大数据的定义和特点

大数据的定义和特点

大数据是一种复杂的、不断增长的信息资产，它以其巨大的规模、多样化的类型和快速的处理速度而闻名。这种类型的

data

不再受限于传统的数据处理方法，而是需要新的处理模式来充分发挥其在决策力、洞察发现力和流程优化等方面的优势。

大数据的定义

大数据的定义并没有一个确切、统一的标准。不同的研究机构和地区对其有着不同的理解。例如，Gartner

将大数据定义为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。另一方面，IDC

则认为大数据是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。

大数据的特点

大数据的特点主要包括以下几个方面：

1.数据量大（Volume）：大数据的最大特点是它的规模。相比于传统数据库处理的数据量在TB级，大数据所处理的数据量通常在PB级以上。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）。

2.数据类型多样（Variety）：大数据还包括多种不同类型的数据，如结构化数据和非结构化数据。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。

3.处理速度快（Velocity）：这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。

4.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。

5.真实性（Veracity）：数据的质量是非常重要的。只有高质量的数据才能保证数据分析的结果准确可靠。

6.复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道。这就需要企业拥有高效的数据管理系统，以便能够及时地捕捉、存储和分析这些数据。

7.价值（Value）：合理运用大数据，可以以低成本创造高价值。例如，对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销；做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型；面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

通过上述特点，我们可以看到大数据不仅仅是一个数据量大的问题，它更涉及到如何从这些数据中提取有价值的信息，以及如何有效地管理和处理这些数据。这也是大数据领域研究的核心所在。