大数据详解
一、大数据的来源
开始提出大数据期间到来的是麦肯锡：“数据，曾经渗入渗出到现今每个行业和业务本能机能范畴，成为重要的分娩身分。人们对于海量数据的挖掘和应用，预示着新一波分娩率增加和消费者红利海潮的到来。”
业界(IBM 开始界说)将大数据的特性演绎为4个“V”(量Volume，多样Variety，价值Value，速Velocity)，或者说特点有四个层面：第一，数据体量宏大。大数据的肇端计量单位至多是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T);第二，数据范例单一。比如，收集日记、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低，贸易价值高。第四，处置速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技巧有着本质的分歧。
二、大数据思惟
那末，甚么是大数据思惟?维克托·迈尔-舍恩伯格觉得，1-需要全部数据样本而不是抽样;2-存眷效率而不是精确度;3-存眷相关性而不是因果关系。
阿里巴巴的王坚对于大数据也有一些独特的见地，比如，
“今天的数据不是大，真正有意思的是数据变得在线了，这个正好是互联网的特点。”
“非互联网期间的产品，功能一定是它的价值，今天互联网的产品，数据一定是它的价值。”
“你千万不要想着拿数据去改进一个业务，这不是大数据。你一定是去做了一件曩昔做不了的事情。”
特别是最后一点，我是非常认同的，大数据的真正价值在于创造，在于补充无数个还未完成过的空白。
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。
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