都說如今是互聯網大數據時代，但是對于到底什么是大數據，以及研究大數據有什么意義卻很少有人回答出來。大數據的核心特征是價值。實際上，值密度與數據總量成反比。提取任何有價值的信息都依賴于大量的基本數據。當然，在大數據環境中存在一個未解決的問題。如何使用功能強大的機器算法，快速從大量數據中提取數據的價值。

　　什么是大數據？

如果從字面意思來看，大數據指的是巨量數據。那么可能有人會問，多大量級的數據才叫大數據？不同的機構或學者有不同的理解，難以有一個非常定量的定義，只能說，大數據的計量單位已經越過TB級別發展到PB、EB、ZB、YB甚至BB來衡量。

最早提出“大數據”這一概念的是全球知名咨詢公司麥肯錫，他是這樣定義大數據的：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型以及價值密度四大特征。

研究機構是這樣定義大數據的：“大數據”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流轉優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

若從技術角度來看，大數據的戰略意義不在于掌握龐大的數據，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理，換言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業盈利的關鍵在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。

　　研究大數據有什么意義？

研究大數據，最重要的意義是預測。因為數據從根本上講，是對過去和現在的歸納和總結，其本身不具備趨勢和方向性的特征，但是我們可以應用大數據去了解事物發展的客觀規律、了解人類行為，并且能夠幫助我們改變過去的思維方式，建立新的數據思維模型，從而對未來進行預測和推測。比如，商業公司對消費者日常的購買行為和使用商品習慣進行匯總和分析，了解到消費者的需求，從而改進已有商品并適時推出新的商品，消費者的購買欲將會提高。知名互聯網公司谷歌對其用戶每天頻繁搜索的詞匯進行數據挖掘，從而進行相關的廣告推廣和商業研究。

大數據的處理技術迫在眉睫，近年來各國政府和全球學術界都掀起了一場大數據技術的革命，眾人紛紛積極研究大數據的相關技術。很多國家都把大數據技術研究上升到了國家戰略高度，提出了一系列的大數據技術研發計劃，從而推動政府機構、學術界、相關行業和各類企業對大數據技術進行探索和研究。

可以說大數據是一種寶貴的戰略資源，其潛在價值和增長速度正在改變著人類的工作、生活和思維方式。可以想象，在未來，各行各業都會積極擁抱大數據，積極探索數據挖掘和分析的新技術、新方法，從而更好地利用大數據。當然，大數據并不能主宰一切。大數據雖然能夠發現“是什么”，卻不能說明“為什么”；大數據提供的是一些描述性的信息，而創新還是需要人類自己來實現。

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