“大數(shù)據(jù)”是一個體量特別大，數(shù)據(jù)類別特別大的數(shù)據(jù)集，并且這樣的數(shù)據(jù)集無法用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫工具對其內容進行抓取、管理和處理?！按髷?shù)據(jù)”首先是指數(shù)據(jù)體量大，指代大型數(shù)據(jù)集，一般在10TB規(guī)模左右，但在實際應用中，很多企業(yè)用戶把多個數(shù)據(jù)集放在一起，已經(jīng)形成了PB級的數(shù)據(jù)量；其次是指數(shù)據(jù)類別大，數(shù)據(jù)來自多種數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)種類和格式日漸豐富，已沖破了以前所限定的結構化數(shù)據(jù)范疇，囊括了半結構化和非結構化數(shù)據(jù)。接著是數(shù)據(jù)處理速度快，在數(shù)據(jù)量非常龐大的情況下，也能夠做到數(shù)據(jù)的實時處理。最后一個特點是指數(shù)據(jù)真實性高，隨著社交數(shù)據(jù)、企業(yè)內容、交易與應用數(shù)據(jù)等新數(shù)據(jù)源的興趣，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源的局限被打破，企業(yè)愈發(fā)需要有效的信息之力以確保其真實性及安全性。

　　大數(shù)據(jù)的概念

　　大數(shù)據(jù)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。大數(shù)據(jù)的特征，由維克托邁爾-舍恩伯格和肯尼斯克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時代》中提出，大數(shù)據(jù)的4V特征：規(guī)模性（Volume）、高速性（Velocity）、多樣性（Variety）、價值性（Value）。

　　“大數(shù)據(jù)”的概念遠不止大量的數(shù)據(jù)和處理大量數(shù)據(jù)的技術，或者所謂的"4個V"之類的簡單概念，而是涵蓋了人們在大規(guī)模數(shù)據(jù)的基礎上可以做的事情，而這些事情在小規(guī)模數(shù)據(jù)的基礎上是無法實現(xiàn)的。換句話說，大數(shù)據(jù)讓我們以一種前所未有的方式，通過對海量數(shù)據(jù)進行分析，獲得有巨大價值的產(chǎn)品和服務，或深刻的洞見，最終形成變革之力。

　　從數(shù)據(jù)的類別上看，“大數(shù)據(jù)”指的是無法使用傳統(tǒng)流程或工具處理或分析的信息。它定義了那些超出正常處理范圍和大小、迫使用戶采用非傳統(tǒng)處理方法的數(shù)據(jù)集。亞馬遜網(wǎng)絡服務、大數(shù)據(jù)科學家 JohnRauser提到一個簡單的定義：大數(shù)據(jù)就是任何超過了一臺計算機處理能力的龐大數(shù)據(jù)量。

　　但其實，大數(shù)據(jù)不是關于如何定義，最重要的是如何使用。最大的挑戰(zhàn)在于哪些技術能更好的使用數(shù)據(jù)以及大數(shù)據(jù)的應用情況如何。這與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫相比，開源的大數(shù)據(jù)分析工具的如 Hadoop 的崛起，這些非結構化的數(shù)據(jù)服務的價值在哪里。

　　大數(shù)據(jù)的關鍵技術

　　大數(shù)據(jù)處理流程數(shù)據(jù)要發(fā)揮作用，需經(jīng)過一定的處理。大數(shù)據(jù)的處理流程如下：

　?。?）數(shù)據(jù)采集：采用ETL技術，從各個數(shù)據(jù)產(chǎn)生源頭，搜集數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)釆集過程中力求數(shù)據(jù)全面無死角、完整不丟失。

　?。?）數(shù)據(jù)清洗：按照一定的規(guī)則，對數(shù)據(jù)進行去重操作、異常處理和歸一化處理。

　?。?）數(shù)據(jù)預處理：這個過程，猶如給貓梳毛一樣，朝著一個方向清理脫節(jié)的數(shù)據(jù)，處理不和諧的數(shù)據(jù)，使得數(shù)據(jù)具有一致性和有效性。

　?。?）數(shù)據(jù)存儲：將經(jīng)過優(yōu)化的數(shù)據(jù)，按需集中存儲。

　?。?）統(tǒng)計分析與數(shù)據(jù)挖掘：基于不同的目的，建立不同的模型，采用一系列算法，開展數(shù)據(jù)的關聯(lián)、對比、排序等不同維度的分析，尋找其中的規(guī)律，發(fā)現(xiàn)潛在的奧秘。

　　（6）數(shù)據(jù)可視化：大數(shù)據(jù)分析的使用者有大數(shù)據(jù)分析專家，同時還有普通用戶, 但是他們二者對于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能 夠直觀的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。

　　大數(shù)據(jù)處理方法

　?。?）數(shù)據(jù)挖掘法：收集大數(shù)據(jù)的方法主要釆用數(shù)據(jù)挖掘，它是目前數(shù)據(jù)庫領域和人工智能研究的熱點問題。數(shù)據(jù)挖掘通俗上講是海量數(shù)據(jù)有用價值的發(fā)現(xiàn)，它是指將隱藏的、先前未知的有潛在價值信息從眾多數(shù)據(jù)中挖掘出來的一種曲折的過程。數(shù)據(jù)挖掘 利用多種技術融合而成，主基于機器學習、人工智能、模式識別、統(tǒng)計學、數(shù)據(jù)庫技術等。

　　在眾多數(shù)據(jù)中去除干擾的數(shù)據(jù)項后進行分類分析、推理和歸納總結, 從中獲取潛在的可用價值的數(shù)據(jù)，進而幫助領導決策層調整市場運作風險，精準制定策略，獲取更大的利益。其任務是將數(shù)據(jù)進行分類，然后通過數(shù)據(jù)分析對未來進行預判。分類法在圖像模式識別、醫(yī)療診斷等領域有著廣泛的應用。分類的方法有：機器學習法；統(tǒng)計法；神經(jīng)網(wǎng)絡法；還有粗糙集法等。

　?。?）用戶畫像體系法：用戶畫像體系也是一個有效處理大數(shù)據(jù)的方法。該方法是企業(yè)利用大數(shù)據(jù)技術的基本方式，每個企業(yè)根據(jù)需求要對用戶進行畫像，用戶畫像的提出，根本上 是源于企業(yè)對用戶認知的需求：產(chǎn)品設計經(jīng)理，需要了解用戶的特征，來完善產(chǎn) 品的功能；營銷精英們，需要篩選目標用戶，對產(chǎn)品進行精準投放。

　　什么是用戶畫像？簡單地說，將不同的用戶信息分別進行標簽化，生產(chǎn)者 通過數(shù)據(jù)挖掘、處理分析消費者的消費觀念、日常生活起居習慣和社會交往關系 等特征數(shù)據(jù)之后，完美地勾勒出一個用戶的立體全貌。企業(yè)通過用戶畫像獲取足 夠的信息基礎，能夠快速找到精準用戶群體以及用戶需求等更為廣泛的反饋信息。“標簽化”是用戶畫像的工作焦點，而一個標簽的選取通常是通過人為制定的標準 提取出來的特征標識，比如性別、年齡、地域、生活習慣、消費行為等，然后將 用戶的所有標簽綜合來看，最后經(jīng)過數(shù)據(jù)分析，便可以勾勒出該用戶的立體“畫像”。

　　大數(shù)據(jù)未來發(fā)展趨勢

　　大數(shù)據(jù)關鍵技術主要包括數(shù)據(jù)釆集、存儲與分析技術。當前大數(shù)據(jù)采集主要 包括軟釆與硬釆兩種，未來軟釆將形成統(tǒng)一數(shù)據(jù)釆集框架，從而實現(xiàn)對海量數(shù)據(jù) 地快速、可靠釆集，并且能夠對采集數(shù)據(jù)進行自動化的預處理，保障釆集質量； 硬釆則會逐漸向低功耗智能傳感器發(fā)展。大數(shù)據(jù)存儲技術發(fā)展趨勢主要表現(xiàn)為高 可用性以及低成本性，即能夠以更低的存儲器成本存儲更多高質量數(shù)據(jù)，確保這 些數(shù)據(jù)能夠被快速訪問且不會丟失。大數(shù)據(jù)分析技術的發(fā)展則主要表現(xiàn)在云計算 平臺、機器學習及人工神經(jīng)網(wǎng)絡等方面，以低成本實現(xiàn)高性能分析的同時推動大 數(shù)據(jù)智能分析發(fā)展。另外大數(shù)據(jù)技術發(fā)展還會與其他新技術相結合，如人工智能、 機器學習、區(qū)塊鏈等都能推動大數(shù)據(jù)技術創(chuàng)新發(fā)展。

　　就當前的產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況來看，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)在未來發(fā)展必然會更受政府政策體系支持，這點由當前我國對大數(shù)據(jù)技術的重視程度便能窺得一二。與此同時，大戶數(shù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模將會隨著發(fā)展繼續(xù)擴大，而且保持高速增長趨勢，另外大數(shù)據(jù)開放共享程度將進一步加強。當前數(shù)據(jù)流通性較弱，在很大程度上限制了大數(shù)據(jù)技術應用，不過隨著相關政策支持以及技術發(fā)展，這一現(xiàn)象必將得到改善。在大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)快 速發(fā)展的情況下，我國相關立法進程必然也會加速推進，為產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展提供法律保護。

　　當前大數(shù)據(jù)技術己經(jīng)逐步成為各行業(yè)支撐型的基礎設施，大數(shù)據(jù)體系的底層技術框架相對比較成熟穩(wěn)定，但是由于業(yè)務對效率上的不斷追求，其發(fā)展方向也開始向提升效率轉變，大數(shù)據(jù)其實正在往快數(shù)據(jù)的軌道上轉換，一些行業(yè) 專家甚至認為大數(shù)據(jù)己經(jīng)是昨日黃花，快數(shù)據(jù)才是未來，本文討論的內容也只是為了達成快數(shù)據(jù)所采用的一些工具和手段而己，真正快數(shù)據(jù)的實現(xiàn)還是需要多種 技術的融合，甚至是新的技術和架構來達成。