1什么是大數(shù)據(jù)?

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》 中大數(shù)據(jù)指不用隨機分析法(抽樣調(diào)查)這樣的捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進行分析處理。

大數(shù)據(jù)的4V特點：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值)。

對于“大數(shù)據(jù)”(Big data)研究機構(gòu)Gartner給出了這樣的定義。“大數(shù)據(jù)”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)。

根據(jù)維基百科的定義，大數(shù)據(jù)是指無法在可承受的時間范圍內(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。

大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進行專業(yè)化處理。換言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)盈利的關鍵，在于提高對數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過“加工”實現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。

從技術(shù)上看，大數(shù)據(jù)與云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式架構(gòu)。它的特色在于對海量數(shù)據(jù)進行分布式數(shù)據(jù)挖掘，但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫和云存儲、虛擬化技術(shù)。

2大數(shù)據(jù)時代是什么意思?

大數(shù)據(jù)時代就是說，在未來，我們認為會存在這樣一個時代。那個時代里，幾乎我們每一個舉動，都會被記錄，并變成數(shù)據(jù)被存儲起來，無數(shù)的數(shù)據(jù)就組合成了你本人的一個信息庫。通過這個信息庫，你的一言一行，你的思想都變得可預測。

大數(shù)據(jù)作為云計算、物聯(lián)網(wǎng)之后IT行業(yè)又一大顛覆性的技術(shù)革命。云計算主要為數(shù)據(jù)資產(chǎn)提供了保管、訪問的場所和渠道，而數(shù)據(jù)才是真正有價值的資產(chǎn)。企業(yè)內(nèi)部的經(jīng)營交易信息、互聯(lián)網(wǎng)世界中的商品物流信息，互聯(lián)網(wǎng)世界中的人與人交互信息、位置信息等，其數(shù)量將遠遠超越現(xiàn)有企業(yè)IT架構(gòu)和基礎設施的承載能力，實時性要求也將大大超越現(xiàn)有的計算能力。如何盤活這些數(shù)據(jù)資產(chǎn)，使其為國家治理、企業(yè)決策乃至個人生活服務，是大數(shù)據(jù)的核心議題，也是云計算內(nèi)在的靈魂和必然的升級方向。

3大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別

大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別是，大數(shù)據(jù)是互聯(lián)網(wǎng)的海量數(shù)據(jù)挖掘，而數(shù)據(jù)挖掘更多是針對內(nèi)部企業(yè)行業(yè)小眾化的數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)分析就是進行做出針對性的分析和診斷，大數(shù)據(jù)需要分析的是趨勢和發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘主要發(fā)現(xiàn)的是問題和診斷：

1大數(shù)據(jù)(big data)：

指無法在可承受的時間范圍內(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》 中大數(shù)據(jù)指不用隨機分析法(抽樣調(diào)查)這樣的捷徑，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(價值)Veracity(真實性) 。

2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。這一過程也是質(zhì)量管理體系的支持過程。在實用中，數(shù)據(jù)分析可幫助人們作出判斷，以便采取適當行動。

數(shù)據(jù)分析的數(shù)學基礎在20世紀早期就已確立，但直到計算機的出現(xiàn)才使得實際操作成為可能，并使得數(shù)據(jù)分析得以推廣。數(shù)據(jù)分析是數(shù)學與計算機科學相結(jié)合的產(chǎn)物。

3數(shù)據(jù)挖掘(Data mining)：

又譯為資料探勘、數(shù)據(jù)采礦。它是數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)(英語：Knowledge-Discovery in Databases，簡稱：KDD)中的一個步驟。數(shù)據(jù)挖掘一般是指從大量的數(shù)據(jù)中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘通常與計算機科學有關，并通過統(tǒng)計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統(tǒng)(依靠過去的經(jīng)驗法則)和模式識別等諸多方法來實現(xiàn)上述目標。

簡而言之：

大數(shù)據(jù)是范圍比較廣的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘。

按照數(shù)據(jù)分析的流程來說，數(shù)據(jù)挖掘工作較數(shù)據(jù)分析工作靠前些，二者又有重合的地方，數(shù)據(jù)挖掘側(cè)重數(shù)據(jù)的清洗和梳理。

數(shù)據(jù)分析處于數(shù)據(jù)處理的最末端，是最后階段。

數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的分界、概念比較模糊，模糊的意思是二者很難區(qū)分。

大數(shù)據(jù)概念更為廣泛，是把創(chuàng)新的思維、信息技術(shù)、統(tǒng)計學等等技術(shù)的綜合體，每個人限于學術(shù)背景、技術(shù)背景，概述的都不一樣。

4大數(shù)據(jù)可以做什么?

1對大數(shù)據(jù)的處理分析正成為新一代信息技術(shù)融合應用的結(jié)點

移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡、數(shù)字家庭、電子商務等是新一代信息技術(shù)的應用形態(tài)，這些應用不斷產(chǎn)生大數(shù)據(jù)。云計算為這些海量、多樣化的大數(shù)據(jù)提供存儲和運算平臺。通過對不同來源數(shù)據(jù)的管理、處理、分析與優(yōu)化，將結(jié)果反饋到上述應用中，將創(chuàng)造出巨大的經(jīng)濟和社會價值。

大數(shù)據(jù)具有催生社會變革的能量。但釋放這種能量，需要嚴謹?shù)臄?shù)據(jù)治理、富有洞見的數(shù)據(jù)分析和激發(fā)管理創(chuàng)新的環(huán)境(Ramayya Krishnan,卡內(nèi)基·梅隆大學海因茲學院院長)。

2大數(shù)據(jù)是信息產(chǎn)業(yè)持續(xù)高速增長的新引擎

面向大數(shù)據(jù)市場的新技術(shù)、新產(chǎn)品、新服務、新業(yè)態(tài)會不斷涌現(xiàn)。在硬件與集成設備領域，大數(shù)據(jù)將對芯片、存儲產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生重要影響，還將催生一體化數(shù)據(jù)存儲處理服務器、內(nèi)存計算等市場。在軟件與服務領域，大數(shù)據(jù)將引發(fā)數(shù)據(jù)快速處理分析、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和軟件產(chǎn)品的發(fā)展。

3大數(shù)據(jù)利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素，各行各業(yè)的決策正在從“業(yè)務驅(qū)動” 轉(zhuǎn)變“數(shù)據(jù)驅(qū)動”

在高校來說，對大數(shù)據(jù)的分析可以幫助制定更加精準有效的管理策略提供決策支持;可以為在校師生提供更加及時和個性化的服務，大大促進學校綜合管理水平的提升。

4大數(shù)據(jù)時代科學研究的方法手段將發(fā)生重大改變

例如，抽樣調(diào)查是社會科學的基本研究方法。在大數(shù)據(jù)時代，可通過實時監(jiān)測、跟蹤研究對象在互聯(lián)網(wǎng)上產(chǎn)生的海量行為數(shù)據(jù)，進行挖掘分析，揭示出規(guī)律性的東西，提出研究結(jié)論和對策。

5大數(shù)據(jù)的商業(yè)價值

1對顧客群體細分

“大數(shù)據(jù)”可以對顧客群體細分，然后對每個群體量體裁衣般的采取獨特的行動。瞄準特定的顧客群體來進行營銷和服務是商家一直以來的追求。云存儲的海量數(shù)據(jù)和“大數(shù)據(jù)”的分析技術(shù)使得對消費者的實時和極端的細分有了成本效率極高的可能。

2模擬實境

運用“大數(shù)據(jù)”模擬實境，發(fā)掘新的需求和提高投入的回報率。現(xiàn)在越來越多的產(chǎn)品中都裝有傳感器，汽車和智能手機的普及使得可收集數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸性增長。微博等社交網(wǎng)絡也在產(chǎn)生著海量的數(shù)據(jù)。

云計算和“大數(shù)據(jù)”分析技術(shù)使得商家可以在成本效率較高的情況下，實時地把這些數(shù)據(jù)連同交易行為的數(shù)據(jù)進行儲存和分析。交易過程、產(chǎn)品使用和人類行為都可以數(shù)據(jù)化。“大數(shù)據(jù)”技術(shù)可以把這些數(shù)據(jù)整合起來進行數(shù)據(jù)挖掘，從而在某些情況下通過模型模擬來判斷不同變量(比如不同地區(qū)不同促銷方案)的情況下何種方案投入回報最高。

3提高投入回報率

提高“大數(shù)據(jù)”成果在各相關部門的分享程度，提高整個管理鏈條和產(chǎn)業(yè)鏈條的投入回報率。“大數(shù)據(jù)”能力強的部門可以通過云計算、互聯(lián)網(wǎng)和內(nèi)部搜索引擎把”大數(shù)據(jù)”成果和“大數(shù)據(jù)”能力比較薄弱的部門分享，幫助他們利用“大數(shù)據(jù)”創(chuàng)造商業(yè)價值。

4數(shù)據(jù)儲存空間出租

企業(yè)和個人有著海量信息存儲的需求，只有將數(shù)據(jù)妥善存儲，才有可能進一步挖掘其潛在價值。具體而言，這塊業(yè)務模式又可以細分為針對個人文件存儲和針對企業(yè)用戶兩大類。主要是通過易于使用的API，用戶可以方便地將各種數(shù)據(jù)對象放在云端，然后再像使用水、電一樣按用量收費。

5管理客戶關系

客戶管理應用的目的是根據(jù)客戶的屬性(包括自然屬性和行為屬性)，從不同角度深層次分析客戶、了解客戶，以此增加新的客戶、提高客戶的忠誠度、降低客戶流失率、提高客戶消費等。對中小客戶來說，專門的CRM顯然大而貴。不少中小商家將聊天軟件作為初級CRM來使用。比如把老客戶加到群里，在群朋友圈里發(fā)布新產(chǎn)品預告、特價銷售通知，完成售前售后服務等。

6個性化精準推薦

在運營商內(nèi)部，根據(jù)用戶喜好推薦各類業(yè)務或應用是常見的，比如應用商店軟件推薦等，而通過關聯(lián)算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析算法后，可以將之延伸到商用化服務，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)幫助客戶進行精準營銷，今后盈利可以來自于客戶增值部分的分成。

以高校日常管理為例，通過用戶行為數(shù)據(jù)進行分析后，可以給需要的人發(fā)送需要的信息，這樣的信息就是有價值的。在成都大學，在校師生都可以通過使用手機門戶，實時收到自己感興趣的消息推送。

7數(shù)據(jù)搜索

數(shù)據(jù)搜索是一個并不新鮮的應用，隨著“大數(shù)據(jù)”時代的到來，實時性、全范圍搜索的需求也就變得越來越強烈。我們需要能搜索各種社交網(wǎng)絡、用戶行為等數(shù)據(jù)。其商業(yè)應用價值是將實時的數(shù)據(jù)處理與分析和廣告聯(lián)系起來，即實時廣告業(yè)務和應用內(nèi)移動廣告的社交服務。