大数据时代
1. 概述
最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”
进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。
大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
CCTV纪录片《大数据时代》，是国内首部大数据产业题材纪录片，节目细致而生动地讲述了大数据技术在政府治理、民生服务、数据安全、工业转型、未来生活等方面给我们带来的改变和影响。
编辑
2．海量数据的挑战
公开数据显示，互联网搜索巨头百度2013年拥有数据量接近EB级别。阿里、腾讯都声明自己存储的数据总量都达到了百PB以上。此外，电信、医疗、金融、公共安全、交通、气象等各个方面保存的数据量也都达到数十或者上百PB级别。全球数据量以每两年翻倍的速度增长,在2010年已经正式进入ZB时代，2020年全球数据总量达到44ZB。
编辑
究竟怎么去存储庞大的数据，是企业面临的首要问题。传统的数据存储模式存储容量是有大小限制或者空间限制的，怎么去设计出一个可以支撑大量数据的存储方案是开展数据分析的首要前提。
解决了海量数据的存储问题，接下来面临的海量数据的计算问题也是比较让人头疼，因为企业不仅追求可以计算，还会追求计算的速度、效率。
以目前互联网行业产生的数据量级别，要处理这些数据，就需要一个更好、更便捷的分析计算方式了。传统的数据处理方式显然力不从心，而且效率也会非常低下。这正是传统数据分析领域面临的另一个挑战，如何去分析、计算海量数据。
3． 大数据的特点（5V特征）
编辑
Volume：数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大；
Variety：种类和来源多样化。包括结构化、半结构化和非结构化数据；
Value：数据价值密度相对较低，或者说是浪里淘沙却又弥足珍贵；
Velocity：数据增长速度快，处理速度也快，时效性要求高；
Veracity：数据的准确性和可信赖度，即数据的质量。
4．大数据的应用场景
电商方面：精准广告位，通过对用户的浏览行为，点击行为等进行大数据采集，分析，挖掘用户的二层三层喜欢，扩大产出。
编辑
传媒方面：猜你喜欢，通过对受众人群机型大数据分析，结合对应算法，对受众喜欢的进行交互推荐。
编辑
金融方面：理财投资，通过对个人的信用评估，风险承担能力评估，集合众多理财产品、推荐响应的投资理财产品。
编辑
交通方面：目前，交通的大数据应用主要在两个方面:一方面通过对车流量等海量数据的收集，估算，预测该路段一定时间内的车流量情况，给用户提供便利，合理进行道路规划；另一方面可以利用大数据来实现即时信号灯调度，提高已有线路通行能力。
编辑
电信方面：智慧营业厅，通过对用户当前的行为习惯、偏好，节假日的相应数据变化，调节自身业务结构，做到按需分配。
编辑
安防方面：人脸识别，通过人脸识别，匹配，存储用户数据，结合人工智能，分析及甄别用户行为，预防犯罪行为发生。
编辑
医疗方面：智慧医疗，通过对海量病例大数据的存储，匹配、检索、结合用户的饮食、行为等习惯，搭建智慧医疗体系。
编辑
