世界包含的多得難以想象的數字化信息變得更多更快……從商業到科學，從政府到藝術，這種影響無處不在。科學家和計算機工程師們給這種現象創造了一個新名詞：“大數據”。大數據時代什麼意思?大數據概念什麼意思?大數據分析什麼意思?所謂大數據，那到底什麼是大數據，他的來源在哪裡，定義究竟是什麼呢?
一：大數據的定義。
1、大數據，又稱巨量資料，指的是所涉及的數據資料量規模巨大到無法通過人腦甚至主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。
2、大數據技術，是指從各種各樣類型的大數據中，快速獲得有價值信息的技術的能力，包括數據採集、存儲、管理、分析挖掘、可視化等技術及其集成。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理(MPP)數據庫，數據挖掘電網，分佈式文件系統，分佈式數據庫，雲計算平臺，互聯網，和可擴展的存儲系統。
3、大數據應用，是指對特定的大數據集合，集成應用大數據技術，獲得有價值信息的行為。對於不同領域、不同企業的不同業務，甚至同一領域不同企業的相同業務來說，由於其業務需求、數據集合和分析挖掘目標存在差異，所運用的大數據技術和大數據信息系統也可能有著相當大的不同。惟有堅持“對象、技術、應用”三位一體同步發展，才能充分實現大數據的價值。
當你的技術達到極限時，也就是數據的極限”。大數據不是關於如何定義，最重要的是如何使用。最大的挑戰在於哪些技術能更好的使用數據以及大數據的應用情況如何。這與傳統的數據庫相比，開源的大數據分析工具的如Hadoop的崛起，這些非結構化的數據服務的價值在哪裡。
二：大數據的類型和價值挖掘方法
1、大數據的類型大致可分為三類：
1)傳統企業數據(Traditionalenterprisedata)：包括 CRM
systems的消費者數據，傳統的ERP數據，庫存數據以及賬目數據等。
2)機器和傳感器數據(Machine-generated/sensor data)：包括呼叫記錄(CallDetail
Records)，智能儀表，工業設備傳感器，設備日誌(通常是Digital exhaust)，交易數據等。
3)社交數據(Socialdata)：包括用戶行為記錄，反饋數據等。如Twitter，Facebook這樣的社交媒體平臺。
2、大數據挖掘商業價值的方法主要分為四種：
1)客戶群體細分，然後為每個群體量定製特別的服務。
2)模擬現實環境，發掘新的需求同時提高投資的回報率。
3)加強部門聯繫，提高整條管理鏈條和產業鏈條的效率。
4)降低服務成本，發現隱藏線索進行產品和服務的創新。
三：大數據的特點
業界通常用4個V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大數據的特徵。具體來說，大數據具有4個基本特徵：
1、是數據體量巨大
數據體量(volumes)大，指代大型數據集，一般在10TB規模左右，但在實際應用中，很多企業用戶把多個數據集放在一起，已經形成了PB級的數據量;百度資料表明，其新首頁導航每天需要提供的數據超過1.5PB(1PB=1024TB)，這些數據如果打印出來將超過5千億張A4紙。有資料證實，到目前為止，人類生產的所有印刷材料的數據量僅為200PB。
2、是數據類別大和類型多樣
數據類別(variety)大，數據來自多種數據源，數據種類和格式日漸豐富，已衝破了以前所限定的結構化
數據範疇，囊括了半結構化和非結構化數據。現在的數據類型不僅是文本形式，更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數據，個性化數據佔絕對多數。
3、是處理速度快
在數據量非常龐大的情況下，也能夠做到數據的實時處理。數據處理遵循“1秒定律”，可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息。
4、是價值真實性高和密度低
數據真實性(Veracity)高，隨著社交數據、企業內容、交易與應用數據等新數據源的興趣，傳統數據源的侷限被打破，企業愈發需要有效的信息之力以確保其真實性及安全性。以視頻為例，一小時的視頻，在不間斷的監控過程中，可能有用的數據僅僅只有一兩秒。
四：大數據的作用
1、對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點
移動互聯網、物聯網、社交網絡、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平臺。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。
大數據具有催生社會變革的能量。但釋放這種能量，需要嚴謹的數據治理、富有洞見的數據分析和激發管理創新的環境(Ramayya
Krishnan,卡內基·梅隆大學海因茲學院院長)。
2、大數據是信息產業持續高速增長的新引擎
面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷湧現。在硬件與集成設備領域，大數據將對芯片、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理服務器、內存計算等市場。在軟件與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟件產品的發展。
3、大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素各行各業的決策正在從“業務驅動”
轉變“數據驅動”。對大數據的分析可以使零售商實時掌握市場動態並迅速做出應對;可以為商家制定更加精準有效的營銷策略提供決策支持;可以幫助企業為消費者提供更加及時和個性化的服務;在醫療領域，可提高診斷準確性和藥物有效性;在公共事業領域，大數據也開始發揮促進經濟發展、維護社會穩定等方面的重要作用。
4、大數據時代科學研究的方法手段將發生重大改變
例如，抽樣調查是社會科學的基本研究方法。在大數據時代，可通過實時監測、跟蹤研究對象在互聯網上產生的海量行為數據，進行挖掘分析，揭示出規律性的東西，提出研究結論和對策。
五：大數據的商業價值
1、對顧客群體細分
“大數據”可以對顧客群體細分，然後對每個群體量體裁衣般的採取獨特的行動。瞄準特定的顧客群體來進行營銷和服務是商家一直以來的追求。雲存儲的海量數據和“大數據”的分析技術使得對消費者的實時和極端的細分有了成本效率極高的可能。
2、模擬實境
運用“大數據”模擬實境，發掘新的需求和提高投入的回報率。現在越來越多的產品中都裝有傳感器，汽車和智能手機的普及使得可收集數據呈現爆炸性增長。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交網絡也在產生著海量的數據。
雲計算和“大數據”分析技術使得商家可以在成本效率較高的情況下，實時地把這些數據連同交易行為的數據進行儲存和分析。交易過程、產品使用和人類行為都可以數據化。“大數據”技術可以把這些數據整合起來進行數據挖掘，從而在某些情況下通過模型模擬來判斷不同變量(比如不同地區不同促銷方案)的情況下何種方案投入回報最高。
3、提高投入回報率
提高“大數據”成果在各相關部門的分享程度，提高整個管理鏈條和產業鏈條的投入回報率。“大數據”能力強的部門可以通過雲計算、互聯網和內部搜索引擎把”大數據”成果和“大數據”能力比較薄弱的部門分享，幫助他們利用“大數據”創造商業價值。
4、數據存儲空間出租
企業和個人有著海量信息存儲的需求，只有將數據妥善存儲，才有可能進一步挖掘其潛在價值。具體而言，這塊業務模式又可以細分為針對個人文件存儲和針對企業用戶兩大類。主要是通過易於使用的API，用戶可以方便地將各種數據對象放在雲端，然後再像使用水、電一樣按用量收費。目前已有多個公司推出相應服務，如北京開運聯合、網易、諾基亞等。運營商也推出了相應的服務，如中國移動的彩雲業務。
5、管理客戶關係
客戶管理應用的目的是根據客戶的屬性(包括自然屬性和行為屬性)，從不同角度深層次分析客戶、瞭解客戶，以此增加新的客戶、提高客戶的忠誠度、降低客戶流失率、提高客戶消費等。對中小客戶來說，專門的CRM顯然大而貴。不少中小商家將飛信作為初級CRM來使用。比如把老客戶加到飛信群裡，在群朋友圈裡發佈新產品預告、特價銷售通知，完成售前售後服務等。
6、個性化精準推薦
在運營商內部，根據用戶喜好推薦各類業務或應用是常見的，比如應用商店軟件推薦、IPTV視頻節目推薦等，而通過關聯算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析算法後，可以將之延伸到商用化服務，利用數據挖掘技術幫助客戶進行精準營銷，今後盈利可以來自於客戶增值部分的分成。
以日常的“垃圾短信”為例，信息並不都是“垃圾”，因為收到的人並不需要而被視為垃圾。通過用戶行為數據進行分析後，可以給需要的人發送需要的信息，這樣“垃圾短信”就成了有價值的信息。在日本的麥當勞，用戶在手機上下載優惠券，再去餐廳用運營商DoCoMo的手機錢包優惠支付。運營商和麥當勞蒐集相關消費信息，例如經常買什麼漢堡，去哪個店消費，消費頻次多少，然後精準推送優惠券給用戶。
7、數據搜索
數據搜索是一個並不新鮮的應用，隨著“大數據”時代的到來，實時性、全範圍搜索的需求也就變得越來越強烈。我們需要能搜索各種社交網絡、用戶行為等數據。其商業應用價值是將實時的數據處理與分析和廣告聯繫起來，即實時廣告業務和應用內移動廣告的社交服務。
運營商掌握的用戶網上行為信息，使得所獲取的數據“具備更全面維度”，更具商業價值。典型應用如中國移動的“盤古搜索”。
六：大數據對經濟社會的重要影響
1、能夠推動實現巨大經濟效益
比如對中國零售業淨利潤增長的貢獻，降低製造業產品開發、組裝成本等。預計2013年全球大數據直接和間接拉動信息技術支出將達1200億美元。
2、能夠推動增強社會管理水平
大數據在公共服務領域的應用，可有效推動相關工作開展，提高相關部門的決策水平、服務效率和社會管理水平，產生巨大社會價值。歐洲多個城市通過分析實時採集的交通流量數據，指導駕車出行者選擇最佳路徑，從而改善城市交通狀況。
3、如果沒有高性能的分析工具，大數據的價值就得不到釋放對大數據應用必須保持清醒認識，既不能迷信其分析結果，也不能因為其不完全準確而否定其重要作用。
1)由於各種原因，所分析處理的數據對象中不可避免地會包括各種錯誤數據、無用數據，加之作為大數據技術核心的數據分析、人工智能等技術尚未完全成熟，所以對計算機完成的大數據分析處理的結果，無法要求其完全準確。例如，谷歌通過分析億萬用戶搜索內容能夠比專業機構更快地預測流感暴發，但由於微博上無用信息的干擾，這種預測也曾多次出現不準確的情況。
2)必須清楚定位的是，大數據作用與價值的重點在於能夠引導和啟發大數據應用者的創新思維，輔助決策。簡單而言，若是處理一個問題，通常人能夠想到一種方法，而大數據能夠提供十種參考方法，哪怕其中只有三種可行，也將解決問題的思路拓展了三倍。
所以，客觀認識和發揮大數據的作用，不誇大、不縮小，是準確認知和應用大數據的前提。
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