在2012年互聯網絡數據中心(IDC)發佈的《數字宇宙2020》中寫到，2011年全球數據總量已達到1.87ZB(1ZB=十萬億億字節)，並且以每兩年翻一番的速度飛快增長。預計到2020年，全球數據總量將達到35-40ZB，10年間將增長20倍以上。
大數據，它將改變人類的生活以及理解世界的方式。
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那麼，究竟什麼是大數據呢？
隨著科技的進步，人們逐漸告別了日出而作、日落而息的單調生活，在信息化的社會里，每時每刻都在創造著大量的數據。
數據可能包括財務電子表格、新產品的設計藍圖、客戶信息、產品目錄和商業機密等，更有甚者，我們日常每行走的一步都有手機軟件自動記錄行程，網絡上的交流通過QQ、微信跨越了時空的界限，這些都是數據，但還不是大數據。
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大數據，是數據的集合。
“
“大量化(Volume)、多樣化(Variety)、快速化(Velocity)、價值密度低（Value）”就是“大數據”的顯著特徵，或者說，只有具備這些特點的數據，才是大數據。
”
大量化，IDC預計到2020年，全球將總共擁有35ZB的數據量。
多樣化，不再是單一的文本形式，訂單、日誌、音頻，多種多樣。
快速化，在海量的數據面前，處理數據的效率有著本質的區別。
價值密度低，需要通過強大的算法迅速完成數據的價值提純。
關於大數據的思考
大數據究竟有多大
掌握更多的數據對於人類科學來說是一種進步, 那有助於我們認識客觀世界。研究人員只是從收集到的數據中提取了1%的數據進行分析。這1%被分析的數據支配了目前的大數據創新，被稱為“大數據”。“大數據”其實並不大，與反映客觀事物的真實數據還有很大的差距。“人們處理的數據從樣本數據變成全部數據”的結論至少從目前的數據收集和分析能力來說是不可能實現的。
大數據能讓企業盈利嗎
來源於互聯網、傳感器、流數據庫、社會網絡等方面的數據具有多樣性和差異性，非常複雜，許多數據形式、結構都不同，有些數據甚至互相矛盾。數據從採集、存儲到分析都是要花錢的，收集、存儲數據的成本很高，分析數據的成本更高。數據挖掘項目不是一勞永逸的。模型出現偏差就不能再按原來的方案使用這個模型了，必須對模型進行調整。企業必須瞭解業務人員的需要，再請數據分析師幫助解決問題。
大數據的分析真的很準嗎
科學研究實際需要的數據有可能被人們收集的海量數據所淹沒。人類通過對大數據的處理，放棄對因果關係的渴求，轉而關注相互聯繫。這一切代表著人類告別總是試圖瞭解世界運轉方式背後深層原因的態度，而走向僅僅需要弄清現象之間的聯繫以及利用這些信息來解決問題。數據不懂社交、不懂背景，會製造出更多噪音，遺漏真正有價值的東西，大數據無法解決大問題。在日常生活中，有很多收集不到的數據，但它們非常重要，起著決定性的作用。
大數據能繞過“隱私權”嗎
在大數據時代，你透明的程度已經不取決於你了，你已經被大數據監控和記錄了。在大數據時代，無處不在的數據採集系統使每個人都是赤裸裸的，沒有隱私，無處可藏，甚至掌握大量數據的分析系統比你更瞭解你自己。75%的人不希望企業儲存他們的個人信息，幾乎90%的人反對企業跟蹤他們的網絡瀏覽記錄。
大數據應用案例
01
奧巴馬成功連任美國總統，其背後那個幾十人構成的數據分析與挖掘團隊至關重要。奧巴馬團隊籌得的第一個1億美金中，98% 來自於小於250美金的小額捐款，而羅姆尼團隊在得相同數額捐款的情況下，這一比例僅為31%。
奧巴馬勝選的原因不在於經濟、外交政策或是婦女問題，而是贏在大數據！02
亞馬遜不僅從每個用戶的購買行為中獲得信息，還將每個用戶在其網站上的所有行為都記錄下來，這些數據的有效分析使得亞馬遜對於客戶的購買行為和喜好有了全方位瞭解，對於其貨品種類、庫存、倉儲、物流、及廣告業務上都有著極大的效益回饋。
03
谷歌在2009年，甲型H1N1流感爆發的幾周前，互聯網巨頭谷歌公司的工程師們在《自然》雜誌上發表了一篇引人注目的論文。和疾控中心一樣，谷歌也能判斷出流感是從哪裡傳播出來的，而且他們的判斷非常及時，不會像疾控中心一樣要在流感爆發一兩週之後才可以做到。谷歌公司發現能夠通過人們在網上檢索的詞條辨別出其是否感染了流感後，把5000萬條美國人最頻繁檢索的詞條和美國疾控中心在2003年至2008年間季節性流感傳播時期的數據進行了比較。
通過一個數學模型處理後，他們的預測與官方數據的相關性高達97%。2009年甲型H1N1流感爆發的時候，與習慣性滯後的官方數據相比，谷歌成為了一個更有效、更及時的指示標。公共衛生機構的官員獲得了非常有價值的數據信息。
關於大數據的思考
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大數據究竟有多大
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“大數據”其實並不大，與反映客觀事物的真實數據還有很大的差距。“人們處理的數據從樣本數據變成全部數據”的結論至少從目前的數據收集和分析能力來說是不可能實現的。大數據的分析真的很準嗎
科學研究實際需要的數據有可能被人們收集的海量數據所淹沒。人類通過對大數據的處理，放棄對因果關係的渴求，轉而關注相互聯繫。這一切代表著人類告別總是試圖瞭解世界運轉方式背後深層原因的態度，而走向僅僅需要弄清現象之間的聯繫以及利用這些信息來解決問題。數據不懂社交、不懂背景，會製造出更多噪音，遺漏真正有價值的東西，大數據無法解決大問題。在日常生活中，有很多收集不到的數據，但它們非常重要，起著決定性的作用。
大數據能繞過“隱私權”嗎
在大數據時代，你透明的程度已經不取決於你了，你已經被大數據監控和記錄了。在大數據時代，無處不在的數據採集系統使每個人都是赤裸裸的，沒有隱私，無處可藏，甚至掌握大量數據的分析系統比你更瞭解你自己。
75%的人不希望企業儲存他們的個人信息，幾乎90%的人反對企業跟蹤他們的網絡瀏覽記錄。
在國內，政府各個部門都握有構成社會基礎的原始數據，比如，氣象數據，金融數據，信用數據，電力數據，煤氣數據，自來水數據，道路交通數據，客運數據，安全刑事案件數據，住房數據，海關數據，出入境數據，旅遊數據，醫療數據，教育數據，環保數據等等。
如果政府可以將這些數據關聯起來，並對這些數據進行有效的關聯分析和統一管理，這些數據必定將獲得新生，其價值是無法估量的。
“
◆ 城市規劃通過對城市地理、氣象等自然信息和經濟、社會、文化、人口等人文社會信息的挖掘，可以為城市規劃提供決策，強化城市管理服務的科學性和前瞻性。
◆ 交通管理通過對道路交通信息的實時挖掘，能有效緩解交通擁堵，並快速響應突發狀況，為城市交通的良性運轉提供科學的決策依據。
◆ 輿情監控通過網絡關鍵詞搜索及語義智能分析，能提高輿情分析的及時性、全面性，全面掌握社情民意，提高公共服務能力，應對網絡突發的公共事件，打擊違法犯罪。
◆ 安防與防災通過大數據的挖掘，可以及時發現人為或自然災害、恐怖事件，提高應急處理能力和安全防範能力。
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