近年來，大數(shù)據(jù)非?；穑巳硕颊劥髷?shù)據(jù)。但也有人認為，大數(shù)據(jù)是華而不實，沒有什么實際意義。那么大數(shù)據(jù)究竟是什么？大數(shù)據(jù)能為我們帶來什么呢？我們一起來看一看。

大數(shù)據(jù)是什么？

對于很多人來說，當?shù)谝淮温牭健按髷?shù)據(jù)”這個詞的時候，就會自然而然地從字面上去理解：大數(shù)據(jù)就是大量的數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)技術(shù)就是大量數(shù)據(jù)的存儲和處理技術(shù)。

然而，事實并非如此，大數(shù)據(jù)比我們一般的想象更為復雜。大數(shù)據(jù)技術(shù)不只是一項數(shù)據(jù)處理和存儲的技術(shù)，更是一系列和海量數(shù)據(jù)相關(guān)的抽取、集成、管理、分析、解釋技術(shù)，是一個龐大的技術(shù)框架。

更進一步來說，大數(shù)據(jù)是一種全新的思維方式和商業(yè)模式。大數(shù)據(jù)實現(xiàn)了從物理世界到數(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，從而提煉出有價值的信息。

怎么認知大數(shù)據(jù)？

要全面深入地認知大數(shù)據(jù)，需要從三個層面，逐層深入。

第一層面是理論，理論是認知的必經(jīng)途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。大數(shù)據(jù)的特征定義，行業(yè)對大數(shù)據(jù)的整體描繪和定性，大數(shù)據(jù)的來之不易和珍貴所在，對大數(shù)據(jù)的現(xiàn)在和未來去洞悉大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢，大數(shù)據(jù)隱私的博弈等，每個課題都是值得深入探討的。

第二層面是技術(shù)，技術(shù)是大數(shù)據(jù)價值體現(xiàn)的手段和前進的基石。云計算、分布式處理技術(shù)、存儲技術(shù)和感知技術(shù)，都是大數(shù)據(jù)技術(shù)的重要組成部分。大數(shù)據(jù)如何采集、處理、存儲到形成結(jié)果，都是大數(shù)據(jù)技術(shù)的作用的產(chǎn)物。

第三層面是實踐，實踐是大數(shù)據(jù)的最終價值體現(xiàn)。在實踐中，大數(shù)據(jù)的應用可分為：互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)，政府的大數(shù)據(jù)，企業(yè)的大數(shù)據(jù)和個人的大數(shù)據(jù)四個方面，需要從實際的行業(yè)應用觸發(fā)，了解大數(shù)據(jù)帶來了哪些實打?qū)嵉暮锰帲约笆裁礄C遇和挑戰(zhàn)。

大數(shù)據(jù)用在哪里？

方方面面，只有你想不到，沒有大數(shù)據(jù)用不到的地方。當發(fā)生了傳染病疫情時，大數(shù)據(jù)使我們瞬間了解到哪些人到過高風險地區(qū)，哪些人接觸過患者，讓我們更好地對疫情進行精準控制；在電商購物節(jié)中，大數(shù)據(jù)使商家快速了解到消費者對哪些商品更感興趣，能夠為用戶給出適合的商品推薦，組織更為有效的活動促銷；在社交平臺上，大數(shù)據(jù)為我們找到潛在的志同道合的人，以數(shù)據(jù)的方式為我們的社交進行了不可見的延展……

總結(jié)

大數(shù)據(jù)并不是華而不實的。大數(shù)據(jù)的本質(zhì)，可以說是一種技術(shù)框架，更應該說是一種思想和模式。我們要善用大數(shù)據(jù)，乘著大數(shù)據(jù)這個時代的風口，用大數(shù)據(jù)加速發(fā)展，實現(xiàn)更為美好的藍圖。

大數(shù)據(jù)的本質(zhì)是什么？

現(xiàn)在叫大數(shù)據(jù)，以前可以稱為信息、情報等等名字。以前的信息搜集技術(shù)沒有這樣發(fā)達，只能以樣本信息形式出現(xiàn)，而且由于結(jié)構(gòu)類型不同，只能分類處理，有些數(shù)據(jù)還不便于儲存和比較。為什么現(xiàn)在叫大數(shù)據(jù)，是因為現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，可以把不同結(jié)構(gòu)類型的所有數(shù)據(jù)都能搜集到，形成全數(shù)據(jù)，并且隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的深度發(fā)展，這些復雜結(jié)構(gòu)類型的全數(shù)據(jù)，會被自動分類比較統(tǒng)計，所以稱為大數(shù)據(jù)。

吳軍在他的《智能時代》里提到對于大數(shù)據(jù)的觀點：

只有量的積累的數(shù)據(jù)，通常并不能稱之為大數(shù)據(jù)。除了大量性，大數(shù)據(jù)常常還應該具有多維性和完備性。
大數(shù)據(jù)的多維性，可以理解為針對單一“個體”（人/物/事件等）不同角度的數(shù)據(jù)。比如之前提到的：收集全國所有人的出生年月，單收集這一項，數(shù)據(jù)單一缺乏意義；但如果再加入收入、所屬地區(qū)、受教育程度等等多維的信息，那數(shù)據(jù)本身就變得鮮活了。我們可以從數(shù)據(jù)中分析人口的地域分布、經(jīng)濟分布、教育分布等并在此基礎(chǔ)上給出宏觀的資源調(diào)控計劃。
大數(shù)據(jù)的完備性，則可以理解為數(shù)據(jù)的全面性。比如2012年一位名叫內(nèi)德·斯威爾的年輕人，利用大數(shù)據(jù)成功預測了美國50+1個州的大選結(jié)果。他其實就是在投票前利用互聯(lián)網(wǎng)盡可能的搜集當年的大選數(shù)據(jù)（如地方媒體數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)留言、朋友間評論等），從而近似的知道每個人對大選的態(tài)度，并按照州進行分類整理，最終成功預測了當年的大選結(jié)果。
缺少多維性的“大數(shù)據(jù)”會讓數(shù)據(jù)承載的信息“片面”，進而導致數(shù)據(jù)本身的利用價值大大下降；缺乏完備性的數(shù)據(jù)則會由于缺乏“完備樣本”的支撐，也會使得獲取的信息“局限性”。
大數(shù)據(jù)最好還應具有“及時性”，但及時性卻并不是其必備條件，只是有了“及時性”的大數(shù)據(jù)，會實現(xiàn)一些過去無法做到的事情。
大數(shù)據(jù)的及時性，可以理解為數(shù)據(jù)收集的時效性。一方面，要分析當前情況，就要盡可能使用與當前時間點較為接近的數(shù)據(jù)；另一方面，數(shù)據(jù)本身就在時刻產(chǎn)生（特別是今天的互聯(lián)網(wǎng)），新鮮的數(shù)據(jù)能更快速的反應當前社會的一些情況。比如使用百度地圖導航的時候，它能根據(jù)數(shù)據(jù)庫中人們當前的（及時的數(shù)據(jù)）車輛出行地點，和即將要去的地方大概估算出此人的行程規(guī)劃，并通過眾多數(shù)據(jù)的整合估算出某一路段可能的堵塞情況，進而在導航的時候給出“避免擁堵”的導航建議。

由此可見，所謂的大數(shù)據(jù)，一定要同時滿足大量、多維和完備（相對來說）的特點，并在此基礎(chǔ)上，最好具有“時效性”。

參考自：讀大數(shù)據(jù) 《智能時代》有感

其次，大數(shù)據(jù)的意義在于驅(qū)動決策

大數(shù)據(jù)產(chǎn)生價值的鏈路是：數(shù)據(jù)驅(qū)動決策——決策實踐價值。

國內(nèi)企業(yè)總是談數(shù)據(jù)變現(xiàn)實際是一種對大數(shù)據(jù)價值的歧義理解。企業(yè)面對的TO B或TO C不是個體單維度數(shù)據(jù)而是海量多維度數(shù)據(jù)，單一數(shù)據(jù)不能提供任何決策依據(jù)。然而企業(yè)決策者往往對大數(shù)據(jù)的理解不夠清晰透徹，片面的認為數(shù)據(jù)就是價值，花錢就要見效，把重點需求放在了所謂的上文說道的“有效數(shù)據(jù)上”當然效果在短期是非常顯而易見的。而在利益驅(qū)動下企業(yè)的方向就真的隨著“數(shù)據(jù)”驅(qū)動決策了，如同你是正常人卻天天吸純氧，企業(yè)想的就不是產(chǎn)品緊貼市場需求、如何有效改進，增強市場競爭優(yōu)勢，而是圍繞相應“數(shù)據(jù)”下進行各種營銷。

第一步，找到核心數(shù)據(jù)。核心數(shù)據(jù)現(xiàn)在對很多企業(yè)來說實際上就是CRM，自己的用戶系統(tǒng)，這是最重要的。

第二步，外圍數(shù)據(jù)。比如企業(yè)經(jīng)常會在線上線下舉辦一些活動，在做活動的時候，消費者的信息只是簡單地提供在表單里面，還是進入了CRM的系統(tǒng)里？

第三步，常規(guī)渠道的數(shù)據(jù)。舉例來說一個銷售快銷品的企業(yè)，能不能夠得到沃爾瑪?shù)臄?shù)據(jù)，家樂福的數(shù)據(jù)？很多國外大數(shù)據(jù)的案例，說消費者買啤酒的時候也會購買剃須刀之類，或者一個母嬰產(chǎn)品的消費者她今天在買這個產(chǎn)品，預示著她后面必然會買另一個產(chǎn)品。這就有一個前期的挖掘。這些價值怎么來的，這就需要企業(yè)去找常規(guī)渠道里面的數(shù)據(jù)，跟自己的CRM結(jié)合起來，才能為自己下一步做市場營銷、做推廣、產(chǎn)品創(chuàng)新等建立基礎(chǔ)。

第四步，外部的社會化的或者非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，即現(xiàn)在所謂的社會化媒體數(shù)據(jù)。這方面信息的主要特征是非結(jié)構(gòu)化，而且非常龐大。這對企業(yè)來說最大的價值是什么？當你的用戶在社會化媒體上發(fā)言的時候，你有沒有跟他建立聯(lián)系？

還有，大數(shù)據(jù)的核心在于大數(shù)據(jù)思維

網(wǎng)絡(luò)的誕生給世界帶來了大量的數(shù)據(jù)積累和信息流通，并帶來了一次“大數(shù)據(jù)思維”的思想變革。

機械思維時代，由于數(shù)據(jù)收集的局限性，科學家們只能在有限的樣本下“大膽假設(shè)小心求證”，然而受限于人類大腦的“創(chuàng)造力”，所謂的“大膽假設(shè)”也并不是真的“大膽”；隨著互聯(lián)網(wǎng)時代的到來，“數(shù)據(jù)”不再成為問題，當大量數(shù)據(jù)堆積在一起時，就產(chǎn)生了“質(zhì)”的變化。

互聯(lián)網(wǎng)時代的人們逐漸發(fā)現(xiàn)：** 世界其實是不確定的**，一方面世界的本質(zhì)就是不確定的（比如原子核中的電子時刻都在做著無規(guī)則的運動）；另一方面影響世界本身的變量太多，我們沒辦法用簡單的公式將他們?nèi)磕依ㄟM來，只能盡可能的利用隨機事件來處理，利用概率來解釋。

與此同時，伴隨著數(shù)據(jù)的大量積累和統(tǒng)計數(shù)學的發(fā)展，人們驚喜的發(fā)現(xiàn)：在數(shù)據(jù)量達到一定程度的時候，數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)可以反映出某些意想不到的結(jié)果。于是大數(shù)據(jù)思維就誕生了：

世界本身是不確定的，利用大數(shù)據(jù)可以盡可能的消除這種不確定性，因果關(guān)系可以利用數(shù)據(jù)間的相關(guān)關(guān)系進行代替。

大數(shù)據(jù)思維，也有人將其成為“信息論”，其本質(zhì)就是：

1）利用不確定性看待世界，然后利用大數(shù)據(jù)來盡可能的消除這種不確定性；
2）利用具有多維度特征的大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)之間的相關(guān)關(guān)系來代替機械思維時代的因果關(guān)系，幫助我們在“創(chuàng)造”難以掌控的情況下，發(fā)現(xiàn)意想不到的結(jié)論。

舉例來說：

我們在投放廣告時，機械思維要我們先有一個假設(shè)：目標人群可能的特征，并進行調(diào)研和證實；而大數(shù)據(jù)思維則是：我們不確定要投放給什么樣的人群，緊接著我們利用已有用戶的數(shù)據(jù)特征發(fā)現(xiàn)了“用戶群體畫像”這就是消除不確定性的過程，最終我們直接根據(jù)數(shù)據(jù)給出的結(jié)論來制定計劃。
另外，我們利用機械思維制定投放廣告的策略時，會按照嚴謹?shù)模骸疤岢黾僭O(shè)——實驗驗證——得出結(jié)論”的邏輯關(guān)系制定；但在大數(shù)據(jù)思維下，我們不需要知道“為什么具有A特征的用戶應該是我們投放廣告的目標人群”或“為什么C平臺應該是我們選擇的投放渠道”，我們只需知道，“數(shù)據(jù)顯示A類人群購買此類產(chǎn)品最多”或“不同平臺中C類平臺的廣告產(chǎn)出比最高”僅此而已。這就是用“數(shù)據(jù)的相關(guān)性”取代“因果關(guān)系”。

大數(shù)據(jù)和小數(shù)據(jù)的區(qū)別，分析方法有何不同？

小數(shù)據(jù)分析方法，即傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析，是指用適當?shù)慕y(tǒng)計分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進行分析，提取有用信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細研究和概括總結(jié)的過程。

大數(shù)據(jù)的基本處理流程與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理流程并無太大差異，主要區(qū)別在于：由于大數(shù)據(jù)要處理大量、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，所以在各處理環(huán)節(jié)中都可以采用并行處理。目前，Hadoop、MapReduce和Spark等分布式處理方式已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)處理各環(huán)節(jié)的通用處理方法

上圖顯示了傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)工作流分析經(jīng)歷的一些階段。數(shù)據(jù)以數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)流，數(shù)據(jù)集合以及數(shù)據(jù)倉庫等方式來建模。數(shù)據(jù)的數(shù)量級以及數(shù)據(jù)的多樣性要求在處理之前要進行數(shù)據(jù)的集成、清洗以及過濾等工作，以保證其后續(xù)工作的開展。

大數(shù)據(jù)應該是一種事物或一類事物的總和，它們具有其共性，若是幾種事物的總和，由于沒有共性可言，我們收集它們就沒有了實際意義了，這就是大數(shù)據(jù)的本質(zhì)。

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大數(shù)據(jù)（big data），IT行業(yè)術(shù)語，是指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要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)。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時代》 [1] 中大數(shù)據(jù)指不用隨機分析法（抽樣調(diào)查）這樣捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進行分析處理。大數(shù)據(jù)的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）

大數(shù)據(jù)本身就是個數(shù)據(jù)庫而已，而數(shù)據(jù)計算模型才是關(guān)鍵，數(shù)據(jù)模型通過數(shù)據(jù)的采集能夠精準“畫像”，畫的的越精準數(shù)據(jù)才越有價值，從而獲得有價值的準確度高的匹配信息，而那正是你需要的。

大數(shù)據(jù)本身只是資源，不是華而不實的東西。資源沒有所謂的實或者不實，全看使用者的使用方式。大數(shù)據(jù)可以把各種維度各種層級各種粒度的數(shù)據(jù)匯總在一起，然后通過算法方式來提取其中的有效信息，至于如何提取，是數(shù)據(jù)開發(fā)者的工作，這一點上完全不應該由大數(shù)據(jù)本身背負質(zhì)疑。

大數(shù)據(jù)本質(zhì)其實就是用收集的數(shù)據(jù)通過概率計算趨勢偏好等帶有預測性的結(jié)論。

二戰(zhàn)時期發(fā)展而來的統(tǒng)計學最為貼近這個模型。不同的是二戰(zhàn)時期需要大量人工計算，而在現(xiàn)代，只需要計算機計算即可判斷結(jié)論，算力上有非常明顯的區(qū)別。

用此模型來計算經(jīng)濟和社會數(shù)據(jù)，意義比較明顯。

但對商人來說，第一收集敏感數(shù)據(jù)涉及隱私，容易招致反感。第二，統(tǒng)計結(jié)論很難轉(zhuǎn)換為經(jīng)濟利潤。第三，即使能預測一些現(xiàn)象，但大部分的結(jié)論和預測，通過常識思考也能判斷。

大數(shù)據(jù)其實更適合經(jīng)濟學和社會學，這些不以盈利為目的的科研使用。