大數(shù)據(jù)(big data),或稱巨量資料,指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過目前主流軟件工具,在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。(在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時代》中大數(shù)據(jù)指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣的捷徑,而采用所有數(shù)據(jù)的方法)大數(shù)據(jù)的4V特點:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值)。

  “大數(shù)據(jù)”作為時下最火熱的IT行業(yè)的詞匯,隨之而來的數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等等圍繞大數(shù)據(jù)的商業(yè)價值的利用逐漸成為行業(yè)人士爭相追捧的利潤焦點。

  早在1980年,著名未來學家阿爾文·托夫勒便在《第三次浪潮》一書中,將大數(shù)據(jù)熱情地贊頌為“第三次浪

  潮的華彩樂章”。不過,大約從2009年開始,“大數(shù)據(jù)”才成為互聯(lián)網(wǎng)信息技術行業(yè)的流行詞匯。美國互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心指出,互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)每年將增長50%,每兩年便將翻一番,而目前世界上90%以上的數(shù)據(jù)是最近幾年才產(chǎn)生的。此外,數(shù)據(jù)又并非單純指人們在互聯(lián)網(wǎng)上發(fā)布的信息,全世界的工業(yè)設備、汽車、電表上有著無數(shù)的數(shù)碼傳感器,隨時測量和傳遞著有關位置、運動、震動、溫度、濕度乃至空氣中化學物質的變化,也產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù)信息。[2-3]

  大數(shù)據(jù)技術的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息,而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進行專業(yè)化處理。換言之,如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè),那么這種產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)盈利的關鍵,在于提高對數(shù)據(jù)的“加工能力”,通過“加工”實現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。

  從技術上看,大數(shù)據(jù)與云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無法用單臺的計算機進行處理,必須采用分布式計算架構。它的特色在于對海量數(shù)據(jù)的挖掘,但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫、云存儲和虛擬化技術。

  隨著云時代的來臨,大數(shù)據(jù)(Big data)也吸引了越來越多的關注。《著云臺》的分析師團隊認為,大數(shù)據(jù)(Big data)通常用來形容一個公司創(chuàng)造的大量非結構化和半結構化數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)在下載到關系型數(shù)據(jù)庫用于分析時會花費過多時間和金錢。大數(shù)據(jù)分析常和云計算聯(lián)系到一起,因為實時的大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數(shù)十、數(shù)百或甚至數(shù)千的電腦分配工作。

  大數(shù)據(jù)分析相比于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫應用,具有數(shù)據(jù)量大、查詢分析復雜等特點?!队嬎銠C學報》刊登的“架構大數(shù)據(jù):挑戰(zhàn)、現(xiàn)狀與展望”一文列舉了大數(shù)據(jù)分析平臺需要具備的幾個重要特性,對當前的主流實現(xiàn)平臺———并行數(shù)據(jù)庫、MapReduce及基于兩者的混合架構進行了分析歸納,指出了各自的優(yōu)勢及不足,同時也對各個方向的研究現(xiàn)狀及作者在大數(shù)據(jù)分析方面的努力進行了介紹,對未來研究做了展望。

  對于“大數(shù)據(jù)”(Big data)研究機構Gartner給出了這樣的定義。“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

  大數(shù)據(jù)”這個術語最早期的引用可追溯到apache org的開源項目Nutch。當時,大數(shù)據(jù)用來描述為更新網(wǎng)絡搜索索引需要同時進行批量處理或分析的大量數(shù)據(jù)集。隨著谷歌MapReduce和GoogleFile System (GFS)的發(fā)布,大數(shù)據(jù)不再僅用來描述大量的數(shù)據(jù),還涵蓋了處理數(shù)據(jù)的速度。

  從某種程度上說,大數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)分析的前沿技術。簡言之,從各種各樣類型的數(shù)據(jù)中,快速獲得有價值信息的能力,就是大數(shù)據(jù)技術。明白這一點至關重要,也正是這一點促使該技術具備走向眾多企業(yè)的潛力。

  大數(shù)據(jù)可分成大數(shù)據(jù)技術、大數(shù)據(jù)工程、大數(shù)據(jù)科學和大數(shù)據(jù)應用等領域。目前人們談論最多的是大數(shù)據(jù)技術和大數(shù)據(jù)應用。工程和科學問題尚未被重視。大數(shù)據(jù)工程指大數(shù)據(jù)的規(guī)劃建設運營管理的系統(tǒng)工程;大數(shù)據(jù)科學關注大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡發(fā)展和運營過程中發(fā)現(xiàn)和驗證大數(shù)據(jù)的規(guī)律及其與自然和社會活動之間的關系。

  大數(shù)據(jù)的4個“V”,或者說特點有四個層面:第一,數(shù)據(jù)體量巨大。從TB級別,躍升到PB級別;第二,數(shù)據(jù)類型繁多。前文提到的網(wǎng)絡日志、視頻、圖片、地理位置信息等等。第三,價值密度低,商業(yè)價值高。以視頻為例,連續(xù)不間斷監(jiān)控過程中,可能有用的數(shù)據(jù)僅僅有一兩秒。第四,處理速度快。1秒定律。最后這一點也是和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術有著本質的不同。業(yè)界將其歸納為4個“V”——Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Veracity(精確)。

  物聯(lián)網(wǎng)、云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的傳感器,無一不是數(shù)據(jù)來源或者承載的方式。

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