說起大數(shù)據(jù)，估計(jì)大家都覺得只聽過概念，但是具體是什么東西，怎么定義，沒有一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的東西，因?yàn)樵谖覀兊挠∠笾泻孟窈芏喙径冀写髷?shù)據(jù)公司，業(yè)務(wù)形態(tài)則有幾百種，感覺不是很好理解，所以我建議還是從字面上來理解大數(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(shí)代》提到了大數(shù)據(jù)的4個(gè)特征：

1.大量

大數(shù)據(jù)的特征首先就體現(xiàn)為“大”，從先Map3時(shí)代，一個(gè)小小的MB級(jí)別的Map3就可以滿足很多人的需求，然而隨著時(shí)間的推移，存儲(chǔ)單位從過去的GB到TB，乃至現(xiàn)在的PB、EB級(jí)別。只有數(shù)據(jù)體量達(dá)到了PB級(jí)別以上，才能被稱為大數(shù)據(jù)。1PB等于1024TB，1TB等于1024G，那么1PB等于1024*1024個(gè)G的數(shù)據(jù)。隨著信息技術(shù)的高速發(fā)展，數(shù)據(jù)開始爆發(fā)性增長。社交網(wǎng)絡(luò)（微博、推特、臉書）、移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)、各種智能工具，服務(wù)工具等，都成為數(shù)據(jù)的來源。淘寶網(wǎng)近4億的會(huì)員每天產(chǎn)生的商品交易數(shù)據(jù)約20TB；臉書約10億的用戶每天產(chǎn)生的日志數(shù)據(jù)超過300TB。迫切需要智能的算法、強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理平臺(tái)和新的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，來統(tǒng)計(jì)、分析、預(yù)測(cè)和實(shí)時(shí)處理如此大規(guī)模的數(shù)據(jù)。

2.高速

就是通過算法對(duì)數(shù)據(jù)的邏輯處理速度非常快，1秒定律，可從各種類型的數(shù)據(jù)中快速獲得高價(jià)值的信息，這一點(diǎn)也是和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有著本質(zhì)的不同。大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生非常迅速，主要通過互聯(lián)網(wǎng)傳輸。生活中每個(gè)人都離不開互聯(lián)網(wǎng)，也就是說每天個(gè)人每天都在向大數(shù)據(jù)提供大量的資料。并且這些數(shù)據(jù)是需要及時(shí)處理的，因?yàn)榛ㄙM(fèi)大量資本去存儲(chǔ)作用較小的歷史數(shù)據(jù)是非常不劃算的，對(duì)于一個(gè)平臺(tái)而言，也許保存的數(shù)據(jù)只有過去幾天或者一個(gè)月之內(nèi)，再遠(yuǎn)的數(shù)據(jù)就要及時(shí)清理，不然代價(jià)太大?；谶@種情況，大數(shù)據(jù)對(duì)處理速度有非常嚴(yán)格的要求，服務(wù)器中大量的資源都用于處理和計(jì)算數(shù)據(jù)，很多平臺(tái)都需要做到實(shí)時(shí)分析。數(shù)據(jù)無時(shí)無刻不在產(chǎn)生，誰的速度更快，誰就有優(yōu)勢(shì)。

3.多樣

如果只有單一的數(shù)據(jù)，那么這些數(shù)據(jù)就沒有了價(jià)值，比如只有單一的個(gè)人數(shù)據(jù)，或者單一的用戶提交數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)還不能稱為大數(shù)據(jù)。廣泛的數(shù)據(jù)來源，決定了大數(shù)據(jù)形式的多樣性。比如當(dāng)前的上網(wǎng)用戶中，年齡，學(xué)歷，愛好，性格等等每個(gè)人的特征都不一樣，這個(gè)也就是大數(shù)據(jù)的多樣性，當(dāng)然了如果擴(kuò)展到全國，那么數(shù)據(jù)的多樣性會(huì)更強(qiáng)，每個(gè)地區(qū)，每個(gè)時(shí)間段，都會(huì)存在各種各樣的數(shù)據(jù)多樣性。任何形式的數(shù)據(jù)都可以產(chǎn)生作用，目前應(yīng)用最廣泛的就是推薦系統(tǒng)，如淘寶，網(wǎng)易云音樂、今日頭條等，這些平臺(tái)都會(huì)通過對(duì)用戶的日志數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而進(jìn)一步推薦用戶喜歡的東西。日志數(shù)據(jù)是結(jié)構(gòu)化明顯的數(shù)據(jù)，還有一些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化不明顯，例如圖片、音頻、視頻等，這些數(shù)據(jù)因果關(guān)系弱，就需要人工對(duì)其進(jìn)行標(biāo)注。

4.價(jià)值

這也是大數(shù)據(jù)的核心特征。現(xiàn)實(shí)世界所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)中，有價(jià)值的數(shù)據(jù)所占比例很小。相比于傳統(tǒng)的小數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)最大的價(jià)值在于通過從大量不相關(guān)的各種類型的數(shù)據(jù)中，挖掘出對(duì)未來趨勢(shì)與模式預(yù)測(cè)分析有價(jià)值的數(shù)據(jù)，并通過機(jī)器學(xué)習(xí)方法、人工智能方法或數(shù)據(jù)挖掘方法深度分析，發(fā)現(xiàn)新規(guī)律和新知識(shí)。你如果有1PB以上的全國所有20-35年輕人的上網(wǎng)數(shù)據(jù)的時(shí)候，那么它自然就有了商業(yè)價(jià)值，比如通過分析這些數(shù)據(jù)，我們就知道這些人的愛好，進(jìn)而指導(dǎo)產(chǎn)品的發(fā)展方向等等。如果有了全國幾百萬病人的數(shù)據(jù)，根據(jù)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析就能預(yù)測(cè)疾病的發(fā)生，這些都是大數(shù)據(jù)的價(jià)值。大數(shù)據(jù)運(yùn)用之廣泛，如運(yùn)用于農(nóng)業(yè)、金融、醫(yī)療等各個(gè)領(lǐng)域，從而最終達(dá)到改善社會(huì)治理、提高生產(chǎn)效率、推進(jìn)科學(xué)研究的效果。

大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為過去幾年中大部分行業(yè)的游戲規(guī)則，行業(yè)領(lǐng)袖，學(xué)者和其他知名的利益相關(guān)者都同意這一點(diǎn)， 隨著大數(shù)據(jù)繼續(xù)滲透到我們的日常生活中，圍繞大數(shù)據(jù)的炒作正在轉(zhuǎn)向?qū)嶋H使用中的真正價(jià)值。

大數(shù)據(jù)已經(jīng)無處不在，大數(shù)據(jù)應(yīng)用于各個(gè)行業(yè)，包括金融、汽車、餐飲、電信、能源、體能和娛樂等在內(nèi)的社會(huì)各行各業(yè)都已經(jīng)融入了大數(shù)據(jù)的印跡。

通訊，媒體和娛樂行業(yè)

由于消費(fèi)者期望有不同格式和各種設(shè)備的多媒體需求，通信，媒體和娛樂行業(yè)的一些重大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)包括：

（1）分析和利用消費(fèi)者洞察（2）利用移動(dòng)和社交媒體內(nèi)容（3）解實(shí)時(shí)，媒體內(nèi)容使用情況（4）大數(shù)據(jù)在通信，媒體和娛樂行業(yè)的應(yīng)用

該行業(yè)的企業(yè)同時(shí)分析客戶數(shù)據(jù)以及行為數(shù)據(jù)，以創(chuàng)建詳細(xì)的客戶資料，可用于：

（1）為不同的目標(biāo)受眾創(chuàng)建內(nèi)容（2）根據(jù)需要推薦內(nèi)容（3）衡量內(nèi)容效果

比如，淘寶會(huì)根據(jù)你搜索過，瀏覽過的內(nèi)容進(jìn)行分析，在下次登錄的時(shí)候，會(huì)在首頁為你推薦你相關(guān)喜好的商品，你喜歡什么樣的球鞋，你愛吃什么樣的零食。大數(shù)據(jù)分析下，為你投其所好。

銀行證券行業(yè)

一項(xiàng)研究對(duì)10個(gè)頂級(jí)投資和零售業(yè)務(wù)銀行的16個(gè)項(xiàng)目進(jìn)行了調(diào)查，結(jié)果顯示：行業(yè)的挑戰(zhàn)包括：證券欺詐預(yù)警，超高頻金融數(shù)據(jù)分析，信用卡欺詐檢測(cè)，審計(jì)跟蹤歸檔，企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告，貿(mào)易可見度，客戶數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，交易的社會(huì)分析，IT運(yùn)營分析和IT策略合規(guī)性分析等。

證券交易委員會(huì)（SEC）正在使用大數(shù)據(jù)來監(jiān)控金融市場(chǎng)活動(dòng)。他們目前正在使用網(wǎng)絡(luò)分析和自然語言處理器來捕捉金融市場(chǎng)的非法交易活動(dòng)。

金融市場(chǎng)的零售商，大銀行，對(duì)沖基金和其他所謂的“大男孩”使用大數(shù)據(jù)進(jìn)行高頻交易，交易前決策支持分析，情緒測(cè)量，預(yù)測(cè)分析等方面的交易分析。

該行業(yè)還嚴(yán)重依賴大數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析，包括反洗錢，企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理，“了解你的客戶”和減少欺詐。

醫(yī)療領(lǐng)域

醫(yī)療保健部門獲得了大量的數(shù)據(jù)，但一直沒能使用數(shù)據(jù)來遏制醫(yī)療保健成本上升，提高醫(yī)療保健收益，提高系統(tǒng)效率。這主要是因?yàn)殡娮訑?shù)據(jù)不足或不可用。另外，保存健康相關(guān)信息的醫(yī)療保健數(shù)據(jù)庫很難與醫(yī)療領(lǐng)域有用模式的數(shù)據(jù)鏈接起來。

大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的計(jì)算能力可以讓我們能夠在幾分鐘內(nèi)就可以解碼整個(gè)DNA。并且讓我們可以制定出最新的治療方案。同時(shí)可以更好的去理解和預(yù)測(cè)疾病。就好像人們戴上智能手表等可以產(chǎn)生的數(shù)據(jù)一樣，大數(shù)據(jù)同樣可以幫助病人對(duì)于病情進(jìn)行更好的治療。在醫(yī)療領(lǐng)域中，物聯(lián)網(wǎng)的重大作用就表現(xiàn)在大數(shù)據(jù)上。大數(shù)據(jù)技術(shù)目前已經(jīng)在醫(yī)院應(yīng)用監(jiān)視早產(chǎn)嬰兒和患病嬰兒的情況，通過記錄和分析嬰兒的心跳，醫(yī)生針對(duì)嬰兒的身體可能會(huì)出現(xiàn)不適癥狀做出預(yù)測(cè)。這樣可以幫助醫(yī)生更好的救助嬰兒。

一些醫(yī)院正在使用從數(shù)百萬患者手機(jī)應(yīng)用程序收集的數(shù)據(jù)，允許醫(yī)生使用循證醫(yī)學(xué)，而不是對(duì)所有去醫(yī)院的患者均進(jìn)行多次醫(yī)學(xué)檢查。佛羅里達(dá)大學(xué)運(yùn)用免費(fèi)的公共健康數(shù)據(jù)和谷歌地圖創(chuàng)建了視覺數(shù)據(jù)，以便更快地識(shí)別和有效分析醫(yī)療信息，用于跟蹤慢性病的傳播。

制造業(yè)與能源領(lǐng)域

石油、農(nóng)產(chǎn)品、礦物、天然氣、金屬等自然資源的需求不斷增加，導(dǎo)致數(shù)據(jù)數(shù)量、復(fù)雜性增加。制造業(yè)的大量數(shù)據(jù)尚未開發(fā)。這些信息的利用不足會(huì)妨礙產(chǎn)品質(zhì)量、能效、可靠性和更高的利潤空間。

能源大數(shù)據(jù)理念是將電力、石油、燃?xì)獾饶茉搭I(lǐng)域數(shù)據(jù)及人口、地理、氣象等其他領(lǐng)域數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合采集、處理、分析與應(yīng)用的相關(guān)技術(shù)與思想。能源大數(shù)據(jù)不僅是大數(shù)據(jù)技術(shù)在能源領(lǐng)域的深入應(yīng)用，也是能源生產(chǎn)、消費(fèi)及相關(guān)技術(shù)革命與大數(shù)據(jù)理念的深度融合，將加速推進(jìn)能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展及商業(yè)模式創(chuàng)新。

在自然資源行業(yè)，通過大數(shù)據(jù)可以利用地理空間數(shù)據(jù)，圖形數(shù)據(jù)，文本和時(shí)間數(shù)據(jù)中攝取和整合大量數(shù)據(jù)建立預(yù)測(cè)模型，幫助做出決策，應(yīng)用的領(lǐng)域包括：地震解釋和油藏表征。

保險(xiǎn)業(yè) 行業(yè)具體挑戰(zhàn)

主要挑戰(zhàn)包括缺乏個(gè)性化服務(wù)，缺乏個(gè)性化定價(jià)和缺乏針對(duì)新細(xì)分市場(chǎng)和特定細(xì)分市場(chǎng)的有針對(duì)性的服務(wù)。在由Marketforce進(jìn)行的調(diào)查中，保險(xiǎn)業(yè)專業(yè)人士確定的挑戰(zhàn)包括數(shù)據(jù)不足帶來的利潤損失，以及渴望更好的洞察力。

業(yè)界已經(jīng)在使用大數(shù)據(jù)，通過從社交媒體，支持GPS的設(shè)備和監(jiān)控錄像中得到的數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)客戶行為，為透明和簡單的產(chǎn)品提供客戶洞察。大數(shù)據(jù)還可以保護(hù)公司更好的提高客戶留存。

在索賠管理方面，大數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)分析已被用于提供更快的服務(wù)，因?yàn)榇罅康臄?shù)據(jù)可以在承保階段進(jìn)行特別分析。欺詐檢測(cè)也得到了加強(qiáng)。通過數(shù)字渠道和社交媒體的大量數(shù)據(jù)，索賠周期的索賠實(shí)時(shí)監(jiān)控已被用于為保險(xiǎn)公司提供見解。

交通領(lǐng)域

近來，來自基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)的大量數(shù)據(jù)和來自電信的高速數(shù)據(jù)影響了旅游行為。令人遺憾的是，了解旅游行為的研究并沒有如此迅速。在大多數(shù)地方，交通運(yùn)輸需求模式仍然對(duì)社交媒體結(jié)構(gòu)的了解不足。

作為信息時(shí)代海量數(shù)據(jù)的來源之一，視頻監(jiān)控產(chǎn)生了巨大的信息數(shù)據(jù)。物聯(lián)網(wǎng)在安防領(lǐng)域應(yīng)用無處不在，特別是近幾年隨著平安城市、智能交通等行業(yè)的快速發(fā)展，大集成、大聯(lián)網(wǎng)、云技術(shù)推動(dòng)安防行業(yè)進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代。安防行業(yè)大數(shù)據(jù)的存在已經(jīng)被越來越多的人熟知，特別是安防行業(yè)海量的非結(jié)構(gòu)化視頻數(shù)據(jù)，以及飛速增長的特征數(shù)據(jù)，帶動(dòng)了大數(shù)據(jù)應(yīng)用的一系列問題。

政府使用大數(shù)據(jù)：交通管制，路線規(guī)劃，智能交通系統(tǒng)，擁堵管理（預(yù)測(cè)交通狀況）

私營部門在運(yùn)輸中使用大數(shù)據(jù)：收入管理，技術(shù)改進(jìn)，物流和競爭優(yōu)勢(shì)（通過整合出貨量和優(yōu)化貨運(yùn)）

個(gè)人使用大數(shù)據(jù)包括：路線規(guī)劃節(jié)省燃料和時(shí)間，旅游安排等。