大数据概念：

对于大数据究竟是什么？我们许多参加大数据培训的学员大概只是知道，它是海量的数据，但是要注意的是，行业内的所有人都普遍认同，大数据不只是更多的数据。

(1)最初的大数据

大数据的特征可以用很多词来描述。2001年Doug Laney最先提出“3V”模型， 包括数量 （Volume）、速度（Velocity）和种类（Variety）。在那以后，业界很多人把3V扩展到了11V，还包括有效性、真实性、价值和可见性等。

(2)大数据：技术

为什么12年前的老话突然被放在聚光灯下？这不仅是因为我们现在拥有比十年前更多的数量、速度和种类。而是因为大数据受到新技术的推动，特别是快速发展的开源技术，例如Hadoop和其他存储和处理数据的NoSQL方式。

(3)大数据与数据的区别

从数据到大数据，不仅是量的积累，更是质的飞跃。交易是我们过去收集、存储和分析的主要数据。交互是人们点击网页等操作得到的数据。观察是自动收集的数据。

(4)大数据：信号

SAP公司的Steve Lucas认为，应该根据意图和时机来划分这个世界，而不是根据数据的类型。“旧世界”主要是关于交易，当这些交易被记录时，我们已经无法对它们采取任何行动：企业都在不断管理“失效的数据”。而在“新世界”，企业可以使用新的“信号”数据来预测将会发生什么，并进行干预来改善情况。

(5)大数据：机会

这是来自451 Research的Matt Aslett，他将大数据定位为“之前因为技术限制而被忽略的数据”。（虽然在技术上，Matt使用了“暗数据”，而不是大数据，但已经非常接近）。这是笔者最喜欢的定义，因为它符合大部分文章和讨论中的说法。

(6)大数据：新瓶装旧酒

很多项目基本上是使用以前的技术，这些过去被称为BI或者分析的技术突然跳入大数据的行列中。

如何玩转大数据：

随着科技的不断进步，日常工作、生活中的数据量也是节节攀升，我们迎来了大数据时代。

以大数据为代表的数据密集型科学将成为新一次技术变革的基石。随着数据的进一步集中和数据量的增大，对海量数据进行安全防护变得更加困难，数据的分布式处理也加大了数据泄露的风险。

物联网、云计算、移动互联网等新技术的发展，使得手机、平板电脑、PC及遍布地球各个角落的传感器，成为数据来源和承载方式，BYOD也随之诞生。

在制造行业，企业通过对网上大数据分析了解客户需求和掌握市场动向，并对大数据进行分析后，就可以有效实现对采购和合理库存量的管理，大大减少因盲目进货而导致销售损失，大数据是一个应用驱动性很强的服务，其标准和产业格局尚未形成，这是我国跨越发展的机会，但切忌一哄而起。

想了解更多，请来【都爱搜搜】大数据平台，都爱带给你了解不一样的搜索体验！