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大数据的三重内涵
2018-04-18
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大数据的三重内涵

大数据在业内并没有统一的定义。不同厂商、不同用户,站的角度不同,对大数据的理解也不一样。麦肯锡报告中对大数据的基本定义是:大数据是指其大小超出了典型数据库软件的采集、储存、管理和分析等能力的数据集合。赛迪智库指出,大数据是一个相对的概念,并没有一个严格的标准限定多大规模的数据集合才称得上是大数据。事实上,随着时间推移和数据管理与处理技术的进步,符合大数据标准的数据集合的规模也在并将继续增长。同时,对于不同行业领域和不同应用而言,“大数据”的规模也不统一。
    虽然“大数据”直接代表的是数据集合这一静态对象,但赛迪智库经过深入研究认为,目前所提到的“大数据”,并不仅仅是大规模数据集合本身,而应当是数据对象、技术与应用三者的统一:
   1.从对象角度看,大数据是大小超出典型数据库软件采集、储存、管理和分析等能力的数据集合。需要注意的是,大数据并非大量数据简单、无意义的堆积,数据量大并不意味着一定具有可观的利用前景。由于最终目标是从大数据中获取更多有价值的“新”信息,所以必然要求这些大量的数据之间存在着或远或近、或直接或间接的关联性,才具有相当的分析挖掘价值。数据间是否具有结构性和关联性,是 “大数据”与“大规模数据”的重要差别。
   2.从技术角度看,大数据技术是从各种各样类型的大数据中,快速获得有价值信息的技术及其集成。“大数据”与“大规模数据”、“海量数据”等类似概念间的最大区别,就在于“大数据”这一概念中包含着对数据对象的处理行为。为了能够完成这一行为,从大数据对象中快速挖掘更多有价值的信息,使大数据“活起来”,就需要综合运用灵活的、多学科的方法,包括数据聚类数据挖掘、分布式处理等,而这就需要拥有对各类技术、各类软硬件的集成应用能力。可见,大数据技术是使大数据中所蕴含的价值得以发掘和展现的重要工具。
   3.从应用角度看,大数据是对特定的大数据集合、集成应用大数据技术、获得有价值信息的行为。正由于与具体应用紧密联系,甚至是一对一的联系,才使得“应用”成为大数据不可或缺的内涵之一。
    需要明确的是,大数据分析处理的最终目标,是从复杂的数据集合中发现新的关联规则,继而进行深度挖掘,得到有效用的新信息。如果数据量不小,但数据结构简单,重复性高,分析处理需求也仅仅是根据已有规则进行数据分组归类,未与具体业务紧密结合,依靠已有基本数据分析处理技术已足够,则不能算作是完全的“大数据”,只是“大数据”的初级发展阶段。


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