大数据，粗略讲起来，就是数据规模极大的数据集。不同于传统的数据库管理系统，大数据平台处理的数据规模、类型和实时性等都要求更高。
你可能会感到陌生。正如大数据所带来的巨变，实际上是涉及各个行业和领域的。从互联网、金融、物流到医疗、教育，无处不在。
接下来，让我们一起来了解一下大数据，这个正在影响着我们生活的强大力量。
一、大数据的定义与特点
首先，大数据，到底是什么？
- 定义简单来说，就是粗粒化、非结构化且多样化的数据集合，也就是通过特定的方式数据采集和处理，形成的数据集合。而这个数据集合，通常具有三个特点：
- Volume (规模)：随着互联网的普及和技术的进步，数据量已经迅速增长到了亿级、万亿级。如云计算、物联网、社交网络等，一系列新兴技术的出现为数据的快速发展奠定了基础。
- Variety (种类)：数据的形态越来越多元化，从枯燥的数字、文字, 到生动的图片、音频和视频等，催生出了许多以前无法想象的数据格式。
- Velocity (速度)：随着信息时代的到来，我们对数据更新速度的要求越来越严苛。某些互联网公司提出的”秒杀“ (high-speed trading) 等模式，就要求在主机接受数据并做出反应之前，对数据进行前置处理。
二、大数据技术栈
大数据，光有概念是没有意义的。关键在于，要有一个完整的技术框架来支撑。
大数据技术栈，主要画出数据处理流程，包含从数据的采集、清洗、存储、计算，到分析、机器学习等全过程方方面面的技术。
下面是一张大数据技术栈的图：
其主要分为四个方向：
- 数据采集层：也即大数据存储，提供批量数据输入和查询的能力。主要使用到的技术有Apache、HDFS和HBase等。
- 数据处理层：大数据的存储是必须的，但包含的含义又远不止这样。数据处理层是大数据要求的一大核心内容，主要使用到的产品有Spark、Storm。
- 数据分析层：主要将大数据采集、存储、处理后的信息进行分析，从而实现像机器学习、数据挖掘、推荐算法等计算，主要使用到的产品有Flink、Spark、Hadoop、DRUID和HBase等。
- 业务应用层：最终将大数据分析的结果，为持续的业务创新提供有力支持，主要使用到的登录包括BI、OLAP、DWH和ElasticSearch等。
三、大数据的应用场景
大数据技术的应用非常广泛，可以在性能、效率、安全、可视化、分析等方面，为企业提供解决方案。
营销推广： 基于大数据技术的营销推广，能够更准确的洞察营销目标及市场需求，从而制定更符合市场需要的解决方案。
金融：
在金融行业中，对于复杂的数据执行风险监控、市场分析、合规控制是很必要的。特别是随着数据挖掘技术和机器学习技术的应用，可以取消监管空窗期，增加效率。
医疗领域
医疗领域的应用，主要涉及制定更加精准的诊断、药物的研发和营养健康的管理，其中包括基因数据、医疗记录、远程协作等多方面技术。
数字广告 数字广告与大数据技术的结合，可以大大增强数字广告数据的精准性与规范性，从而更加增强用户的体验。
物联网
物联网的生命周期中存在着 “数据—产生—传输—存储—计算—应用/响应” 等多个环节，而大数据正好符合了物联网的数据特点并能够为物联网提供更实用价值
四、大数据的未来
大数据可实现业务洞察、实时反应和创新产品的投放，其对于企业的竞争力及战略布局都至关重
