什么是大數據?大數據是指傳統軟件工具無法在一定時間內捕獲、管理和處理的數據集合。大數據有五大特征，即體積、速度、多樣性、低值密度和真實性。它沒有統計抽樣方法，只是簡單地觀察和跟蹤發生了什么。

大數據的使用傾向于基于預測分析、用戶行為分析或其他一些先進的數據分析方法。

大數據有什么用?

個人觀點:大數據的作用可以幫助世界各地的公司根據廣泛收集的信息做出決策，并以各種不同的方式使用它，但商業世界使用大數據集來告知和指導業務流程有一些常見和基本的方式。

大數據為企業做的一件重要的事情是告訴企業關于客戶或客戶信息(數據收集)。使用客戶關系管理等工具，大數據集可以顯示客戶是誰，他們的行為方式，以及他們如何與企業互動。通常，復雜的客戶關系管理(CRM)系統以易于使用的可視化界面從大型數據集中提供精心挖掘的數據，以支持銷售或推動其他工作。

大數據通常也控制著企業供應鏈。大數據集可用于管理庫存、處理原材料采購、推動產品運輸策略，或處理復雜供應鏈的任何部分。通過使用特定的大數據結果，管理者可以實施實時庫存等策略，為企業節省大量資金和資源。

企業還可以使用大型數據集來確定績效標準或協助勞動力管理。大數據集可以向企業展示更多的績效趨勢，以及特定業務地點或成本中心的情況。大數據集可以幫助實現業務流程自動化，實現遠程工作和其他新形式的業務操作。

除了以上這些，大數據還可以幫助企業制定價格或在市場環境中工作。不同類型的數據收集可以更好地了解企業在其市場中的表現。專業人士經常談論大數據在商業分析或商業智能方面的應用。這可能包括為交易或決策提供背景，并幫助公司連接或提高廣告或其他運營效率。

從本質上講，大數據通過為與現有業務相關的研究和預測結果提供無形的原材料，為業務目標服務。

“大數據”的四大特征:

據報道，大數據指的是“無法使用現有軟件工具提取、存儲、搜索、共享、分析和處理的龐大而復雜的數據集合”。業界通常用四個V (Volume, Variability, Value, and Velocity)來概括大數據的特征。

1:數據量非常大。到目前為止，人類生產的所有印刷材料的數據量為200 PB (1 PB=210 TB)，而歷史上人類說過的所有單詞的數據量約為5 EB (1 EB=210 PB)。目前，一臺典型的個人電腦硬盤容量在tb級，而一些大型企業的數據量已經接近EB級。

2:數據類型多種多樣。這種類型的多樣性還將數據分為結構化數據和非結構化數據。相對于過去主要基于文本的結構化數據易于存儲，非結構化數據越來越多，包括網絡日志、音頻、視頻、圖像、地理位置信息等。這多種類型的數據對數據處理能力提出了更高的要求。

3:低值密度。值密度與數據總量的大小成反比。以視頻為例，在持續監控過程中，1小時的視頻可能只有1- 2秒的有用數據。如何通過強大的機器算法更快地“凈化”數據的價值，成為當前大數據大背景下亟待解決的問題。

4:處理速度快。這是大數據區別于傳統數據挖掘的最顯著特征。根據IDC《數字宇宙》報告，預計到2020年，全球數據使用量將達到35.2ZB。面對如此海量的數據，處理數據的效率是企業的生命。

“大數據”的目的

第一:大數據處理與分析正在成為新一代信息技術融合應用的節點。移動互聯網、物聯網、社交網絡、數字家庭、電子商務等應用是新一代信息技術的應用形式，不斷產生大數據(物聯網)。云計算為這些海量、多樣化的大數據提供了存儲和計算平臺。通過對不同來源的數據進行管理、處理、分析和優化，將結果反饋到上述應用中，將創造巨大的經濟和社會價值。

大數據有能力推動社會變革。但是，釋放這種能量需要嚴格的數據治理、深刻的數據分析，以及一個能激發管理創新的環境(Ramayya Krishnan，卡內基梅隆大學海因茨學院院長)。

第二，大數據是信息產業持續快速發展的新引擎。大數據市場新技術、新產品、新服務、新業態將不斷涌現。在硬件和集成設備領域，大數據將對芯片和存儲行業產生重要影響，也將加速出現集成數據存儲和處理服務器、內存計算等市場。在軟件和服務領域，大數據將引發快速數據處理和分析、數據挖掘技術和軟件產品的發展。

第三，大數據利用將成為提升核心競爭力的關鍵因素。各行各業的決策正在從“業務驅動”轉向“數據驅動”。

大數據的分析可以讓零售商實時掌握市場動態，快速做出反應;可以為企業制定更準確有效的營銷策略提供決策支持;可以幫助企業為消費者提供更加及時、個性化的服務;在醫療領域，它可以提高診斷的準確性和藥物的有效性;在公共事業領域，大數據也開始在促進經濟發展、維護社會穩定方面發揮重要作用。

第四:大數據時代的科學研究方法和手段將發生重大變化。例如，抽樣調查是社會科學的一種基本研究方法。在大數據時代，研究對象在互聯網上產生的海量行為數據可以被實時監控和跟蹤，通過挖掘和分析揭示規律，提出研究結論和對策。