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　　?大数据的概念，源于人们对于信息的收集与处理方式。在互联网和移动互联网的不断发展之下，大数据这一概念也逐步被人们所认知。随着大数据时代的到来，如何对大数据进行有效的分析与利用，成为了各大企业所面临的重要问题。下面就让我们一起来了解一下什么是大数据吧。

　　“大数据”的概念来自于哈佛商学院教授克里斯坦森(James Christensen)的研究，他提出了“大数据”(big data)这个概念，并指出“大数据”就是无法在一定时间内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。

　　他认为，大数据可以用三种方法来定义：第一种是使用大量的、高速的、不间断的电子数据采集系统，比如传感器，传感器产生大量的数据;第二种是使用计算机来存储、管理和分析这些数据;第三种是通过对这些数据进行快速地计算来发现隐藏在其中的模式和联系。

　　大数据的价值在于它所蕴含的巨大商业价值，同时也在推动着企业业务模式的改变。

　　大数据的数据规模非常巨大，达到 TB级别。但是在这个基础上，它又有了新的特点。大数据是海量的，传统的数据库无法存储如此大量的数据。因此，需要对数据进行分布式存储。

　　数据的分布情况很复杂，因为大数据可能来自于不同的设备、不同的软件甚至是不同的语言和平台，它要保证数据有一致性很难。

　　而传统数据库处理大量数据时，需要从多个角度、多个层次对数据进行分析，也就是对多个系统进行整合。而在大数据时代，则不需要这么复杂，只需要将各个系统中产生的大量数据进行整合分析即可。这也就是大数据时代的一个显著特点——实时性。

　　从技术层面来看，大数据可分为数据的收集、存储、管理、分析、挖掘和应用。根据数据的来源和处理方式不同，大数据可以分为结构化数据和半结构化数据两大类。从业务层面来看，大数据又可以分为三种类型：基础架构型、商业分析型和内容分析型。其中大数据，商业分析型数据可以根据使用的需求进行划分，如电商平台的用户行为等。

　　大数据处理技术主要包括四个方面：数据抽取、数据存储、数据分析和数据挖掘。其中，数据抽取是指从各个数据源中提取相关的数据，并对其进行集成、清洗、转换和转换;而数据存储则是指将其存储在各种形式的数据库中，包括关系型数据库、非关系型数据库等;而数据分析则是指对原始数据进行分析和挖掘，从而得到有效的结论。

　　大数据的价值在于对海量数据的存储、挖掘和分析，从而为企业提供更多的决策依据和业务指导。大数据时代，企业对于数据的使用，不再是简单的“收集、存储、处理”，而是“发现、理解、管理”数据，并从中挖掘出新的业务价值。

　　这不仅要求企业能够通过大数据分析来优化业务流程，还需要能够利用数据分析来帮助企业进行科学决策。

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