到：大数据是指大小超出了典型数据库软件工具收集、存储、管理和分析能力的数据集，讲的是数据的集合。那么，该如何理解大数据？

总的来说，大数据是指用来描述那些数量庞大到无法用人工，甚至用简单的计算机软件进行处理的海量数据。随着计算机和现代检测技术的发展，获取数据变得越来越容易。

再来了解几个术语：

数据——组成大数据的单元。

数据，指事实或观察到的结果，是对客观事物的逻辑归纳，用于表示客观事物未经加工的原始素材。数据是信息的表现形式和载体，可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等。数据和信息不可分离，数据是信息的表达，信息是数据的内涵。数据本身毫无意义，只有对实体行为产生影响时才成为信息。大数据中的数据量非常巨大，其中，不仅包括结构化数据，如数字、符号等数据，也包括非结构化数据，如文本、图像、声音、视频等数据。

数据库——承载大数据的容器。

在信息化社会，充分有效地管理和利用各类信息资源，是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分，也是进行科学研究和决策管理的重要技术手段。

统计学——解析大数据的工具。

统计学是一门通过搜索、整理、分析数据，推断被测对象本质、甚至预测对象未来的综合性科学。通过寻找和挖掘现象，把现象变为可用数字标识的数据，并汇总大量数据，从而找出事物的本质和规律。随着“大数据”概念的提出，统计学也受到越来越多的重视。

大数据产生的一个显著标志就是：为了满足市场需要，数据存储设备的容量越来越大，处理数据的速度越来越快。

关于大数据的个人理解：

大数据是一种能力。

大数据不是一种时尚，也不仅仅只是一个大的数据集。它的实质是一种能力，是从高度关联的数据中获取知识和价值的能力。如果说物理层的互联网实现了不同主体的物理连接，那么流淌在其间的数据则实现了价值层面的连接。从这个意义上讲，互联网就是数据之网。

大数据是一种价值。

大数据的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些有意义的数据进行专业化处理。单个数据并没有价值，但越来越多的数据累加，量变就会引起质变。

大数据是一种行为。

大数据不同于过去的传统数据，其产生方式、存储载体、访问方式、表现形式、来源特点等都与传统数据不同。大数据更接近于某个群体的行为数据，它是全面的、准确的、有价值的数据。

简单小结

据国外学者考证，大数据一词最早出现在1998年。当时用于阐述信息基础设施在大规模数据条件下面临的压力。《大数据时代》一书是国外大数据研究的先河之作，该书作者维克托·迈尔·舍恩伯格被誉为“大数据商业应用第一人。

随着全球数字化、网络化进程加快，互联网应用于各行各业，累积的数据量越来越大。越来越多企业、行业和国家发现，可以利用类似技术更好地服务客户、发现新商机、扩大新市场以及提升效率。进而，大数据的概念逐步成熟。

可以说，离开互联网谈大数据，毫无意义。

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