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大數(shù)據(jù)就是指規(guī)模巨大、復(fù)雜多樣的數(shù)據(jù)集合，無法用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理工具進(jìn)行捕捉、管理、處理和分析的數(shù)據(jù)。簡而言之，就是規(guī)模巨大、類型繁多、處理速度要求高的數(shù)據(jù)集合，它不僅僅是大，更顯著的作用是在于其背后的價值挖掘與智能決策能力，是需要運用新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

　

一、大數(shù)據(jù)的定義

廣義定義：指物理世界到數(shù)字世界的映射和提煉，通過發(fā)現(xiàn)其中的數(shù)據(jù)特征，激活數(shù)據(jù)價值，從而做出提升效率的決策行為。

狹義定義：指通過對數(shù)據(jù)的獲取、存儲、分析，從大容量數(shù)據(jù)中挖掘價值的一種全新的技術(shù)架構(gòu)。

　

二、大數(shù)據(jù)的特點

Volume(大量)：數(shù)據(jù)規(guī)模龐大，以PB、EB甚至ZB為單位。

Velocity(高速)：數(shù)據(jù)產(chǎn)生和處理的速度非常快，要求實時分析。

Variety(多樣)：數(shù)據(jù)類型繁多，包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

Value(價值)：雖然數(shù)據(jù)量大，但真正有價值的信息需要深度挖掘。

Veracity(真實性)：數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性是數(shù)據(jù)分析的前提。

　　

三、大數(shù)據(jù)的類型

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：以關(guān)系型數(shù)據(jù)庫表形式管理的數(shù)據(jù)，例如企業(yè)ERP、OA、HR里的數(shù)據(jù)。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不完整或者不規(guī)則，沒有預(yù)定義的數(shù)據(jù)模型，不方便用數(shù)據(jù)庫二維邏輯表來表現(xiàn)的數(shù)據(jù)，例如Word、PDF、PPT及各種格式的圖片、視頻等。

半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：非關(guān)系模型的、有基本固定結(jié)構(gòu)模式的數(shù)據(jù)，例如日志文件、XML文檔、JSON文檔、E-mail等。

四、大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)

數(shù)據(jù)采集與存儲：通過ETL(Extract, Transform, Load)等技術(shù)，從各種源頭收集數(shù)據(jù)，并利用分布式存儲系統(tǒng)(如Hadoop HDFS)進(jìn)行高效存儲。

數(shù)據(jù)治理與分析：利用MapReduce、Spark等分布式計算框架，對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換和聚合，再通過機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)挖掘數(shù)據(jù)背后的價值。

數(shù)據(jù)可視化：通過圖表、儀表盤等工具，將復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析結(jié)果以直觀的方式展現(xiàn)出來，幫助非技術(shù)人員理解數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)管理：指應(yīng)用數(shù)據(jù)庫管理、數(shù)據(jù)倉庫等信息系統(tǒng)技術(shù)和其他數(shù)據(jù)管理工具，完成組織數(shù)據(jù)資源管理任務(wù)。

數(shù)據(jù)安全與隱私保護：在享受大數(shù)據(jù)帶來便利的同時，必須重視數(shù)據(jù)的安全與隱私保護，采用加密、脫敏等技術(shù)手段確保數(shù)據(jù)安全。

　　

五、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景

在產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟領(lǐng)域：大數(shù)據(jù)被用于產(chǎn)業(yè)監(jiān)測、產(chǎn)業(yè)規(guī)劃、政策制定、資源調(diào)度等方面。

在商業(yè)市場領(lǐng)域：大數(shù)據(jù)被用于市場營銷、客戶關(guān)系管理、風(fēng)險監(jiān)控、供應(yīng)鏈管理等方面。

在醫(yī)療健康領(lǐng)域：大數(shù)據(jù)被用于疾病預(yù)測、醫(yī)療診斷、藥物研發(fā)等方面。

在城市規(guī)劃領(lǐng)域：大數(shù)據(jù)被用于交通管理、資源配置、環(huán)境監(jiān)測、公共安全等方面。

在科學(xué)研究領(lǐng)域：大數(shù)據(jù)被用于天文學(xué)、生物學(xué)、物理學(xué)等各個學(xué)科。

六、大數(shù)據(jù)的價值

趨勢預(yù)測：通過對沉淀下來的大量的數(shù)據(jù)分析，可以發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)字背后的規(guī)律和趨勢，以此來預(yù)測未來發(fā)展的動態(tài)和趨勢，這在政府管理和企業(yè)決策方面至關(guān)重要。

決策優(yōu)化：通過對大數(shù)據(jù)分析后制定出的經(jīng)營管理的策略，具有客觀性、科學(xué)性等特征，為決策者提供依據(jù)，改變過去決策的主觀臆斷和不及時性。

創(chuàng)新經(jīng)營模式，提升服務(wù)體系質(zhì)量：通過全面的、科學(xué)的分析數(shù)據(jù)，充分了解用戶需求及行為習(xí)慣，企業(yè)實現(xiàn)為用戶提供定制化的產(chǎn)品及服務(wù)體系，提升用戶的滿意度。轉(zhuǎn)變企業(yè)商業(yè)模式，提質(zhì)增效，提升企業(yè)的競爭優(yōu)勢。

　　

七、大數(shù)據(jù)的發(fā)展演進(jìn)

第一階段(起步階段)：數(shù)據(jù)庫被發(fā)明之后，使得數(shù)據(jù)管理的復(fù)雜度大大降低。各行各業(yè)開始產(chǎn)生了數(shù)據(jù)，從而被記錄在數(shù)據(jù)庫中。這個階段的數(shù)據(jù)，以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主。數(shù)據(jù)的產(chǎn)生方式，也是被動的。

第二階段(轉(zhuǎn)變階段)：隨著互聯(lián)網(wǎng)2.0時代出現(xiàn)的?；ヂ?lián)網(wǎng)2.0的重要標(biāo)志，就是用戶原創(chuàng)內(nèi)容。隨著互聯(lián)網(wǎng)和移動通訊設(shè)備的普及，人們開始使用博客、臉書、微博、QQ空間等社交網(wǎng)絡(luò)，從而主動產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。

第三階段(加速階段)：是萬物互聯(lián)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型階段。隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，各種各樣的感知層節(jié)點(傳感器、攝像頭等)開始自動產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)物理世界向數(shù)字世界的映射。

　　

八、大數(shù)據(jù)未來發(fā)展趨勢

資產(chǎn)化：大數(shù)據(jù)價值不斷提升，在企業(yè)和社會層面成為重要的戰(zhàn)略資源、無形資產(chǎn)。

智能化：大數(shù)據(jù)將更加智能化，可以自動進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析，提高數(shù)據(jù)處理效率和質(zhì)量。

個性化：大數(shù)據(jù)將更加關(guān)注用戶需求，實現(xiàn)個性化服務(wù)和定制化產(chǎn)品。

安全性：大數(shù)據(jù)將更加注重數(shù)據(jù)安全，采用更加嚴(yán)格的數(shù)據(jù)保護措施，確保數(shù)據(jù)的安全性和隱私性。