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  • 数据处理
  •   大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术,是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。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。

      大数据的定义
      大数据由巨型数据集组成,这些数据集大小常超出人类在可接受时间下的收集、庋用、管理和处理能力。大数据的大小经常改变,截至2012年,单一数据集的大小从数太字节(TB)至数十兆亿字节(PB)不等。

      在一份2001年的研究与相关的演讲中,麦塔集团(META Group,现为高德纳)分析员道格·莱尼(Doug Laney)指出数据增长的挑战和机遇有三个方向:量(Volume,数据大小)、速(Velocity,数据输入输出的速度)与多变(Variety,多样性),合称“3V”或“3Vs”。高德纳与现在大部分大数据产业中的公司,都继续使用3V来描述大数据。高德纳于2012年修改对大数据的定义:“大数据是大量、高速、及/或多变的信息资产,它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最优化处理。”另外,有机构在3V之外定义第4个V:真实性(Veracity)为第四特点。

      大数据必须借由计算机对数据进行统计、比对、解析方能得出客观结果。美国在2012年就开始着手大数据,奥巴马更在同年投入2亿美金在大数据的开发中,更强调大数据会是之后的未来石油。数据挖掘(data mining)则是在探讨用以解析大数据的方法。

      大数据的特点
      具体来说,大数据具有4个基本特征:

      一是数据体量巨大。百度资料表明,其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB(1PB=1024TB),这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实,到目前为止,人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。

      二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式,更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据,个性化数据占绝对多数。

      三是处理速度快。数据处理遵循“1秒定律”,可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。

      四是价值密度低。以视频为例,一小时的视频,在不间断的监控过程中,可能有用的数据仅仅只有一两秒。

      大数据的作用
      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。

      大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量,需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya Krishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。

      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“业务驱动” 转变“数据驱动”。

      对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对;可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持;可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务;在医疗领域,可提高诊断准确性和药物有效性;在公共事业领域,大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。

      第四,大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。例如,抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代,可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据,进行挖掘分析,揭示出规律性的东西,提出研究结论和对策。

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