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　　对于很多人来说，当他第一次听到“大数据”这个词，会自然而然从字面上去理解——认为大数据就是大量的数据，大数据技术就是大量数据的存储技术。

　　大数据比想象中复杂。它不只是一项数据存储技术，而是一系列和海量数据相关的抽取、集成、管理、分析、解释技术，是一个庞大的框架系统。

　　今天这篇文章，就让我们花五分钟的时间，来深入了解一下，到底什么是大数据。

　　广义的定义，有点哲学味道——大数据，是指物理世界到数字世界的映射和提炼。通过发现其中的数据特征，从而做出提升效率的决策行为。

　　狭义的定义，是技术工程师给的——大数据，是通过获取、存储、分析，从大容量数据中挖掘价值的一种全新的技术架构。

　　获取数据、存储数据、分析数据，这一系列的行为，都不算新奇。我们每天都在用电脑，每天都在干这个事。

　　例如，每月的月初，考勤管理员会获取每个员工的考勤信息，录入Excel表格，然后存在电脑里，统计分析有多少人迟到、缺勤，然后扣TA工资。

　　但是，同样的行为，放在大数据身上，就行不通了。换言之，传统个人电脑，传统常规软件，无力应对的数据级别，才叫“大数据”。

　　我们传统的个人电脑，处理的数据，是GB/TB级别。例如，我们的硬盘，现在通常是1TB/2TB/4TB的容量。

　　1TB，只需要一块硬盘可以存储。容量大约是20万张照片或20万首MP3音乐，或者是671部《红楼梦》小说。

　　1PB，需要大约2个机柜的存储设备。容量大约是2亿张照片或2亿首MP3音乐。如果一个人不停地听这些音乐，可以听1900年。。。

　　1EB，需要大约2000个机柜的存储设备。如果并排放这些机柜，可以连绵1.2公里那么长。如果摆放在机房里，需要21个标准篮球场那么大的机房，才能放得下。

　　而到2020年，全球电子设备存储的数据，将达到35ZB。如果建一个机房来存储这些数据，那么，这个机房的面积将比42个鸟巢体育场还大。

　　数据量不仅大大数据，增长还很快——每年增长50%。也就是说，每两年就会增长一倍。

　　第一个阶段，就是计算机被发明之后的阶段。尤其是数据库被发明之后，使得数据管理的复杂度大大降低。各行各业开始产生了数据，从而被记录在数据库中。这时的数据，以结构化数据为主（待会解释什么是“结构化数据”）。数据的产生方式，也是被动的。

　　第二个阶段，是伴随着互联网2.0时代出现的。互联网2.0的最重要标志，就是用户原创内容。随着互联网和移动通信设备的普及，人们开始使用博客、facebook、youtube这样的社交网络，从而主动产生了大量的数据。

　　第三个阶段，是感知式系统阶段。随着物联网的发展，各种各样的感知层节点开始自动产生大量的数据，例如遍布世界各个角落的传感器、摄像头。

　　经过了“被动-主动-自动”这三个阶段的发展，最终导致了人类数据总量的极速膨胀。

　　行业里对大数据的特点，概括为4个V。前面所说的庞大数据体量，就是Volume（海量化）。除了Volume之外，剩下三个，分别是Variety、Velocity、Value。

　　数据的形式是多种多样的，包括数字（价格、交易数据、体重、人数等）、文本（邮件、网页等）、图像、音频视频、位置信息（经纬度、海拔等），等等，都是数据。

　　从名字可以看出，结构化数据，是指可以用预先定义的数据模型表述，或者，可以存入关系型数据库的数据。

　　例如，一个班级所有人的年龄、一个超市所有商品的价格，这些都是结构化数据。

　　大数据还有一个特点，那就是时效性。从数据的生成到消耗，时间窗口非常小。数据的变化速率，还有处理过程，越来越快。例如变化速率，从以前的按天变化，变成现在的按秒甚至毫秒变化。

　　大数据的数据量很大，但随之带来的，就是价值密度很低，数据中真正有价值的，只是其中的很少一部分。

　　例如通过监控视频寻找犯罪分子的相貌，也许几TB的视频文件，真正有价值的，只有几秒钟。

　　2014年美国波士顿爆炸案，现场调取了10TB的监控数据（包括移动基站的通讯记录，附近商店、加油站、报摊的监控录像以及志愿者提供的影像资料），最终找到了嫌疑犯的一张照片。

　　早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒在他的著作《第三次浪潮》中，就明确提出：“数据就是财富”，并且，将大数据称为“第三次浪潮的华彩乐章”。

　　进入21世纪之后，随着前面所说的第二第三阶段的发展，移动互联网崛起，存储能力和云计算能力飞跃，大数据开始落地，也引起了越来越多的重视。

　　2012年的世界经济论坛指出：“数据已经成为一种新的经济资产类别，就像货币和黄金一样”。这无疑将大数据的价值推到了前所未有的高度层面上。

　　之所以大数据会有这么快的发展，就是因为越来越多的行业和企业，开始认识到大数据的价值，开始试图参与挖掘大数据的价值。

　　大数据通过相关性分析，将客户和产品、服务进行关系串联，对用户的偏好进行定位，从而提供更精准、更有导向性的产品和服务，提升销售业绩。

　　像阿里淘宝这样的电子商务平台，积累了大量的用户购买数据。在早期的时候，这些数据都是累赘和负担，存储它们需要大量的硬件成本。但是，现在这些数据都是阿里最宝贵的财富。

　　通过这些数据，可以分析用户行为，精准定位目标客群的消费特点、品牌偏好、地域分布，从而引导商家的运营管理、品牌定位、推广营销等。

　　大数据可以对业绩产生直接影响。它的效率和准确性，远远超过传统的用户调研。

　　除了电商，包括能源、影视、证券、金融、农业、工业、交通运输、公共事业等，都是大数据的用武之地。

　　企业生产经营需要大量的资源，大数据可以分析和锁定资源的具体情况，例如储量分布和需求趋势。这些资源的可视化，可以帮助企业管理者更直观地了解企业的运作状态，更快地发现问题，及时调整运营策略，降低经营风险。

　　说到这里，我们要回答一个很多人心里都存在的疑惑——大数据和云计算之间，到底有什么关系？

　　可以这么解释：数据本身是一种资产，而云计算，则是为挖掘资产价值提供合适的工具。

　　从技术上，大数据是依赖于云计算的。云计算里面的海量数据存储技术、海量数据管理技术、分布式计算模型等，都是大数据技术的基础。

　　云计算就像是挖掘机，大数据就是矿山。如果没有云计算，大数据的价值就发挥不出来。

　　也就是说，如果没有大数据这座矿山，云计算这个挖掘机，很多强悍的功能都发展不起来。

　　物联网就是“物与物互相连接的互联网”。物联网的感知层，产生了海量的数据，将会极大地促进大数据的发展。

　　同样，大数据应用也发挥了物联网的价值，反向刺激了物联网的使用需求。越来越多的企业，发觉能够通过物联网大数据获得价值，就会愿意投资建设物联网。

　　即将到来的5G，通过提升连接速率，提升了“人联网”的感知，也促进了人类主动创造数据。

　　另一方面，它更多是为“物联网”服务的。包括低延时、海量终端连接等，都是物联网场景的需求。

　　5G刺激物联网的发展，而物联网刺激大数据的发展。所有通信基础设施的强大，都是为大数据崛起铺平道路。

　　大数据的产业链，和大数据的处理流程是紧密相关的。简单来说，就是生产数据、聚合数据、分析数据、消费数据。

　　从目前的情况来看，国外厂商在大数据产业占据了较大的份额，尤其是上游领域，基本上都是国外企业。国内IT企业相比而言，存在较大的差距。

　　数据是资产，也是隐私。没有人愿意自己的隐私被暴露，所以，人们对自己的隐私保护越来越重视。政府也在不断加强对公民隐私权的保护，出台了很多法律。

　　欧盟在2018年出台了有史以来最严厉的GDPR（《一般数据保护法案》），把网络数据保护上升到前所未有的高度

　　在这种情况下，企业获取用户数据，就需要慎重考虑，是否符合伦理和法律。一旦违法，将付出极为沉重的代价。

　　此外，即使企业合法获取数据，也要担心是否会被恶意攻击和窃取。这里面的风险也是不容忽视的。

　　换言之，如果不能很好地保护和利用手里的大数据，那么它就是一个烫手的山芋，有还不如没有。

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