1.1.1 大數(shù)據(jù)的定義

大數(shù)據(jù)（Big Data）是指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，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)。

關于大數(shù)據(jù)的定義，很多學者也給出了自己的觀點。在維克托·邁爾-舍恩伯格、肯尼斯·庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時代》中，大數(shù)據(jù)指不采用隨機分析法（抽樣調(diào)查），而是采用所有數(shù)據(jù)進行分析處理。大數(shù)據(jù)具有5V特點（IBM提出）：Volume（數(shù)據(jù)量大）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值密度低）、Veracity（真實性）。

麥肯錫全球研究所給出的大數(shù)據(jù)定義是：一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉、多樣的數(shù)據(jù)類型和價值密度低四大特征。

結合眾多學者的觀點，可以發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)具有如下特征。

（1）數(shù)據(jù)量大（Volume）

第一個特征是數(shù)據(jù)量大。大數(shù)據(jù)的起始計量單位至少是PB（220GB）、EB（230GB）或ZB（240GB）。

（2）多樣（Variety）

第二個特征是數(shù)據(jù)類型繁多，包括網(wǎng)絡日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等，多類型的數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)的處理能力提出了更高的要求。

（3）價值密度低（Value）

第三個特征是數(shù)據(jù)價值密度相對較低，隨著物聯(lián)網(wǎng)的廣泛應用，信息感知無處不在，信息海量，但價值密度較低，如何通過強大的機器算法更迅速地完成數(shù)據(jù)的價值“提純”，是大數(shù)據(jù)時代需要解決的難題。

（4）高速（Velocity）

第四個特征是高速，即產(chǎn)生速度快，這是大數(shù)據(jù)區(qū)分于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘最顯著的特征。

（5）真實性（Veracity）

第五個特征是數(shù)據(jù)的真實性。具體指數(shù)據(jù)的準確性和可信賴度，即數(shù)據(jù)的質量。

大數(shù)據(jù)的價值體現(xiàn)在以下幾個方面。

1）對大量消費者提供產(chǎn)品或服務的企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)進行精準營銷。

2）中小微企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)做服務轉型。

3）傳統(tǒng)企業(yè)充分利用大數(shù)據(jù)的價值實現(xiàn)轉型。