說起大數據，估計大家都覺得隻聽過概念，但是具體是什麼東西，怎麼定義，沒有一個标準的東西，因為在我們的印象中好像很多公司都叫大數據公司，業務形态則有幾百種，感覺不是很好理解，所以我建議還是從字面上來理解大數據，在維克托邁爾-舍恩伯格及肯尼斯庫克耶編寫的《大數據時代》提到了大數據的4個特征：

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1.大量

大數據的特征首先就體現為“大”，從先Map3時代，一個小小的MB級别的Map3就可以滿足很多人的需求，然而随着時間的推移，存儲單位從過去的GB到TB，乃至現在的PB、EB級别。隻有數據體量達到了PB級别以上，才能被稱為大數據。1PB等于1024TB，1TB等于1024G，那麼1PB等于1024*1024個G的數據。随着信息技術的高速發展，數據開始爆發性增長。社交網絡(微博、推特、臉書)、移動網絡、各種智能工具，服務工具等，都成為數據的來源。淘寶網近4億的會員每天産生的商品交易數據約20TB;臉書約10億的用戶每天産生的日志數據超過300TB。迫切需要智能的算法、強大的數據處理平台和新的數據處理技術，來統計、分析、預測和實時處理如此大規模的數據。

3.多樣

如果隻有單一的數據，那麼這些數據就沒有了價值，比如隻有單一的個人數據，或者單一的用戶提交數據，這些數據還不能稱為大數據。廣泛的數據來源，決定了大數據形式的多樣性。比如當前的上網用戶中，年齡，學曆，愛好，性格等等每個人的特征都不一樣，這個也就是大數據的多樣性，當然了如果擴展到全國，那麼數據的多樣性會更強，每個地區，每個時間段，都會存在各種各樣的數據多樣性。任何形式的數據都可以産生作用，目前應用最廣泛的就是推薦系統，如淘寶，網易雲音樂、今日頭條等，這些平台都會通過對用戶的日志數據進行分析，從而進一步推薦用戶喜歡的東西。日志數據是結構化明顯的數據，還有一些數據結構化不明顯，例如圖片、音頻、視頻等，這些數據因果關系弱，就需要人工對其進行标注。

4.價值

這也是大數據的核心特征。現實世界所産生的數據中，有價值的數據所占比例很小。相比于傳統的小數據，大數據最大的價值在于通過從大量不相關的各種類型的數據中，挖掘出對未來趨勢與模式預測分析有價值的數據，并通過機器學習方法、人工智能方法或數據挖掘方法深度分析，發現新規律和新知識。你如果有1PB以上的全國所有20-35年輕人的上網數據的時候，那麼它自然就有了商業價值，比如通過分析這些數據，我們就知道這些人的愛好，進而指導産品的發展方向等等。如果有了全國幾百萬病人的數據，根據這些數據進行分析就能預測疾病的發生，這些都是大數據的價值。大數據運用之廣泛，如運用于農業、金融、醫療等各個領域，從而最終達到改善社會治理、提高生産效率、推進科學研究的效果。

大數據已經成為過去幾年中大部分行業的遊戲規則，行業領袖，學者和其他知名的利益相關者都同意這一點，随着大數據繼續滲透到我們的日常生活中，圍繞大數據的炒作正在轉向實際使用中的真正價值。

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