温故人类发展史，我们才能深刻理解大数据的意义

大家好，我是阿米，每天为大家讲解科技的知识，欢迎大家多多支持~在农业社会和工业社会，自然资源是经济社会发展的主要动力，比如各种动植物、能源、矿产等。进入信息社会，知识和信息成为经济社会发展的主要资源，知识的力量开始远超金属的力量，正如工业革命期间金属的力量远超身体的力量。知识可以细分成四类：数据、信息、知识和智慧。数据经过整理变成信息，从信息中可以总结出知识，比如开普勒总结出行星运动的三大定律，知识通过反复实践融会贯通就是智慧。

两千多年前，人类只能利用竹简和羊皮等笨重或贵重载体，因此只能把最重要的东西书写下来，比如四书五经、《老子》《庄子》《伤寒杂病论》这样的智慧结晶与核心知识。进入工业社会，造纸术和印刷术高度发达，各种各样重要或不重要的知识都得以被书本记载和传承，重要的信息也能通过报刊来普及，这对于人类的经济发展和文化繁荣起到了重要作用。在信息社会，从国家大事到明星八卦，从企业动态到家长里测出提问者的收入高低。

百度如果深入分析，可以通过问卷统计出不同生活习惯的人的饮食习惯，还可以统计出不同年龄、性别和文化背景的人的饮食习惯，根据不同年份所提问题的变化，看出不同地区人饮食习惯的变化。从百度这个例子可以看出，大数据的不同维度之间有着天然的联系，因此我们可以从不同角度挖掘出很多有意思的结论。如果人工智能了解一个美国人的出身背景、朋友、家庭以及他读的书、看的电影，它就能从这些维度的数据中，推断出他在联邦选举中的投票行为。

未来农业领域会是依靠多维数据进行决策的。水果蔬菜每天的生长数据、未来的气象数据、新增的订单数据、目标市场的人口变化数据、大宗商品交易行情……智能机器通过分析各种维度的数据，就可以精准决策未来的种植。多维数据在医疗领域也大有用武之地。饮食习惯、运动习惯、使用手机的习惯、父母的健康情况、经济情况都可以影响一个人的身心健康，未来这些多元化的数据都能被收集到，并被相应的人工智能算法处理，从而得出更科学的诊断结果。

大数据还有完备性这个特征。完备的数据蕴藏着巨大的威力。比如中国的公安部门把近14亿中国人的面孔或指纹全部收集齐就是典型的完备数据，信息越完备，不确定性就越小，这对于安检工作有很大意义。1997年IBM的深蓝计算机之所以能战胜国际象棋大师卡斯帕罗夫，除了计算力强大，还因为它具备了数据的完备性。它全面收集了卡斯帕罗夫以及世界上其他高手过去的棋局数据，并进行了深入分析。

再来看美国的一个著名案例。2012年，统计学家纳特·西尔弗用大数据对美国总统大选进行预测，他预测了共和党和民主党分别会在哪些州占优，结果100%准确，这是一个空前的记录。70年来，全球知名的民意测验机构盖普洛一直对美国的总统选举结果进行预测，它对大选最终结果的预测还比较准确，但具体到每一个州，是共和党总统候选人赢还是民主党总统候选人赢，它的预测结果就经常出错了。这说明抽样调查做得再好，也会有疏漏之处。

为什么纳特·西尔弗单枪匹马就能胜过盖普洛？他搜集了所有能搜集的数据，比如所有的民调结果、博客、微博、Twitter、Facebook、当地新闻等，他就是靠完备的大数据创造了民意预测的神话。如果纳特·西尔弗能统计到每个人投票前一天的想法，他的预测就会更加精准。这是有可能做到的，因为移动互联网让人们时刻在线，这使得数据的完备性获得空前的提升。完备的大数据有极其广阔的应用空间，比如谷歌无人驾驶汽车就是靠完备的空间大数据来“眼观六路，耳听八方”的。

开车绝对是个技术活，司机要全盘考虑迎面而来的车辆、交通信号灯、广告牌、树木、交警等一系列因素，判断每一个目标的大小和位置，以及哪一个目标是危险的。因此直至2004年，经济学家们还认为司机是计算机难以取代的。按照传统思路开发的自动驾驶汽车表现得确实很糟糕，在第一届无人驾驶汽车陆地挑战赛中，排第一的悍马只跑了不到20公里，而且时速只有8公里，比自行车还慢。但谷歌却在短短几年内就真正实现了汽车的自动驾驶。谷歌同样是把自动驾驶问题变成了一个大数据问题。

谷歌的街景项目积累了大量空间数据，相比于那些每到一处都要临时识别目标的自动驾驶汽车，谷歌的自动驾驶汽车具有数据完备的优势，让人感觉它相当聪明。过去十年间，基于大数据的人工智能已经在各个领域崭露头角。欢迎大家评论和收藏，关注我了解更多的科技知识。

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[来自IT168]　　【IT168 评论】在五六年前，大数据已经成为了流行趋势。但目前的大数据还保持着原来的含义吗?Micro Focus南非区域总经理Gary De Menezes给予了否定回答。

如今，为了满足业务需求，厂商都开始研发各种大数据解决方案来帮助企业管理海量的非结构化数据，这也许就是目前大数据存在的意义。　　De Menezes表示，如今很多企业都成功的创建了数据存储系统。在业务层面，企业花钱收集和存储数据，但很多没有利用价值的数据也被收集到一起，无法将数据进行类别存储，数据利用率很低。因此，我们需要进入到一个可控的大数据收集时代，只收集和保存我们需要的数据。想要实现这一点，我们就需要对数据进行分析规划。　　数据需要以预定义的方式进行管理，方便了解它们跟业务之间的关系。Micro Focus南非区域的渠道经理Gareth De Laporte表示，数据得到有效规划，企业的业务和内容管理(ECM)才能发挥更大的价值。一些手动干预业务流程的企业，想要进行ECM(内容管理)，则必须将他们的业务流程数字化。他们可以通过将业务中的所有数据数字化转存到中央存储库中，实现企业的数字化之路。　　听起来很容易，但做起来却很难。在过去三年里，人们越来越关注数据收集和存储方面的安全问题，新隐私法的出现也使这个问题更加复杂。继去年实施的《网络安全法》在业界掀起一股狂风暴雨之后，一个更加严厉的《个人信息保护法》预计今年年底发布。　　De Laporte补充道，从数据治理的角度上看，从数据的创建到该数据不再被需要，企业必须能够跨越生命周期管理数据。内容管理作为一门哲学，正在成为实现最大化数据价值的金钥匙。　　对于企业内容管理(ECM)，Gartner给出了这样的解释：企业内容管理从内涵上应该包括企业内部内容管理、Web内容管理、电子商务交易内容管理和企业外部网(Extranet)信息共享内容管理。　　De Laporte用南非司法系统的例子阐述了他之前的观点。媒体经常会报道关于档案或案卷丢失的案子，这对司法制度和维护法律产生了极大的负面影响。如果数据被数字化，内容以正确的方式得以管理，数据只被授权的个人访问，没有任何可被随意篡改的空子，或许数据丢失的案件会减少很多。　　De Laporte表示，随着我们的聚焦点从纯粹的数据服务转移到内容管理上，数据就不再是以往的数据，它们有相关的数据背景以及与业务之间的联系方式。因此除了ECM，我们还需要进行数据分析，对重要数据进行分类，然后按类别储存。　　除此之外，能够跨数据搜索且与特定事件或主题相关的所有可用信息也是至关重要的。De Menezes解释到，ECM不是一个新概念，早在上世纪90年代它就已经出现了，并且带来了可跨越不同数据类型的弹性搜索，数据类型包括声音、视频和图像。并且发展到现在已经是颠覆性级别的了。　　将所有的数据保存在一起，企业业务运行效率必然很低，企业希望数据可以被分类保存，不需要的数据可以及时被剔除掉，并且有相关审计实时追踪存储时间、访问权限以及处理权限的人员。这也是大数据目前面临的巨大挑战之一。　　De Laporte总结到，数据是一个企业的必须品，每个公司员工都希望有权限访问它们，但是又不能对所有的员工开放数据访问权限，最好的方法就是企业内容管理和数字化。

现在互联网最流行、我们日常最常听到的词汇是什么？

没错，就是大数据、云计算和人工智能。

虽然众多媒体每天都在吹捧，但小编却是认为还有众多吃瓜群众还是一知半解的。所以就打算专写三篇来分别介绍这三个概念。

首先是大数据。顾名思义，大数据就是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集。

近来在网上看到一个有趣的关于大数据的笑话，小编觉得很形象，分享给大家，应该能让大家更好理解。

某比萨店的电话铃响了，客服人员拿起电话。客服：XXX比萨店。您好，请问有什么需要我为您服务 ？顾客：你好，我想要一份……客服：先生，烦请先把您的会员卡号告诉我。顾客：16846146***。客服：陈先生，您好！您是住在泉州路一号12楼1205室，您家电话是2646****，您公司电话是4666****，您的手机是1391234****。请问您想用哪一个电话付费？顾客：你为什么知道我所有的电话号码？客服：陈先生，因为我们联机到CRM系统。顾客：我想要一个海鲜比萨……客服：陈先生，海鲜比萨不适合您。顾客：为什么？客服：根据您的医疗记录，你的血压和胆固醇都偏高。顾客：那你们有什么可以推荐的？客服：您可以试试我们的低脂健康比萨。顾客：你怎么知道我会喜欢吃这种的？客服：您上星期一在中央图书馆借了一本《低脂健康食谱》。顾客：好。那我要一个家庭特大号比萨，要付多少钱？客服：99元，这个足够您一家六口吃了。但您母亲应该少吃，她上个月刚刚做了心脏搭桥手术，还处在恢复期。顾客：那可以刷卡吗？客服：陈先生，对不起。请您付现款，因为您的信用卡已经刷爆了，您现在还欠银行4807元，而且还不包括房贷利息。顾客：那我先去附近的提款机提款。客服：陈先生，根据您的记录，您已经超过今日提款限额。顾客：算了，你们直接把比萨送我家吧，家里有现金。你们多久会送到？客服：大约30分钟。如果您不想等，可以自己骑车来。顾客：为什么？客服：根据我们CRM全球定位系统的车辆行驶自动跟踪系统记录。您登记有一辆车号为SB-748的摩托车，而目前您正在解放路东段华联商场右侧骑着这辆摩托车。顾客当即晕倒。

虽说故事有所夸大，但是跟大数据的本质差不多。

以目前的科学技术水平，还做不到这么详细的数据分析，但是不代表未来做不到。特别是云计算的发展，不难判断未来人在科技的发展下隐私越来越少。时代越进步，人就越离不开网络。淘宝天猫的消费记录，线下的移动支付，微博微信空间的言论，百度搜索。把所有人这些数据集中起来就是大数据，再通过云计算，就能分析出来这个人的消费水平，消费习惯，社会阶级，家庭地址，性格等等。今天你在淘宝淘到了一件裤子，明天你在刷某个app的时候说不定就向你弹窗关于这个裤子品牌的其他裤子广告。甚至通过大数据分析所有买了这件裤子的人，都消费了什么商品（比如某件上衣或者鞋子）然后向你推荐。

所以说，大数据的战略意义不在于掌握了多么庞大的数据信息，而是用什么方法分析这些数据（涉及到云计算，下篇再做解释什么是云计算）然后得出含有意义的信息。如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键：在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

之所以大数据现在前景这么火，是因为以下这些事实：

1.目前全世界信息产生量足以用爆炸来形容，近两年来的产生的数据量比整个人类历史产生的还要多。

2.到2020年，至少三分之一的数据会通过云端传输，届时人类会更依赖智能设备。

3.现在，得到分析使用的数据还占不到总量的0.5%，可见潜力巨大。

大数据正逐渐影响着我们，可以说是把双刃剑，朝哪个方向发展就让我们拭目以待吧。

　　当今世界，社交媒体和其他来源的数据爆炸式增长。 企业会仔细收集这些数据，并将其存储起来，以便重复使用。处理如此大量的数据需要专门的工具和技术。 大数据是我们生活中重要的一部分。

　　目前，登录我们的Facebook帐户，在Instagram上传照片或者在Flipkart，Amazon或Snapdeal上浏览各种产品已经成为我们日常工作的一部分。 当我们在Whatsapp上看不到我们的信息时，我们觉得这一天是不完整的。 技术精明的世界正在被在线社交媒体如FB，WhatsApp，Twitter等所统治。那么，你有没有想过每天由社交媒体或各种企业应用程序生成的数据的百分比和百亿分之几呢？ 根据维基百科，每天有2.5eb的数据被各种在线应用程序所创建。 要管理和处理如此大量的数据变得相当困难。

　　大数据，顾名思义，是指在各种软件工具的帮助下，难以捕捉、管理或处理的海量数据。大数据需要使用各种技术和技术，比如预测用户行为或其他高级数据分析，以获取它们的有用信息，这可以进一步发挥杠杆作用。根据维基百科，大数据是一个数据集的术语，它是如此之大或复杂的，以至于传统的数据处理应用程序是不够的。 需要对其进行计算获取，组织和分析，以确定某些模式或趋势，以进一步便利处理，更新或管理如此庞大的数据。

　　大数据的五个V

　　我们可以借助以下特这来识别大数据：

　　1. 体积:大数据的特征很大程度上取决于生成和存储数据的数量。

　　2.多样性:大数据的类型和性质帮助分析人们有效地利用所产生的洞察力。

　　3.速度:大数据也通过数据生成和处理的速率来确定，以满足各种需求。

　　4.可变性:我们可以考虑一个数据集，如果它不一致的话，就会成为大数据，从而阻碍了用于处理和管理它的各种进程。

　　5.准确性:在一些数据中，质量会发生很大的变化，分析这样的场景会成为一项具有挑战性的任务，因为这会导致分析过程中的很多混乱。

　　与大量数据相关的各种挑战包括：

　　1.搜索，分享和转移

　　2.调整数据

　　3.分析和捕获

　　4.存储，更新和查询

　　5.信息隐私

　　企业如何开始利用大数据?

　　考虑到当今各种在线企业应用需求的巨大增长，当今时代被称之为企业时代。这一点最能说明的事实是，沃尔玛每小时约有100万笔交易。这个统计数据让人深思，各种企业应用程序如何处理和使用如此庞大的非结构化数据。

　　显然，有效使用数据可能是一项艰巨的任务，特别是随着新数据源数量的增加，对新数据的需求以及对提高处理速度的需求。 因此，为了提高运营效率和加速业务增长，企业需要应对和克服这些挑战。 正在采用各种大数据技术和方法来处理和获取这种非结构化数据集中的正确数据（这些数据是充分和适当的）。

　　在过去，许多企业都投入巨资开发各种数据仓库。它们可以作为中心数据系统来报告、提取、转换和加载不同的进程，还可以从不同的数据库和其他源(企业内部和外部)获取数据。由于数据的种类、速度和数量都在不断增加，这使得如此昂贵的企业数据仓库超载，造成了巨大的处理负担。

　　为了摆脱这个瓶颈，组织正在选择不同的开源工具，如Hadoop来卸载数据仓库处理功能。如果Hadoop与各种数据仓库一起使用，Hadoop可以帮助企业降低成本并提高效率。然而，由于Hadoop需要一些特殊的技能来部署，组织已经开始尝试其他的选择。戴尔，英特尔，Cloudera和Syncsort共同开发的解决方案适用于用例驱动的Hadoop参考架构。该技术借助体系结构简化了数据处理，帮助用户优化已经存在的数据仓库。此卸载解决方案使用Cloudera Enterprise软件提供Hadoop环境。 Hadoop的Cloudera Distribution（CDH）提供了Hadoop的所有核心元素，如可扩展存储和分布式计算。它允许用户将Hadoop部署周期缩短到几周，在数小时内开发Hadoop作业，并且变得完全有效率。 CDH还确保高可用性，安全性以及与大量其他工具的集成。

　　大数据企业模型

　　让我们对企业正在实现的一般大数据模型进行概述，主要包括以下几个中间系统或过程。

　　数据源:这些是实现不同大数据技术的数据集。它们可以以非结构化、半结构化或结构化的格式存在。有一些非结构化的数据集，它们是通过图像、音频/视频片段或文本的形式从几个社交媒体应用程序中提取出来的。半结构化数据集由不同的机器生成，需要较少的努力将它们转换成结构化的形式。一些数据集已经在结构化表单中了，比如来自多个在线应用程序或其他主数据的事务信息。

　　获取：在从多个源获取各种类型的数据集并插入之后，它们可以直接写入实时存储过程，或者可以写成消息到磁盘，数据库事务或文件。 一旦收到这些数据，就有各种各样的选择来保存这些数据。 数据可以写入多个文件系统，也可以写入RDBMS，甚至可以写入各种分布式集群系统，如NoSQL和Hadoop分布式文件系统。

　　组织：这是组织各种采集的数据集的过程，以便它们以适当的形式进一步分析。在这个阶段，数据的质量和格式通过使用各种技术来快速评估非结构化数据，比如在批处理中运行map-reduce进程（Hadoop）或者在内存中运行map-reduce进程（Spark）。还有其他评估选项可用于实时流数据。这些基本上是广泛的过程，使得开放的摄取，数据仓库，数据库和分析模型成为可能。它们通过管理新的和传统的数据处理环境之间的双向差距来扩展所有类型的数据和域。他们最重要的特征之一就是符合四个V的标准 - 一个庞大的数量和速度，多种数据集，而且在我们的分析运作的任何地方，它们也帮助我们找到价值。除此之外，他们还提供各种数据质量服务，帮助维护元数据和跟踪转型沿袭。

　　分析：数据集转换为有组织形式后，进一步分析。所以大数据的处理输出在从低密度数据转换为高密度数据之后被加载到基础数据层中。除了基础数据层以外，还可以将其加载到各种数据仓库，数据发现实验室（数据存储集，处理引擎及其分析工具集），数据集市或存储库中。由于发现实验室需要快速连接到事件处理，数据存储库和数据仓库，因此数据传输需要像InfiniBand这样的高速网络。这就是从大数据输出到数据仓库进行进一步分析的基本加载结果。

　　我们可以看到，存储库和数据仓库都提供了原位分析，这表明分析处理可以在源系统中进行，而无需将数据移动到其他分析环境所需的额外步骤。 SQL分析允许在每个数据存储上独立进行各种简单和复杂的分析查询。因此，数据处理或分析越快，系统的性能就起着重要的作用，决策过程就越快。有许多选项，如柱状数据库，内存数据库或闪存，使用它可以提高几个数量级的性能。

　　决定：这是通过使用多种先进技术进行各种决策过程以达成最终结果的地方。 这一层由几个实时交互式数据建模工具组成。 他们能够查询，报告和建模数据，同时保留大量的数据。 这些工具包括不同的高级分析，库内和数据库内统计分析，高级可视化，以及传统的组件，如报告，警报，仪表板和查询。

　　大数据对于企业应用程序的意义和作用

　　大数据在许多企业应用程序中的确扮演着相当重要的角色，这就是为什么大型企业花费数百万美元的原因。让我们看看这些企业通过实施大数据技术获益的几种情况。

　　1.结合各种传统企业数据对大数据进行分析和提炼，带给企业更深入透彻的洞察力。它可以带来更高的生产力，更大的创新和更强的竞争地位。

　　2.大数据在医疗服务中扮演更重要的角色。它通过使用家庭内的监测设备来帮助管理患者的慢性病或其他长期病症，所述监测设备测量生命体征并检查患者的进展以改善他们的健康并减少医院入院和就诊到医生诊所。

　　3.制造公司还在其产品中部署传感器来远程收集数据，例如通用汽车的OnStar或雷诺的R-Link。这有助于提供通信，导航和安全服务。他们还透露了使用模式，失败率等产品改进机会，可以进一步降低组装和开发成本。

　　4.使用智能手机和其他GPS设备的惊人增长为广告商提供了一个机会，当他们靠近商店，餐馆或咖啡店时，他们可以瞄准他们的消费者。零售商更了解他们产品的狂热买家。通过电子商务网站使用各种社交媒体和网络日志文件，可以帮助他们获得有关未购买产品的信息，以及为什么他们不愿意购买产品。这可以导致更有效的以客户为中心的微型营销活动，并提高供应链效率，从而实现更准确的需求计划。

　　5.最后，如果没有大数据，Facebook，Instagram，Twitter和LinkedIn等社交媒体网站将不会存在。他们向不同用户提供的个性化体验只能通过存储和使用关于该用户或成员的所有可用数据来提供。

　　大数据对于企业应用程序有多安全？

　　由于它涉及属于几个可能或可能不相互关联的组织的各种重要数据，或者它们的用户，因此大数据应该具有高度的安全性是非常重要的，这样就不必担心几家企业正在实施它。大数据基本上提供了全面的数据安全方法。

　　1.确保正确的人员（内部或外部）通过正确的渠道（通常使用Kerberos）在正确的时间和正确的地点访问适当的信息和数据。

　　2.高安全性可以防止恶意攻击，还可以通过对数据进行加密（使用Cloudera Navigator Encrypt）并保护数据在运动或静止时保护组织的信息资产。

　　3.它还使所有组织能够将不同的角色和责任分开，并保护所有敏感数据，而不会像使用DBA等的特权用户访问一样，使用各种数据屏蔽和子集技术来降低敏感数据的使用。

　　它还将所有传统数据管理的审计，监控和合规报告扩展到大数据系统。

　　令人惊讶的统计数据

　　全球数据的90％是在过去两年中创造的，预计到2017年，大数据将会从2012年的120亿美元增长到500亿美元。

　　数字世界的70％（900eb）由用户生成。

　　企业存储所有数据的80％。

　　白宫政府正投资2亿美元在大数据研究项目上。

　　到2020年，中国将占世界数据的五分之一。

　　数据可访问性增加10％，这意味着财富1000强公司的净收入额外增加了657亿美元。

　　根据商业管理书籍畅销书作家汤姆·彼得斯（Tom Peters）的说法，“不了解在新经济中将数据和信息作为有形资产进行管理的压倒一切的重要性的组织将无法生存。”因此，大数据的承诺真的有动力企业和企业来投资。我们需要继续研究和设计新技术和新技术，为各行各业采用大数据提供快速可靠的途径。我们需要不断提高技能，管理各种开源工具和技术，以充分利用最佳的大数据功能。这将有助于各企业管理日益增加的数据集并有效地使用它们。

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现在大数据分析这个行业很火，我身边有个同学是北邮的研究生，主要就是互联网大数据这块，一发动态就是自己的日常。

要想明白大数据，首先就要明白数据的意义。

对于大数据的概念，必须要进行一个合理的扫盲，什么是大数据：是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉，管理和处理的数据集合，需要新处理模式才能具有更强的决策力，洞察发现力和流程优化能力来适应海量，高增长率和多样化的信息资产。

数据，让一切有迹可循，让一切有源可溯。我们每天都在产生数据，创造大数据和使用大数据，只是，你，仍然浑然不知。

百度知道和知乎问答里一直有小伙伴在问这个问题，比如“大数据时代，生活和思维发生了哪些变”、“大数据时代给我们的生活带来了哪些好处呢？”以及“大数据时代生活将会有怎样的变化”等等。看着大家热火朝天的在了解大数据、认识大数据和讨论大数据，我很开心，这说明大数据已经渐渐被大众所接受，也标志着大数据产业正在走向成熟化和大众化。

大数据时代至少给我们的生活带来了以下六点便利与好处：

1、节约时间，更有效率

2、大数据让人们更容易借到钱 让老赖无处遁形。

3、大数据让人更加聪明更智慧。

4、大数据思维可以帮你省钱。

5、大数据让工作可以量化，更加公平。

6、大数据思维可以助你发现隐形需求

大数据时代的到来，带来的变化和变革无法量化，只能从大的方面去看了。一个时代会因为一个概念的提出而颠覆，大数据时代，等待颠覆的，还有很多。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。同样，设备管理也将面对着这样的挑战和机遇，我们会在设备管理工作中通过从信息到数据再由数据到有用信息的分析而获得知识、商机和为社会服务的更高层次的能力。

21世纪是世界经济发展的时代，是科学力量加强的时代。在这个科技飞速发展的时代里，几乎每天都会有全新的概念提出。自从2016年底马云提出了新零售这个理念以后，国内的各行各业、特别是电商与实体店主们都绞尽脑汁想将其给研究透彻了，各大网站和媒体也纷纷发布了不同人士对新零售的分析。如何做到新零售的转变，在一段时间便成为了经营者和运营公司们最关心的事情。

当你仔细研究过新零售的概念和特征后不难发现，它其实是对以往零售中不足或鸡肋进行整改并升级的一种“加强版”。对于消费者：提高体验感；对于经营者：提升用户流量、精准营销……这都是关注新零售时最在意的几点要素。

国际商业机器公司（IBM）提出大数据拥有：大量、高速、多样、低价值密度、真实性的特点。而在2012年出版的《大数据时代》中也提出：大数据是指不利用抽样调查这种捷径，而选择使用所有数据分析处理。

大数据的重要意义不在于掌握了多少数量庞大的信息，而在于对这些信息数据的处理。从它的这种特点来分析便不难得知它在新零售中起到了什么关键性的作用。

进行营销的过程中需要调动大数据库内的用户信息，并进行技术分析，得出他们现在需要什么，甚至还可以得出日后可能需要什么样的消费。比如：一个用户购买了大量的婴儿衣物，便可由数据得出他家有新生儿，并且分析接下来还很有可能需要婴儿的奶粉，便可以通过这些数据分析给他推荐相关商品。若要通俗点来说的话便是和“猜你喜欢”非常相似了。

想要真正做到新零售，大数据是不可或缺的一项技术支持。但很多平台不是无法保证数据的数量或精准性就是对这些数据的独享，这导致经营者们无法从根本上解决对大数据的需求，而且在进行针对性宣传的时候无法达到理想的效果。

但团卖物联却将大数据沉淀在商圈，让商圈能够自主调动信息库中所需的信息，让这些信息能够真正的功能最大化。这都是为了让合作店家能够享受在大数据支持下的新零售带来的好处。

当今时代已经进入了移动互联网时代，也就是我们通常所说的大数据。那么大数据时代有什么特点，下面济南优就业IT培训的小编来为大家介绍一下大数据崛起的特征。欢迎大家阅读，供您参考。

1.移动互联时代，数以百亿计的机器、企业、个人随时随地都会获取和产生新的数据

即便是在“摩尔定律”——每18个月芯片性能将提高1倍——的支撑下，硬件性能进化的速度也早已赶不上数据增长的速度，并且差距越来越巨大。

1分钟之内，新浪微博发送数万条微博，苹果应用商店下载次数以万计，淘宝卖出了几万件商品，百度产生了百万次搜索查询……所有这些行为都由海量的数据来呈现。

在去年12月12日电商的促销期，淘宝网推出“时光机”——一个根据淘宝买家几年来的购买商品记录、浏览点击次数、收货地址等数据编辑制作的“个人网购志”，从而记录和勾勒出让人感怀的生活记忆。背后，是基于对4.7亿淘宝注册用户网购数据的分析处理，这正是大数据的典型应用。

随着传统互联网向移动互联发展，全球范围内，除了个人电脑、平板电脑、智能手机、游戏主机等常见的计算终端之外，更广阔的、泛在互连的智能设备，比如智能汽车、智能电视、工业设备和手持设备等都连接到网络之中。基于社会化网络的平台和应用，让数以百亿计的机器、企业、个人随时随地都会获取和产生新的数据。

互联网搜索引擎是大数据最为典型的应用之一。百度日处理数据量达到数十PB，并呈现高速增长的态势。如果一张光盘容量为1GB，这相当于垒在一起的几千万张光盘。微软Bing(在中国为必应)搜索引擎，一周需要响应100亿次量级的搜索请求。通过和Facebook的合作，每天有超过10亿次的社交网络搜索请求通过Bing来处理。

短短的18个月，中国移动互联网流量增加了10倍。中国工程院院士邬贺铨说，随着社交网络的逐渐成熟、移动带宽迅速提升，更多的传感设备、移动终端接入网络，产生的数据及其增长速度比历史上任何时期都要多，互联网上的数据流量正在迅猛增长。邬贺铨认为，在云计算、物联网等技术的带动下，中国的移动互联网已经步入“大数据”时代。

而根据市场调研公司IDC的报告，全球信息总量每过两年就会增长一倍，2011年全球产生的数据总量为1.8ZB(1ZB约为百万PB)，相比2010年增长了1ZB，相当于全球历史数据总和。

继云计算后，大数据(big data)成为信息技术领域最为热门的概念之一。

2.大数据有四个特征，最重要的是获得洞察力和价值

在IT业界，有人把大数据产业定义为：“建立在对互联网、物联网等渠道广泛大量数据资源收集基础上的数据存储、价值提炼、智能处理和分发的信息服务业”，或者如IT巨头概括大数据战略为：“致力于让所有用户能够从几乎任何数据中获得可转换为业务执行的洞察力，包括之前隐藏在非结构化数据中的洞察力”。

“总之是对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。”微软公司全球资深副总裁、微软亚太研发集团主席张亚勤博士接受记者采访时说。

虽然有多种解读，但业界一般认为，大数据有四个“V”字开头的特征：Volume(容量), Variety(种类), Velocity(速度)和最重要的Value(价值)。Volume是指大数据巨大的数据量与数据完整性。张亚勤说，IT业界所指的数据，诞生不过60多年。而一直到个人电脑普及前，由于存储、计算和分析工具的技术和成本限制，许多自然界和人类社会值得记录的信号，并未形成数据。几十年前，气象、地质、石油物探、出版业、媒体业和影视业是大量、持续产出信号的行业，但那时90%以上采用的是存储模拟信号，难以通过计算设备和软件进行直接分析。拥有大量资金和人才的政府和企业，也只能把少量最关键的信号，进行抽取、转换、装载到数据库中。

张亚勤认为，尽管业界对达到怎样的数量级才算是大数据并无定论，但在很多行业的应用场景里，数据集本身的大小并不是最重要的，是否完整才最重要。

Variety则意味着要在海量、种类繁多的数据间发现其内在关联。互联网时代，各种设备通过网络连成了一个整体。进入以互动为特征的Web2.0时代，个人计算机用户不仅可以通过网络获取信息，还成为了信息的制造者和传播者。这个阶段，不仅是数据量开始了爆炸式增长，数据种类也开始变得繁多。

“这必然促使我们对海量数据进行分析、处理和集成，找出原本看来毫无关系的那些数据的‘关联性’，把似乎没有用的数据变成有用的信息，以支持我们做出的判断。”张亚勤说。

Velocity可以理解为更快地满足实时性需求。数据的实时化需求正越来越清晰。对普通人而言，开车去吃饭，会先用移动终端中的地图查询餐厅的位置，预计行车路线的拥堵情况，了解停车场信息甚至是其他用户对餐厅的评论。吃饭时，会用手机拍摄食物的照片，编辑简短评论发布到微博或者微信上，还可以用LBS(基于位置的服务)应用查找在同一间餐厅吃饭的人，看有没有好友在附近……

张亚勤说，如今，通过各种有线和无线网络，人和人、人和各种机器、机器和机器之间产生无处不在的连接，这些连接不可避免地带来数据交换。而数据交换的关键是降低延迟，以近乎实时——这意味着小于250毫秒——的方式呈献给用户。

“但比前面3个‘V’更重要的，就是Value，它是大数据的最终意义——获得洞察力和价值。”张亚勤说，大数据的崛起，正是在人工智能、机器学习和数据挖掘等技术的迅速发展驱动下，呈现这么一个过程：将信号转化为数据，将数据分析为信息，将信息提炼为知识，以知识促成决策和行动。

百度相关专家认为，就大数据的价值而言，就像沙子淘金，大数据规模越大，真正有价值的数据相对越少。

“所以真正好的大数据系统，重要的不是越多越好，其实越少越好。”张亚勤说，开始数据要多，最好还是要少，把ZB、PB最终变成一个比特，也就是最后的决策。这才是最关键的。

3.云计算和大数据是一个硬币的两面,大数据正在引发全球范围内深刻的技术和商业变革

如同云计算的出现，大数据也不是一个突然而至的新概念。

“云计算和大数据是一个硬币的两面，云计算是大数据的IT基础，而大数据是云计算的一个杀手级应用。”张亚勤说。云计算是大数据成长的驱动力，而另一方面，由于数据越来越多、越来越复杂、越来越实时，这就更加需要云计算去处理，所以二者之间是相辅相成的。

30年前，存储1TB也就是约1000GB数据的成本大约是16亿美元，如今存储到云上只需不到100美元;但存储下来的数据，如果不以云计算进行挖掘和分析，就只是僵死的数据，没有太大价值。

目前，云计算已经普及并成为IT行业主流技术，其实质是在计算量越来越大、数据越来越多、越来越动态、越来越实时的需求背景下被催生出来的一种基础架构和商业模式。个人用户将文档、照片、视频、游戏存档记录上传至“云”中永久保存，企业客户根据自身需求，可以搭建自己的“私有云”，或托管、或租用“公有云”上的IT资源与服务，这些都已不是新鲜事。可以说，云是一棵挂满了大数据的苹果树。

大数据的出现，正在引发全球范围内深刻的技术与商业变革。在技术上，大数据使从数据当中提取信息的常规方式发生了变化。“在技术领域，以往更多是依靠模型的方法，现在我们可以借用规模庞大的数据，用基于统计的方法，有望使语音识别、机器翻译这些技术领域在大数据时代取得新的进展。”张亚勤说。

在搜索引擎和在线广告中发挥重要作用的机器学习，被认为是大数据发挥真正价值的领域。在海量的数据中统计分析出人的行为、习惯等方式，计算机可以更好地学习模拟人类智能。随着包括语音、视觉、手势和多点触控等在内的自然用户界面越来越普及，计算系统正在具备与人类相仿的感知能力，其看见、听懂和理解人类用户的能力不断提高。这种计算系统不断增强的感知能力，与大数据以及机器学习领域的进展相结合，已使得目前的计算系统开始能够理解人类用户的意图和语境。“这使得计算机能够真正帮助我们，甚至代表我们去工作”。

在商业模式上，张亚勤认为，对商业竞争的参与者来说，大数据意味着激动人心的业务与服务创新机会。零售连锁企业、电商业巨头都已在大数据挖掘与营销创新方面有着很多的成功案例，它们都是商业嗅觉极其敏锐、敢于投资未来的公司，也因此获得了丰厚的回报。

IT产业链分工、主导权也因为大数据产生了巨大影响。以往，移动运营商和互联网服务运营商等拥有着大量的用户行为习惯的各种数据，在IT产业链中具有举足轻重的地位。而在大数据时代，移动运营商如果不能挖掘出数据的价值，可能彻彻底底被管道化。运营商和更懂用户需求的第三方开发者互利共赢的模式，已取得一定共识。