什么是大数据？

分析是一种使用哪些数据模式可以被理解和性能量化来做出决策的方法。为了实现这种编程，使用了统计和研究。最终目标是帮助做出更多基于数据而不是直觉的决策。这是因为基于证据或数据的决策被认为更可靠。

大数据与传统上称为分析的内容分开的主要区别是什么?差异在于现在可以轻松获取的数据量，数据与各种数据点一起整理的速率。

1.数据量 - 每40个月创建的数据量翻倍。目前的数据创建速率在每天2.5艾字节的范围内。换句话说，二十年前互联网上可用的数据量在今天的任何特定时间都在互联网上传播。这些数据发布于2013年哈佛商业评论出版物。

2.数据速度 - 收集的数据量不如今天收集数据的速度重要。只要公司能够实时处理大量数据，公司就具有竞争力。其中一个最大的例子是麻省理工学院媒体实验室使用基于位置的数据收集来查找黑色星期五在梅西停车场的购物者数量。唯一的目的是甚至在销售结束之前估算销售额。这种数据让分析师占上风。

3.数据多样性 - 据我们所知，大数据来自各种来源，但其中最突出的数据包括来自手机的GPS信号，以及社交网络平台上发布的消息，图像和更新。大多数这些大数据来源都是新的。 Facebook和Twitter等社交网络分别于2004年和2006年开始，而iPhone仅在2007年发布。因此，今天新开发的数据库非常不适合存储大数据。然而，诸如带宽，存储器，处理和存储的计算元件逐渐变得更便宜。

什么是云计算？

云计算是一种利用大规模低成本运算单元通过IP网络相连而组成的运算系统，以提供各种运算服务。

云计算将为处理大型复杂并行数据集的即将到来的复杂性提供答案。这是因为云计算具有处理需要大量计算能力的大数据所需的灵活性和灵活性。云计算也是处理结构化和非结构化数据的最佳平台。

云计算发源于搜索引擎平台，互联网企业在创业阶段出于追求低成本高效能的考虑开发出一种计算技术，目前已成为提供各种互联网服务的重要平台。

大数据Hadoop与云计算openStack一起不仅仅是当今时代的要求，而是一种必需品。

为什么说现在是投资云计算和大数据的最好时机？云计算具体指什么？为什么企业云服务是未来的发展重点？云计算和大数据的未来发展趋势又如何？

本文为天鹰资本合伙人陈越在6月17日由天鹰资本和国际前瞻基金会联合主办的“硅谷人工智能与创新文化分享会”上作的主题演讲《关于技术投资的几点思考》。创客猫受邀作为合作媒体到场进行图文直播及报道。本文经创客猫整理精编，有删减，如有转载请注明来源。

天鹰资本合伙人陈越

我在天鹰资本这边主要做技术投资和早期投资。今天我主要讲下我们在云计算和大数据里面的一些思考逻辑。

云计算两大特点：按需来取、弹性大

云计算，可能大家经常听到有人在说云计算相关的东西，但是云计算是什么？“云计算”的概念最早是由google提出的，它是一种网络应用的模式。其实很简单，我们每个人都会有微信，微信就是云计算的一种体现。

也就是说你在手机里面有APP，但是APP里面有很多的东西，比如说有存储的数据，它的信息不是实时放在你手机里面，而是从云端请求，它从云端把信息拿到手机上面来，所以这是云计算的一种表现形式。

再比如有时候我们攒一个电脑，大学时候大家都愿意去攒电脑，攒电脑时就要到中关村买硬盘、内存这类的东西。现在有可能就不需要了，在云端就能完成。现在大家有可能不再需要用很大的硬盘，我们也可以用百度的网盘，这些主要是把一些计算机或者网络里面相互调用的资源放在云端，这基本上就算是云计算的服务。

这个服务，举一个例子，它特别像电厂。比如说电厂生产出来的电，通过电线传输到家庭里面，电灯就可以用了。每个用户其实他并不关心你电怎么生产，我只要想用电的时候有电就可以了，你用的电越多付的钱越多，用的电越少付的钱越少。所以云计算其实就是一个电厂的模式，电厂负责生产，用户只要用的时候按照需求来付费。

因此云计算有两个大的特点，第一个是按需，也就是说你需要多少就用多少。第二个大的特点，它是弹性的，比如一个公司需要电脑设备，这个时候它的业务量很小，所以只需要很少的设备。但是如果它一旦遇到大的突发事件，比如双十一，需要很多资源，这个时候如果原来的模式，他只能是买很多冗余的硬件资源，这时候对他来说是一种浪费，因为他通常用不到那么资源，所以他的需求是弹性的。这时候云计算提供了非常好的途径，也就是说他需要多的时候多用，不需要的时候就少用。所以这就是云计算大致的概念，它有两个特点，一个是按需来取同时又很大的弹性。

云计算的三个种类：IaaS、SaaS、PaaS

云计算我们做几种分类，比如我是一个房东，我有这个房子，这个房子我要租出来给大家用，其实是有几种收费模式。

第一种收费模式就提供了一个房子，你们谁都可以用，做什么都可以。这个房子里面你如果愿意把它装修成咖啡馆那就装修成咖啡馆，如果想装修成健身房那就是健身房，所以我不在乎你到底怎么用，这个状态我就提供基础设施，只是一个房子而已。

在这之上我还可以提供另外一个服务，比如把房间装修成咖啡馆，租户要来租的时候你就租自己的配源，这个时候我的房子就做成品牌的模式，就是做成咖啡馆，谁来做都可以，可以变成星巴克咖啡馆，也可以变成一个zone咖啡馆。这是一种平台的模式。

再往上走就是我自己配备服务员，把它变成一个进来就可以买咖啡的状态，这时候我收取的是对买咖啡这些人所服务的费用。

其实这三种模式恰恰就形成了云计算的三个种类，或者说三个层级。第一层级叫硬件级服务，这叫IaaS，它是为企业提供基础服务，比如说企业原来需要自己买硬盘、服务器，现在不需要，只要在云端就可以。

往上层级是paas平台级的服务，提供一个开发服务，所有人想开发系统在我平台上开发就可以了。

再往上就是SaaS，是一种通过网络提供软件服务的模式，云服务提供商提供在云端的软件，大家都使用这个软件就可以，你不用在电脑里面装，也不用在手机里面装过多的东西，只要一些很简单很便捷的安装就可以完成服务的驱动。这是云计算大概的分类，IaaS、SaaS、PaaS。

企业云服务是未来发展的重点

接下来讲讲云计算市场的规模。为什么大家对云计算这么关注，因为它的市场规模还是非常大的。当然对于云计算市场规模每一家都有自己的计算方式和口径，差别还是挺大。但至少都说明一个问题，中国云计算市场的规模是以每年60%的速度在往上增长，增长速度非常惊人，也就是说这是未来非常好的投资方向。不论从宏观还是微观的调研看这都是个上千亿规模的市场。

另外我们刚刚说到大部分的云计算，其实我们在概念里面提到的都是针对于企业的云计算，为什么我们认为企业云服务是未来发展的重点？首先解释一下企业云服务，企业云服务是客户和应用场景是为企业提供的云计算服务，或者我们在行业说的比较多的就是to B的云服务。因为我们整个把云服务分成两个场景，一种是to C，比如说微信，这是最好的例子。to B比如阿里丁丁、销售易、纷享销客，我们都把它叫做to B的云服务。

为什么我们说to B是未来非常大的前景，我们可以做一个比较，中美企业服务市场的比较，在美国和中国大概提供的云服务的主要厂商里，不管亚马逊还是ebay还是阿里巴巴还是京东，他们提供的可能更多是to C服务。而提供toB的服务，比如有Sosbof、oracle、IBM，在国内是用友和金碟。我们来比较一下他们公司的市值，to C的在美国大的几个公司它的市值可能加起来是5000、6000亿美元，在中国是4000多亿。也就是说不管在美国或者是在中国，提供to C云服务的厂商大概市场规模都差不多，都是4000、5000、6000亿，差异不是特别大。但是我们看企业应用，美国to 企业应用市值和to C市值差不多，都是4000、5000亿。但中国的用友和金碟的市值规模加起来非常小，从这个角度上来讲中国的to B应用还有很大的空间。

但是有人会觉得是不是中国和美国的市场规模不一样，美国的企业数一共是2700万家，这是一个券商的数据，中国的企业是2200万家，其实没有差很多。为什么中国和美国的企业云服务差别会这么大？我觉得这里面可能有它整个云服务市场在云计算方面发展技术上的时间差。

美国大概是在2011年之后从企业到公众都开始使用云服务，中国基本上是从2015年才开始广泛使用。所以我们认为，从云服务角度来讲，云计算美国的今天就是中国的明天，如果中国跑的快一点，可能美国的今天就是中国的今天晚上。所以企业云服务未来会有非常大的爆发空间。

中国已经具备了基础设施硬件的条件，所以已经有比较成熟的技术，所以这个产业一定是处在爆发的前列。另外中国的企业有可能不会经历像美国企业那么长时间的发展就可以达到很好的状况，因为技术已经很成熟了。所以我们认为企业云服务是未来非常大的前景。

云计算未来发展趋势：呈现“BEAT”

这是云计算的发展趋势，我们总结了四个字母，就是“BEAT”，我们认为它是未来云的发展趋势，BEAT在英文里面是节奏的词儿，所以我们认为按照这个趋势来做投资一定会踩在云计算投资的点上。

“B”是什么意思？就是大客户。我们认为现在云计算的重点正在逐渐从中小型客户变成中大型客户。原来大家觉得云服务是小公司用的比较多，因为它便宜。但是现在看起来不是这样，越来越多的大公司会转向云架构软件需求，所以它未来一定是以大客户为主，是云计算大的趋势。

“E”是生态化。所以现在云计算不再是每一个小公司在单打独斗自己做业务，一定是联合起来做。生态化，又分两个方向，合纵连横。合纵意思是说很多小公司把自己的特点结合起来，有互补性，他给大公司提供综合性、打包性的云服务的特点。还有一个特点就是连横，以大企业为核心，把自己做成很大的体系平台，众多的企业在这个平台上面为大家提供各种各样的服务，所以这是生态化的具体体现。

“A”的意思就是融合。融合这块相对来说比较技术，大概的意思就是它从Saas到Iaas到paas，几个层级的界限越来越混合，不会有特别明显的界限，同时它会把各种各样的技术要素放在里面。

最后“T”的意思就是T型化的战略。这是比较技术的说法，一横是管理型SaaS会做平台化的运作，平台搭起来，让大家都来用。同时一竖是行业SaaS服务垂直化，比如行业的医疗客户，因为别的用户做不了医疗行业，大概是这样一横一竖的战略。

所以BEAT是我们认为未来云计算整个的发展趋势。

为什么说现在是投资大数据的好时机

大数据，其实也是谈了很多年，具体是什么，大家可能基本上都有一些了解和认识。比如你的消费、你的行为、你的位置等各种各样的信息可能都汇聚在某些地方，把这个价值体现出来，其实就是很多的数据。

大数据已经渗透到我们日常生活中每一个人的身边，比如马云他说互联网已经从IT时代变成DT时代，IT就是信息技术，DT就是数字技术，所以他认为数据将取代石油，成为未来制造业最大的能源。我觉得这是非常前瞻性和非常现实的说法。

大数据虽然已经渗透到我们生活中每一个地方，但是它却是从一个地方消失掉了，从哪儿消失了？它在技术曲线上消失了。我大概解释一下，这个技术曲线是gartner技术成熟度曲线。比如新的技术从曲线上某点（这儿）出现，大家开始炒作，炒作到顶点它就下去了，因为炒作得太多但技术又跟不上整个市场的发展，就会进入原来幻想破灭的阶段，破灭之后，等到一定阶段技术会重新进入比较成熟和正常的发展阶段再起来。

2015年度新兴技术成熟度曲线 来源：gartner

2016年新兴科技技术成熟度曲线 来源：gartner

我们看gartner2015年的曲线，这时候我们发现大数据在曲线上已经从最热的地方掉下去了。到2016年时，后来发现大数据已经从技术曲线里面消失了，说明什么？说明大数据已经不是前瞻性的技术了吗？我们不这样想，其实说明了大数据已超越了炒作的概念，实实在在进入向生态的方向演进的阶段。

从我们投资角度来讲，如果我们在炒作最高点的时候投资，那就比较被动。而在要进入低谷的时候投资，我觉得恰恰是比较好的状态，因为它会进入低谷，但是它又是未来比较长足的发展和比较强劲的增长空间，所以这是我们认为现在大数据是非常好的投资方向的原因之一。也就是说炒作已经结束了，基本上尘埃已经落定，这时候真真正正可以做一些实业的发展，去做不能说是长期投资，可以是中期非常好的标的。

另外，大数据市场概况我们多少看一下，一个是全球大数据市场规模，今年大概是1800亿美元的概念。中国2017年，我们预计是358亿大数据的市场规模。我们可以看到中国大数据市场占据非常重要的地位，同时另外一个非常重要的事情，也可以看到中国的大数据市场增长速度远远高于全球的增长速度，这也是我们为什么觉得在国内大数据是一个非常好的投资方向的重要的原因。

天鹰资本的投资逻辑

我们在做早期投资的时候其实有一些标准，这个标准是“三长一短”。

“长”也可以说是“高”或者是比较“强”，我们认为投资一定要投市场空间非常大，这时候尤其是以蓝海市场为主，如果有这样一些市场我们会非常重点的来看。所以市场空间首先要大。

另外投资标的壁垒要高，这个壁垒有可能是它占据的资源、有可能是他的团队，有可能是他的技术。

第三个高是成长性，因为市场空间大、壁垒高，同时就形成比较强的成长性。这时候我们需要它的商业模式是比较确定的商业模式，我们给他注入资金和资源时，它的发展速度就会非常快。

一“短”是，我们希望退出的时间短。为什么我们投资的时候不希望投一些特别前沿的技术，因为特别前沿的技术发展起来时间太长了，未来我们可能会投，但是现在我们还是希望在中短期内给投资人比较好的财务回报，这些才能形成比较高的回报状况。

这是我们在这个领域的投资标准，也会是我们在其他领域的投资标准。

（以上为创客猫现场原创报道，如有转载请注明来源）

人把数据中心、云计算数据中心、大数据搞混淆，觉得这三者是一样的产品，其实有显著地区别，数据中心机房是一整套复杂的设施，如今，云计算即将成为信息社会的公共资源，而数据中心则是支撑云计算服务的基础设施，所以自从云计算横空出世，一切信息技术都开始围着它转，云计算有如神一样地存在着，下面看看数据中心、云计算、大数据之间有什么区别和联系？

数据中心：数据中心（Data Center）是全球协作的特定设备网络，用来在internet网络基础设施上传递、加速、展示、计算、存储数据信息，数据中心大部分电子元件都是由低压直流电源驱动运行的。数据中心面临的物理问题是服务器本身和用来连接这些服务器到其他应用环境的电缆。

云计算：云计算（英语：CloudComputing），是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。典型的云计算提供商往往提供通用的网络业务应用，可以通过浏览器等软件或者其他Web服务来访问，而软件和数据都存储在服务器上。云计算服务通常提供通用的通过浏览器访问的在线商业应用，软件和数据可存储在数据中心。

狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源；

广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务，它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。对云计算的定义有多种说法，“云计算是通过网络提供可伸缩的廉价的分布式计算能力”。

大数据：大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产，“大数据”是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的海量、高增长率和多样化的信息资产。

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。换言之，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”。

移动互联网的大数据主要来自四个方面：

（1）内容数据：Web2.0时代以后，每个人都成为了媒体，都在网络上生产内容，包括文字、图片、视频等等。

（2）电商数据：随着电子商务的发展，线上交易量已经占据整个零售业交易的大部分。每一笔交易都包含了买家、卖家以及商品背后的整条价值链条的信息。

（3）社交数据：随着移动社交成为最主要的社交方式，社交不仅仅只有人与人之间的交流作用，社交数据中包括了人的喜好、生活轨迹、消费能力、价值取向等各种重要的用户画像信息。

（4）物联网数据：各行各业都出现了物联网的需求和解决方案，每时每刻都在产生巨量的监测数据。那么如此之多的数据，包含着很多有价值的信息，这些信息并不是以直观的形式呈现出来的，需要有办法对这些数据进行处理，无论是计算、存储还是通信，都提出了很高的要求，云计算的相关技术就是对巨量数据的计算、存储和通信的解决方案。

数据中心、云计算、大数据之间的区别与联系

（1）大数据和云计算的概念区别：大数据说的是一种移动互联网和物联网背景下的应用场景，各种应用产生的巨量数据，需要处理和分析，挖掘有价值的信息；云计算说的是一种技术解决方案，就是利用这种技术可以解决计算、存储、数据库等一系列IT基础设施的按需构建的需求，两者并不是同一个层面的东西。

（2）大数据与云计算的关系那么上面说了大数据和云计算的区别，两者之间又有着非常紧密的联系，大数据是云计算非常重要的应用场景，而云计算则为大数据的处理和数据挖掘都提供了最佳的技术解决方案。

大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作，大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统，大数据指的海量的数据 一般日处理 PB级别以上，一般用于挖掘，分析，做一些智能商业板块。

大数据必然与云计算相关（大数据和云计算没有必然联系，你要作大数据，可以用云计算，也可以不用），数据中心是云计算的基础，从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分，大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术，随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。

数据中心是云计算的基础设施，我们通常讲到的服务器资源分配，带宽分配，业务支撑能力，流量防护和清洗能力，都是基于数据中心的大小，和其带宽的容量，数据中心分布在不同的核心城市，辐射到周边城市，提供基础支撑，其一般都符合国家机房一级标准，具备极强的容灾能力，多数厂商会选择两地三中心等方式来架设机房，云计算是在数据中心的基础上提供的从基础服务到增值服务的一种闲置资源利用。

但有一点不变的是，不管云计算怎样去变化，必然需要依托数据中心实现落地。可以说，数据中心是云计算的根，云计算是数据中心“叶子”，云计算通过“光合作用”促进数据中心的发展，而数据中心得壮大又为云计算发展提供了坚实的基础，这三者起到相互依存，互相促进的作用。

来源 机房360

云计算、大数据和物联网代表了IT领域最新的技术发展趋势，三者既有区别又有联系。云计算最初主要包括了两类含义：一类是以谷歌的GFS和MapReduce为代表的大规模分布式并行计算技术;另一类是以亚马逊的虚拟机和对象存储为代表的“按需租用”的商业模式。

随着大数据概念的提出，云计算中的分布式计算技术开始更多地被列入大数据技术，而人们提到云计算时，更多指的是底层基础IT资源的整合优化以及以服务的方式提供IT资源的商业模(如Iaas、PaaS、SaaS)。

从云计算和大数据概念的诞生到现在，二者之间的关系非常微妙，既密不可分，又千差万别。因此，我们不能把云计算和大数据割裂开来作为截然不同的两类技术来看待。此外，物联网也是和云计算、大数据相伴相生的技术。

云计算、大数据和物联网三者已经彼此渗透、相互融合，在很多应用场合都可以同时看到三者的身影，在未来，三者会继续相互促进、相互影响，更好地服务于社会生产和生活的各个领域。

下面总结一下三者的联系与区别：

1、大数据、云计算和物联网的区别

大数据侧重于海量数据的存储、处理与分析，从海量数据中发现价值，服务于生产和生活;云计算本质上旨在整合和优化各种IT资源，并通过网络以服务的方式廉价提供给用户;物联网的发展目标是实现物物相连，应用创新是物联网发展的核心。

2. 大数据、云计算和物联网的联系

从整体上看，大数据、云计算和物联网这三者是相辅相成的。大数据根植于云计算，大数据分析的很多技术都来自于云计算，云计算的分布式和数据存储和管理系统(包括分布式文件系统和分布式数据库系统)提供了海量数据的存储和管理能力，分布式并行处理框架MapReduce提供了海量数据分析能力，没有这些云计算技术作为支撑，大数据分析就无从谈起。反之，大数据为云计算提供了“用武之地”，没有大数据这个“练兵场”，云计算技术再先进，也不能发挥它的应用价值。

物联网的传感器源源不断产生的大量数据，构成了大数据的重要来源，没有物联网的飞速发展，就不会带来数据产生方式的变革，即由人工产生阶段向自动产生阶段，大数据时代也不会这么快就到来。同时，物联网需要借助于云计算和大数据技术、实现物联网大数据的存储、分析和处理。

云计算、大数据和物联网，三者会继续相互促进、相互影响，更好地服务于社会生产和生活的各个领域。

无论是企业还是个人，要想不被时代淘汰，唯有创新和永不停歇地前进！淘汰我们的，从来不是我们的竞争对手，而是我们自己未及时更新的观念！时代机遇永远属于擅于把握趋势并且敢于行动的人！

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云计算，简单说就是把你自己电脑里的或者公司服务器上的硬盘、CPU都放到网上，统一动态调用，现在最有名的云计算服务商是亚马逊的AWS。以前你要玩最新的大型3D游戏或者做了个大型3D动画需要渲染，首先想到的都是重新买一台更高配置电脑或者换个显卡等；

有了云计算之后，你只需要一台显示器，连到服务商的云计算平台上，如果想玩两天新游戏，就单独购买这两天的高配CPU和显卡，只付两天的钱，玩腻了就恢复成普通的配置；如果你今晚要做大量渲染，就买今晚几个小时的高配，第二天早上拿到成片，就可以恢复原来的配置。所有这些计算和渲染工作都在云计算服务商的数据中心统一完成，你只需要按小时甚至按分钟计费，不用再自己买电脑和服务器了。做云计算的服务商都会自建数据中心。

大数据，简单说，就是把所有的数据放到一起分析，找到关联，实现预测。这里的所有数据对应的是之前的抽样调研取得的部分数据。比如传统的市场调研方法，就是去大街上或者网上发问卷，能得到成百上千份结果就很不错了，或者邀请几个典型用户到会议室访谈一下；大数据的做法是把收集所有人的数据进行分析，把每个人都当做独立个体进行分析，而不是找群体特征。大数据的结果就是更精准，更细致，更个性化。

再比如我们经常会看一些现代谍战片，侦察部如何找到罪犯？就是通过全城监控录像，在海量数据中搜索一个人的面孔，犯罪分子只要出现在监控中都会保留一条数据及位置，从而更好地实施下一步方案，大大提高破案效率。这也是企业为什么在极力追捧云计算大数据技术。再比如京东、淘宝、今日头条、新浪、百度、网易、等购物网站，就是采用这种技术。今天看过或搜过的，下次再打开就会主动推送什么类型的文章。

简单的说大数据就是超级存储的意思，海量数据上传到云平台后，大数据就会对数据进行深入分析和挖掘。在在各行各业均存在大数据。比如天气预报，气象中心会通过卫星发送回气象局无数条关于空气温度、湿度、密度、空气微粒等的数据，运用大数据技术，从而分析判断出这些数据。得出天气状况、空气质量、温度及风量。再比如将几千辆车的数据位置信息综合起来分析出某条路的拥堵状况。大数据必须有云作为它的基础架构，才可以推广并体现出强大的实用价值。云计算和大数据是相辅相成的。

云计算和大数据哪个发展前景好？

说实在话，二者之间都是未来的发展趋势，没有说那种好或者不好，根据你的兴趣，你未来的发展方向，来判断你想走那条路!

大数据相当于海量数据的“数据库”，而且通观大数据领域的发展也能看出，当前的大数据处理一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，Hadoop的产生使我们能够用普通机器建立稳定的处理TB级数据的集群，把传统而昂贵的并行计算等概念一下就拉到了我们的面前，但是其不适合数据分析人员使用(因为MapReduce开发复杂)，所以PigLatin和Hive出现了(分别是Yahoo!和facebook发起的项目，说到这补充一下，在大数据领域Google、facebook、twitter等前沿的互联网公司作出了很积极和强大的贡献)，为我们带来了类SQL的操作，到这里操作方式像SQL了，但是处理效率很慢，绝对和传统的数据库的处理效率有天壤之别，所以人们又在想怎样在大数据处理上不只是操作方式类SQL，而处理速度也能“类SQL”，Google为我们带来了Dremel/PowerDrill等技术，Cloudera(Hadoop商业化最强的公司，Hadoop之父cutting就在这里负责技术领导)的Impala也出现了。

整体来看，未来的趋势是，云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据的发展趋势是，实时交互式的查询效率和分析能力，借用Google一篇技术论文中的话，“动一下鼠标就可以在秒级操作PB级别的数据”难道不让人兴奋吗?

在谈大数据的时候，首先谈到的就是大数据的4V特性，即类型复杂，海量，快速和价值。IBM原来谈大数据的时候谈3V，没有价值这个V。而实际我们来看4V更加恰当，价值才是大数据问题解决的最终目标，其它3V都是为价值目标服务。在有了4V的概念后，就很容易简化的来理解大数据的核心，即大数据的总体架构包括三层，数据存储，数据处理和数据分析。类型复杂和海量由数据存储层解决，快速和时效性要求由数据处理层解决，价值由数据分析层解决。

数据先要通过存储层存储下来，然后根据数据需求和目标来建立相应的数据模型和数据分析指标体系对数据进行分析产生价值。而中间的时效性又通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来完成。三层相互配合，让大数据最终产生价值。

传统的BI分析通过大量的ETL数据抽取和集中化，形成一个完整的数据仓库，而基于大数据的BI分析，可能并没有一个集中化的数据仓库，或者将数据仓库本身也是分布式的了，BI分析的基本方法和思路并没有变化，但是落地到执行的数据存储和数据处理方法却发生了大变化。

谈了这么多，核心还是想说明大数据两大核心为云技术和BI，离开云技术大数据没有根基和落地可能，离开BI和价值，大数据又变化为舍本逐末，丢弃关键目标。简单总结就是大数据目标驱动是BI，大数据实施落地式云技术。

随着科学技术的迅速发展，人类开始进入大数据时代，云计算、大数据、移动互联网已成为时代三大主题，正在推动着新经济时代的发展。在科学领域、经济领域及社会生活的方方面面，呈现出海量数据特征，在海量数据中蕴含着人类各种行为、心理信息。

对此有网友表示称，常说的"大数据"和"云计算"应该当成动词。即"大数据"指大数据分析或大数据处理。"大数据"对应"小数据算法"，"云计算"对应"单个计算机的计算"。比如"1+1等于几"这个问题，我们可以通过小数据算法（口算），用单个计算机的计算（甚至计算器）完成计算。再想象一个复杂的问题，需要跨时间、跨空间计算的问题，比如"去年中国各行各业的生产总值，加上美国今年各行各业的生产总值是多少？"这个问题我们就需要通过大数据的分析或处理方法，用云计算完成。

进一步说，要通过分析或处理各地各时段存储的各种数据资源，用互联网上（云）大量的计算机进行计算（计算）得出结果。这就是大数据、云计算。你可以通俗的理解为：大数据（分析或处理）是前台，云计算是后台。

或者理解为：大数据（分析或处理）是软件方法，云计算是硬件设备资源。或者可以再直观的理解为：大数据就是人直接操作的界面（网页、软件或App），云计算就是这些网站、软件或App供应商提供的服务。

我们聊起“大数据”和“云计算”时，常常把这两个名词概念混淆，觉得就是一个词。又或者知道这两者是有区别的，却又不知从何说起。今天，我和大家一起聊一聊“大数据”和“云计算”的联系与区别。

一、大数据

1、大数据的定义

著名的麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

研究机构Gartner给出的定义是“大数据”是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。

大数据（big data），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，是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的海量、高增长率和多样化的信息资产。

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。换而言之，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”。

2、三个层面来了解大数据:

其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，着手从三个层面来展开：

（1）第一层面：理论

理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。

（2）第二层面：技术

技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程，都伴随着云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展。（这里我们下文再系统说）

（3）第三层面：实践

从总统竞选到奥斯卡颁奖、从web安全到灾难预测都离不开大数据的参与，大数据在企业商业智能、公共服务和市场营销三个领域拥有巨大的应用潜力和商机。正如那句俗语所言：“当你手上有一把锤子的时候，看所有的东西都是钉子。”

3、大数据的应用领域

综合来看，未来几年大数据在商业智能、政府服务和市场营销三个领域的应用非常值得看好，大多数大数据案例和预算将发生在这三个领域。

（1）商业智能

商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。

过去几十年，分析师们都依赖来自Hyperion、Microstrategy和Cognos的BI产品分析海量数据并生成报告。数据仓库和BI工具能够很好地回答类似这样的问题：“某某人本季度的销售业绩是多少？”（基于结构化数据），但如果涉及决策和规划方面的问题，由于不能快速处理非结构化数据，传统的BI会非常吃力和昂贵。 大多数传统BI工具都受到以下两个方面的局限：

首先，它们都是“预设-抓取”工具，由分析师预先确定收集什么数据用于分析。

其次，它们都专注于报告“已知的未知”（Known unknowns），也就是我们知道问题是什么，然后去找答案。（而大数据会给出一些未知的未知，也就是你没有想到的一些问题的结果） 传统BI工具主要用于企业运营，侧重于成本控制和计划执行报告。

而大数据技术最主要的功能/应用是ETL（Extract、Transform、Load）。将近80%的Hadoop应用都与ETL有关，例如在导入Vertica这样的分析数据库之前对日志文件或传感器数据的处理。

今天计算和存储硬件变得非常便宜，配合大量的开源大数据工具，人们可以非常“奢侈”地先抓取大量数据再考虑分析命题。可以说，低廉的计算资源正在改变我们使用数据的方式。 此外，处理性能的大幅提高（例如内存计算）使得实时互动分析更加容易实现，而“实时”和“预测”将BI带到了一个新的境界——未知的未知。这也是大数据分析与传统BI之间最大的区别。 未来几年，随着企业间的兼并和新产品的不断推出，传统的BI工具将与大数据分析并存。

（2）公共服务

大数据另外一个重大的应用领域是社会和政府。如今，数据挖掘已经能够预测疾病暴发、理解交通模型并改善教育。

今天，城市正面临预算超支、基础设施难题以及从农村和郊区涌入的大量人口。这些都是非常紧迫的问题，而城市，也正是大数据计划的绝佳实验室。以纽约这样的大都市为例，政府公共数据公开化、以及市民生活的高度数字化（购物、交通、医疗等）等都是大数据分析的理想对象。

客观的市政数据，是消除争端，维系社会稳定的最佳纽带。当然，前提是让公民能够访问这些数据同时，保护好公民的隐私性和数据的安全性。当然，我们还需要更多的产品和技术让数据分析结果更容易被公众理解和接受（数据可视化）。

伴随着各国政务的数字化进程，以及政务数据的透明化，公民将能准确了解政府的运作效率。这是不可逆转的历史潮流，同时也是大数据最具潜力的应用领域之一。

（3）市场营销

大数据的第三大应用领域是市场营销。具体来说，有利于促进消费者与企业之间的关系。（卖得更多、更快、更有效率） 今天，最大的数据系统是web分析、广告优化等。今天的数字化营销与传统营销最大的区别就是个性化和精准定位。

如今，企业与客户之间的接触点也发生了翻天覆地的变化，从过去的电话和邮件地址，发展到网页、社交媒体账户等等。在这些五花八门的渠道里跟踪客户，粉丝和流量变现的年代，每一次阅读、转发对企业来说，都是一种推广行为，间接也可能促成企业产品交易。

二、云计算

1、云计算的定义

美国国家标准与技术研究院（NIST）定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。

云计算（cloudcomputing）是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。

2、云计算特点

云计算是通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将与互联网更相似。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。

好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。

被普遍接受的云计算特点如下：

(1) 超大规模

“云”具有相当的规模，企业私有云一般拥有数百上千台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。

(2) 虚拟化

云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。

(3) 高可靠性

“云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。

(4) 通用性

云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。

(5) 高可扩展性

“云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。

(6) 按需服务

“云”是一个庞大的资源池，你按需购买；云可以像自来水，电，煤气那样计费。

(7) 极其廉价

由于“云”的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成云，“云”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本，“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升，因此用户可以充分享受“云”的低成本优势，经常只要花费几百美元、几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的任务。

云计算可以彻底改变人们未来的生活，但同时也要重视环境问题，这样才能真正为人类进步做贡献,而不是简单的技术提升。

(8) 潜在的危险性

云计算服务除了提供计算服务外，还必然提供了存储服务。但是云计算服务当前垄断在私人机构（企业）手中，而他们仅仅能够提供商业信用。对于政府机构、商业机构（特别像银行这样持有敏感数据的商业机构）对于选择云计算服务应保持足够的警惕。一旦商业用户大规模使用私人机构提供的云计算服务，无论其技术优势有多强，都不可避免地让这些私人机构以“数据（信息）”的重要性挟制整个社会。对于信息社会而言，“信息”是至关重要的。另一方面，云计算中的数据对于数据所有者以外的其他用户云计算用户是保密的，但是对于提供云计算的商业机构而言确实毫无秘密可言。所有这些潜在的危险，是商业机构和政府机构选择云计算服务、特别是国外机构提供的云计算服务时，不得不考虑的一个重要前提。

2、云计算特点

云计算是通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将与互联网更相似。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。

好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。

被普遍接受的云计算特点如下：

(1) 超大规模

“云”具有相当的规模，Google云计算已经拥有100多万台服务器， Amazon、IBM、微软、Yahoo等的“云”均拥有几十万台服务器。企业私有云一般拥有数百上千台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。

(2) 虚拟化

云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。

(3) 高可靠性

“云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。

(4) 通用性

云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。

(5) 高可扩展性

“云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。

(6) 按需服务

“云”是一个庞大的资源池，你按需购买；云可以像自来水，电，煤气那样计费。

(7) 极其廉价

由于“云”的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成云，“云”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本，“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升，因此用户可以充分享受“云”的低成本优势，经常只要花费几百美元、几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的任务。

云计算可以彻底改变人们未来的生活，但同时也要重视环境问题，这样才能真正为人类进步做贡献,而不是简单的技术提升。

(8) 潜在的危险性

云计算服务除了提供计算服务外，还必然提供了存储服务。但是云计算服务当前垄断在私人机构（企业）手中，而他们仅仅能够提供商业信用。对于政府机构、商业机构（特别像银行这样持有敏感数据的商业机构）对于选择云计算服务应保持足够的警惕。一旦商业用户大规模使用私人机构提供的云计算服务，无论其技术优势有多强，都不可避免地让这些私人机构以“数据（信息）”的重要性挟制整个社会。对于信息社会而言，“信息”是至关重要的。另一方面，云计算中的数据对于数据所有者以外的其他用户云计算用户是保密的，但是对于提供云计算的商业机构而言确实毫无秘密可言。所有这些潜在的危险，是商业机构和政府机构选择云计算服务、特别是国外机构提供的云计算服务时，不得不考虑的一个重要前提。

4、云计算环境作为大数据处理平台

（1）云计算环境中基本计算单元的分化

企业云计算平台上虽然有多个并行计算的CPU，但并没有创造出具有超强数据处理能力的超级CPU，因此云计算平台需要具有并行运算能力的软件系统。同时，当所有用户的数据全部放在云端时，虽然存储容量可以很方便地扩充，但面对大量用户同时发起的海量数据处理...