篇一

从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术，明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。

2001年，高德纳分析员道格·莱尼在一份与其2001年的研究相关的演讲中指出，数据增长有三个方向的挑战和机遇：量（Volume），即数据多少；速（Velocity），即资料输入、输出的速度；类（Variety），即多样性。

在莱尼的理论基础上，IBM提出大数据的4V特征？得到了业界的广泛认可。第一，数量（Volume），即数据巨大，从TB级别跃升到PB级别；第二，多样性（Variety），即数据类型繁多，不仅包括传统的格式化数据，还包括来自互联网的网络日志、视频、图片、地理位置信息等；第三，速度（Velocity），即处理速度快；第四，真实性（Veracity），即追求高质量的数据。

虽然不同学者、不同研究机构对大数据的定义不尽相同，但都广泛提及了这4个基本特征。

1、大容量

据马海祥了解，天文学和基因学是最早产生大数据变革的领域，2000年，斯隆数字巡天项目启动时，位于新墨西哥州的望远镜，在短短几周内搜集到的数据已经比天文学历史上总共搜集的数据还要多；在智利的大型视场全景巡天望远镜一旦于2016年投入使用，其在5天之内搜集到的信息量将相当于前者10年的信息档案。

2003年，人类第一次破译人体基因密码时，用了10年才完成了30亿对碱基对的排序；而在10年之后，世界范围内的基因仪15分钟就可以完成同样的工作量。

伴随着各种随身设备、物联网和云计算、云存储等技术的发展，人和物的所有轨迹都可以被记录，数据因此被大量生产出来。

移动互联网的核心网络节点是人，不再是网页，人人都成为数据制造者，短信、微博、照片、录像都是其数据产品；数据来自无数自动化传感器、自动记录设施、生产监测、环境监测、交通监测、安防监测等；来自自动流程记录，刷卡机、收款机、电子不停车收费系统，互联网点击、电话拨号等设施以及各种办事流程登记等。

大量自动或人工产生的数据通过互联网聚集到特定地点，包括电信运营商、互联网运营商、政府、银行、商场、企业、交通枢纽等机构，形成了大数据之海。

我们周围到底有多少数据？数据量的增长速度有多快？许多人试图测量出一个确切的数字。

2011年，马丁·希尔伯特和普里西利亚·洛佩兹在《科学》上发表了一篇文章，对1986——2007年人类所创造、存储和传播的一切信息数量进行了追踪计算。其研究范围大约涵盖了60种模拟和数字技术：书籍、图画、信件、电子邮件、照片、音乐、视频（模拟和数字）、电子游戏、电话、汽车导航等。

据他们估算：2007年，人类大约存储了超过300EB的数据；1986——2007年，全球数据存储能力每年提高23%，双向通信能力每年提高28%，通用计算能力每年提高58%；预计到2013年，世界上存储的数据能达到约1.2ZB。

这样大的数据量意味着什么？

据估算，如果把这些数据全部记在书中，这些书可以覆盖整个美国52次。如果存储在只读光盘上，这些光盘可以堆成5堆，每堆都可以伸到月球。

在公元前3世纪，希腊时代最著名的图书馆亚历山大图书馆竭力搜集了当时其所能搜集到的书写作品，可以代表当时世界上其所能搜集到的知识量。但当数字数据洪流席卷世界之后，每个人都可以获得大量数据信息，相当于当时亚历山大图书馆存储的数据总量的320倍之多。

2、多样性

随着传感器、智能设备以及社交协作技术的飞速发展，组织中的数据也变得更加复杂，因为它不仅包含传统的关系型数据，还包含来自网页、互联网日志文件（包括点击流数据）、搜索索引、社交媒体论坛、电子邮件、文档、主动和被动系统的传感器数据等原始、半结构化和非结构化数据。

在大数据时代，数据格式变得越来越多样，涵盖了文本、音频、图片、视频、模拟信号等不同的类型；数据来源也越来越多样，不仅产生于组织内部运作的各个环节，也来自于组织外部。

例如，在交通领域，北京市交通智能化分析平台数据来自路网摄像头/传感器、公交、轨道交通、出租车以及省际客运、旅游、化危运输、停车、租车等运输行业，还有问卷调查和地理信息系统数据。4万辆浮动车每天产生2000万条记录，交通卡刷卡记录每天1900万条，手机定位数据每天1800万条，出租车运营数据每天100万条，电子停车收费系统数据每天50万条，定期调查覆盖8万户家庭等等，这些数据在体量和速度上都达到了大数据的规模。

发掘这些形态各异、快慢不一的数据流之间的相关性，是大数据做前人之未做、能前人所不能的机会。

大数据不仅是处理巨量数据的利器，更为处理不同来源、不同格式的多元化数据提供了可能。

例如，为了使计算机能够理解人的意图，人类就必须要将需解决的问题的思路、方法和手段通过计算机能够理解的形式告诉计算机，使得计算机能够根据人的指令一步一步工作，完成某种特定的任务。

在以往，人们只能通过编程这种规范化计算机语言发出指令，随着自然语言处理技术的发展，人们可以用计算机处理自然语言，实现人与计算机之间基于文本和语音的有效通信，为此，还出现了专门提供结构化语言解决方案的组织—语言数据公司。

自然语言无疑是一个新的数据来源，而且也是一种更复杂、更多样的数据，它包含诸如省略、指代、更正、重复、强调、倒序等大量的语言现象，还包括噪声、含混不清、口头语和音变等语音现象。

苹果公司在iPhone手机上应用的一项语音控制功能Siri就是多样化数据处理的代表。用户可以通过语音、文字输入等方式与Siri对话交流，并调用手机自带的各项应用，读短信、询问天气、设置闹钟、安排日程，乃至搜寻餐厅、电影院等生活信息，收看相关评论，甚至直接订位、订票，Siri则会依据用户默认的家庭地址或是所在位置判断、过滤搜寻的结果。

为了让Siri足够聪明，苹果公司引入了谷歌、维基百科等外部数据源，在语音识别和语音合成方面，未来版本的Siri或许可以让我们听到中国各地的方言，比如四川话、湖南话和河南话。

多样化的数据来源正是大数据的威力所在，例如交通状况与其他领域的数据都存在较强的关联性。据马海祥博客收集的数据研究发现，可以从供水系统数据中发现早晨洗澡的高峰时段，加上一个偏移量（通常是40-45分钟）就能估算出交通早高峰时段；同样可以从电网数据中统计出傍晚办公楼集中关灯的时间，加上偏移量估算出晚上的堵车时段。

3、快速度

在数据处理速度方面，有一个著名的“1秒定律”，即要在秒级时间范围内给出分析结果，超出这个时间，数据就失去价值了。

例如，IBM有一则广告，讲的是“1秒，能做什么”？1秒，能检测出台湾的铁道故障并发布预警；也能发现得克萨斯州的电力中断，避免电网瘫痪；还能帮助一家全球性金融公司锁定行业欺诈，保障客户利益。

在商业领域，“快”也早已贯穿企业运营、管理和决策智能化的每一个环节，形形色色描述“快”的新兴词汇出现在商业数据语境里，例如实时、快如闪电、光速、念动的瞬间、价值送达时间。

英特尔中国研究院首席工程师吴甘沙认为，快速度是大数据处理技术和传统的数据挖掘技术最大的区别。大数据是一种以实时数据处理、实时结果导向为特征的解决方案，它的“快”有两个层面。

一是数据产生得快。有的数据是爆发式产生，例如，欧洲核子研究中心的大型强子对撞机在工作状态下每秒产生PB级的数据；有的数据是涓涓细流式产生，但是由于用户众多，短时间内产生的数据量依然非常庞大，例如，点击流、日志、射频识别数据、GPS（全球定位系统）位置信息。

二是数据处理得快。正如水处理系统可以从水库调出水进行处理，也可以处理直接对涌进来的新水流。大数据也有批处理（“静止数据”转变为“正使用数据”）和流处理（“动态数据”转变为“正使用数据”）两种范式，以实现快速的数据处理。

为什么要“快”？

第一，时间就是金钱。如果说价值是分子，那么时间就是分母，分母越小，单位价值就越大。面临同样大的数据“矿山”，“挖矿”效率是竞争优势。

第二，像其他商品一样，数据的价值会折旧，等量数据在不同时间点？价值不等。NewSQL（新的可扩展性/高性能数据库）的先行者VoltDB（内存数据库）发明了一个概念叫作“数据连续统一体”：数据存在于一个连续的时间轴上，每个数据项都有它的年龄，不同年龄的数据有不同的价值取向，新产生的数据更具有个体价值，产生时间较为久远的数据集合起来更能发挥价值。

第三，数据跟新闻一样具有时效性。很多传感器的数据产生几秒之后就失去意义了。美国国家海洋和大气管理局的超级计算机能够在日本地震后9分钟计算出海啸的可能性，但9分钟的延迟对于瞬间被海浪吞噬的生命来说还是太长了。

越来越多的数据挖掘趋于前端化，即提前感知预测并直接提供服务对象所需要的个性化服务，例如，对绝大多数商品来说，找到顾客“触点”的最佳时机并非在结账以后，而是在顾客还提着篮子逛街时。

电子商务网站从点击流、浏览历史和行为（如放入购物车）中实时发现顾客的即时购买意图和兴趣，并据此推送商品，这就是“快”的价值。

4、真实性

在以上3项特征的基础上，我归纳总结了大数据的第四个特征——真实性。

数据的重要性就在于对决策的支持，数据的规模并不能决定其能否为决策提供帮助，数据的真实性和质量才是获得真知和思路最重要的因素，是制定成功决策最坚实的基础。

追求高数据质量是一项重要的大数据要求和挑战，即使最优秀的数据清理方法也无法消除某些数据固有的不可预测性，例如，人的感情和诚实性、天气形势、经济因素以及未来。

在处理这些类型的数据时，数据清理无法修正这种不确定性，然而，尽管存在不确定性，数据仍然包含宝贵的信息。我们必须承认、接受大数据的不确定性，并确定如何充分利用这一点，例如，采取数据融合，即通过结合多个可靠性较低的来源创建更准确、更有用的数据点，或者通过鲁棒优化技术和模糊逻辑方法等先进的数学方法。

业界还有人把大数据的基本特征从4V扩展到了11V，包括价值密度低（Value）、可视化（Visualization）、有效性（Validity）等。例如，价值密度低是指随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但在连续不间断的视频监控过程中，可能有用的数据仅一两秒。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。

国际数据公司报告里有一句话，概括出了大数据基本特征之间的关系：大数据技术通过使用高速的采集、发现或分析，从超大容量的多样数据中经济地提取价值。

除了上述主流的定义，还有人使用3S或者3I描述大数据的特征。

3S指的是：大小（Size）、速度（Speed）和结构（Structure）。

3I指的是：

（1）、定义不明确的（Ill-de.ned）：多个主流的大数据定义都强调了数据规模需要超过传统方法处理数据的规模，而随着技术的进步，数据分析的效率不断提高，符合大数据定义的数据规模也会相应不断变大，因而并没有一个明确的标准。

（2）、令人生畏的（Intimidating）：从管理大数据到使用正确的工具获取它的价值，利用大数据的过程中充满了各种挑战。

（3）、即时的（Immediate）：数据的价值会随着时间快速衰减，因此为了保证大数据的可控性，需要缩短数据搜集到获得数据洞察之间的时间，使得大数据成为真正的即时大数据，这意味着能尽快地分析数据对获得竞争优势至关重要。 

大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

 篇二

说起，人们得第一反应是大，而麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。而WiFi作为的当下最重要的流量入口，通过用户的上网行为采集大数据，并通过大数据分析用户画像，从而进行一系列的变现行为，也成为了当下商业WiFi企业普遍采取的方式。

虽说如此，但是纵观整个WiFi产业，从最早的广告变现、流量变现到如今普遍使用的大数据、O2O等多种变现模式，大多数的WiFi相关从业企业并没有实现真正意义上的变现，还是在在依靠资本苦苦支撑，撇开其他的变现模式不谈， WiFi行业大数据变现究竟路在何方？

正如上面所说，大数据具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征，那么我们就这四大特征一一进行分析：

第一、海量的数据规模。

大数据相较于传统数据最大的区别就是海量的数据规模，这种规模大到“在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合”。就商业WiFi企业所拥有的数据而言，即便整合一个商场或者商业中心所采集到的数据也很难达到这种“超出范围”的数据量，更不要说少有WiFi企业可以做到布点一整个商业中心，现在多数的商业WiFi企业还是处于小规模发展阶段，所得到的数据多是某一个门店或者单独营业个体的数据，并不能称之为大数据。所以要想收集海量的数据，就目前的行业发展态势而言，最佳的选择是企业合作，通过合作，集合多家企业的数据，填补数据空白区域，增加数据量，真正意义上实现大数据到大数据的跨步。

第二、快速的数据流转。

数据也是具有时效性的，采集到的大数据如果不经过流转，最终只会过期报废。尤其是对于商业WiFi企业来说，大多数商业WiFi企业采集到的数据都是在一些用户的商业行为，这些行为往往具备时效性，例如，采集到某位用户天在服装商场的消费行为轨迹，如果不能做到这些数据的快速流转、及时分析，那么本次所采集到的数据可能便失去了价值，因为这位用户不会每一天都在买衣服。快速流转的数据就像是不断流动的水，只有不断流转才能保证大数据的新鲜和价值。

第三、多样的数据类型。

大数据的第三特征就是数据类型的多样性，首先用户是一个复杂的个体，单一的行为数据是不足以描述用户的。目前WiFi行业对大数据的使用多是通过分析用户轨迹，了解用户的行为习惯，由此进行用户画像，从而实现精确推送。但是单一的类型的数据并不足以实现用户画像，例如，笔者之前了解过一些企业可通过用户某一段时间的在某一区域内的饮食数据，并由此在用户进入这一区域的时候推送相关信息，但是这一信息只是单纯的分析了用户一段时间的饮食数据，并没有考虑到用户现阶段的身体状况、个人需求和经济承受能力等等，所以这种推送的转化率也就可想而知。

第四、价值密度低。

大数据本身拥有海量的信息，这种信息从采集到变现不要一个重要的过程——分析，只有通过分析才能实现大数据从数据到价值的转变，但是众所周知，大数据虽然拥有海量的信息，但是真正可用的数据可能只有很小一部分，从海量的数据中挑出一小部分数据本身就是各巨大的工作量，所以大数据的分析也常和云计算联系到一起。只有集数十、数百或甚至数千的电脑分析能力于一身的云计算才能完成对海量数据的分析，而很遗憾的是，目前WiFi行业中的绝大部分企业并不具备云计算的能力。

以上四点，既是大数据的特征，也是影响WiFi行业大数据变现原因，这些因素对于大多数的WiFi企业来说很难单独解决，所以才需要全行业、甚至与多个行业的合作来完成。当然大数据本身也是具有价值的，WiFi企业可以通过出售大数据变现，只是，相比于多方合作最获取的大数据价值而言，单纯的出售所得到的价值真的是太少了。

篇三

大数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。

 一是数据体量巨大(Volume)。截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB(1PB=210TB)，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。

 二是数据类型繁多(Variety)。这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。 

三是价值密度低(Value)。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一二秒。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。

 四是处理速度快(Velocity)。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。