对大数据的初步认识及小白化解析

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大数据也许就是互联网发展至今的一种现象。其中的"大"指的是海量的数据深层次来讲，就是挖掘数据潜藏的信息价值，并洞悉大数据的发展趋势。

对大数据的初步认识及小白化解析

大数据中的四个"v"（Volume大量，Velocity高速，Variety多样，Veracity真实性）让我们对它进行了初步的认识。

第一,数据体量的巨大，直接从TB级跃升到了PB级；第二，数据类型的繁多。如网络上各式各样的信息（图片，视频，位置信息等）。第三，数据的来源，直接导致分析结果的准确性和真实性。第四，处理速度快，号称"一秒定律"。

最早提出大数据时代到来的是麦肯锡："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。"

IBM最早将大数据的特征归纳为4个"V"（量Volume，多样Variety，价值Value，速Velocity），很早就流传着一句话：三分技术，七分数据，得数据者得天下。先不论这句话是谁说得，但是这句话的正确性已经不用去论证了。维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中举了很多例证，都是为了说明一个道理：在大数据时代已经到来的时候要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。书中，作者提及最多的是Google如何利用人们的搜索记录挖掘数据二次利用价值，比如预测某地流感爆发的趋势；Amazon如何利用用户的购买和浏览历史数据进行有针对性的书籍购买推荐，以此有效提升销售量；Fare cast如何利用过去十年所有的航线机票价格打折数据，来预测用户购买机票的时机是否合适。这里维克托·迈尔-舍恩伯格所认为的大数据思维是：1需要全部数据样本而不是抽样；2关注效率而不是精确度；3关注相关性而不是因果关系。

大数据是什么？投资者眼里是金光闪闪的两个字：资产。比如，Facebook上市时，评估机构评定的有效资产中大部分都是其社交网站上的数据。如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的"加工能力"，通过"加工"实现数据的"增值"。

对大数据的初步认识及小白化解析

Wal-Mart作为零售行业的巨头，他们的分析人员会对每个阶段的销售记录进行了全面的分析，有一次他们无意中发现虽不相关但很有价值的数据，在美国的飓风来临季节，超市的蛋挞和抵御飓风物品竟然销量都有大幅增加，于是他们做了一个明智决策，就是将蛋挞的销售位置移到了飓风物品销售区域旁边，看起来是为了方便用户挑选，但是没有想到蛋挞的销量因此又提高了很多。

这样的例子存在在各行各业，探求数据价值取决于把握数据的人，关键是人的数据思维；与其说是大数据创造了价值，不如说是大数据思维触发了新的价值增长。

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