大数据概念大数据：什么是大数据及其用途是什么

什么是大数据，大数据时代怎么理解

随着技术进步，人类活动产生的信息形成的数据可以被越来越多的处理。

从而产生巨大的价值 现在这个时代就是互联网巨头公司已经能够收集处理我们每一个人日常生活中所产生的各种数据的时代了，这将会给我们每一个人带来各种。

不同的新鲜体验

什么是大数据

大数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。

”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。

数据体量巨大(Volume)。

截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。

数据类型繁多(Variety)。

相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。

价值密度低(Value)。

价值密度的高低与数据总量的大小成反比。

如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。

处理速度快(Velocity)。

大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。

根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。

　　------------------------------------------- 　　社交网络，让我们越来越多地从数据中观察到人类社会的复杂行为模式。

社交网络，为大数据提供了信息汇集、分析的第一手资料。

从庞杂的数据背后挖掘、分析用户的行为习惯和喜好，找出更符合用户“口味”的产品和服务，并结合用户需求有针对性地调整和优化自身，就是大数据的价值。

　　所以，建立在上述的概念上我们可以看到大数据的产业变化： 　　1 大数据飞轮效应所带来的产业融合和新产业驱动 　　2 信息获取方式的完全变化带来的新式信息聚合 　　3 信息推送方式的完全变化带来的新式信息推广 　　4 精准营销 　　5 第三方支付 —— 小微信贷，线上众筹为代表的互联网金融带来的全面互联网金融改革 　　6 产业垂直整合趋势以及随之带来的产业生态重构 　　7 企业改革以及企业内部价值链重塑，扩大的产业外部边界 　　8 政府及各级机构开放，透明化，以及随之带来的集中管控和内部机制调整 　　9 数据创新带来的新服务

大数据概念最早是在哪一年提出的

有资料说「大数据」这个概念最早由全球知名咨询公司麦肯锡提出，但并未提及大致时间；还有的资料说，1980年，未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为「第三次浪潮的华彩乐章」，那么晚于1980年的论著应该都不是首创了。

大数据是什么含义?

大数据（Big Data） 　　大数据，官方定义是指那些数据量特别大、数据类别特别复杂的数据集，这种数据集无法用传统的数据库进行存储，管理和处理。

大数据的主要特点为数据量大（Volume），数据类别复杂（Variety），数据处理速度快（Velocity）和数据真实性高（Veracity），合起来被称为4V。

　　大数据中的数据量非常巨大，达到了PB级别。

而且这庞大的数据之中，不仅仅包括结构化数据（如数字、符号等数据），还包括非结构化数据（如文本、图像、声音、视频等数据）。

这使得大数据的存储，管理和处理很难利用传统的关系型数据库去完成。

在大数据之中，有价值的信息往往深藏其中。

这就需要对大数据的处理速度要非常快，才能短时间之内就能从大量的复杂数据之中获取到有价值的信息。

在大数据的大量复杂的数据之中，通常不仅仅包含真实的数据，一些虚假的数据也混杂其中。

这就需要在大数据的处理中将虚假的数据剔除，利用真实的数据来分析得出真实的结果。

大数据：什么是大数据及其用途是什么

主要由以下三点作用： 第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。

移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。

云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。

通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。

第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。

面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。

在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。

在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。

第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。

各行各业的决策正在从逗业务驱动地 转变逗数据驱动地。