大数据特点 大数据特点不包括

1、大数据的特性与定义

大数据的概念起源于20世纪90年代。根据维基百科的描述，它指的是无法用传统软件工具在合理的时间内捕捉、管理和处理的数据集合。产业界通常将大数据与其采集工具、平台和分析系统视为一个整体。2012年，瑞士达沃斯世界经济论坛上，大数据成为讨论的重点之一，论坛发布的报告《大数据，大影响》强调数据已演变为一种新型经济资产，地位堪比货币或黄金。需要明确的是，大数据与海量数据有所不同：大数据不仅包括海量数据的特征，还在内容上更为丰富，可以理解为“海量数据加上复杂类型的数据”。

大数据的特征可以概括为五个方面：

（1）数据量庞大

（Volume）。数据从GB、TB级别迅速增加到PB（1PB=1024TB）甚至EB（1EB=1024PB）。截至目前，全球生产的所有印刷材料总数据量为200PB，而历史上人类所说的所有话语总数据量约为5EB；

（2）数据类型多样

（Variety）。大数据可分为结构化、半结构化和非结构化数据。相较于传统以文本为主的结构化数据，目前超过80%的数据为非结构化，如视频监控和流媒体数据；

（3）价值密度低

（Value）。单条数据的价值有限，但在庞大的数据集合中潜藏着巨大的价值。数据的价值密度通常与数据的总量成反比，如何通过有效的算法提炼数据价值成为一大挑战；

（4）处理速度快

（Velocity）。这一点是大数据区别于传统数据挖掘的重要特征。比如，物联网系统每秒都在不断采集数据，社交媒体内容也在实时更新，数据处理速度可达到每小时10TB或更高；

（5）复杂程度高

（Complexity）。综合以上四个特征，使得数据的处理与分析变得更加复杂和艰巨。

2、大数据的相关技术

Hadoop

是Apache开源组织推出的分布式计算框架，是MapReduce的第一个开源实现，广泛被视为解决大数据难题的重要工具。Hadoop可以在由大量廉价硬件组成的集群上运行，提供一套稳定可靠的接口，致力于构建高可靠性与良好扩展性的分布式系统。

内存计算

是一种软硬件结合的技术，能够为用户提供高性能的数据查询功能。它通过将数据库直接加载到内存中来减少数据交换的时间，从而显著提高数据处理能力，使用户能够直接对大量实时业务数据进行分析和查询。随着内存成本的逐渐降低，内存计算的新时代即将到来。

NoSQL

，即Not Only SQL，是一种不完全遵循传统数据库基本要求的分布式数据管理系统，其存储方式更为灵活简便，主要关注于高并发读写的需求、海量数据的高效存储及访问、以及高可扩展性和高可用性。微软、IBM、Oracle、SAS等企业也都推出了相应的大数据解决方案。

3、企业必须具备的大数据能力

通过对大数据特性及应用现状的分析，可以发现，发掘大数据价值的关键在于以下三个核心能力：

（1）全面获取数据的能力。

挖掘数据的价值的首要前提是全面获取异构数据。这包括从专业系统、生产系统和管理系统中提取数据，还要从油田、炼厂、管道和加油站的传感器收集数据，以及通过智能终端和互联网实时收集数据。完善的数据收集体系与高效的数据存储管理将为数据价值的发掘提供更广阔的空间，降低存储成本，提高价值发现的可能性。

（2）高效处理数据的能力。

数据处理技术的高效性是保障数据价值发现的重要因素。通过先进的数据建模工具、可扩展的并行计算能力和灵活的数据展示平台，数据研究人员能够建立复杂的数学模型，并快速完成大量计算任务，以最易于理解的方式展示结果，从而缩短研究周期，提升价值发现效率。

（3）综合研究数据的能力。

发掘数据价值的核心在于提高数据分析和研究的水平，能够从海量数据中识别问题、发现规律并创造新价值。这一过程需要多个部门协作，尤其是数据科学家、数据分析师等专业人才的参与，他们的专业知识和技术能够帮助企业在分析和优化工具、行业模型等方面不断进步，拓展数据应用的广度，实现高效的数据整合与应用。

大数据的崛起不仅在于数据量的庞大，更在于如何有效地处理和利用这些数据。随着技术的不断发展，企业必须适应这一变革，提升自身的技术能力和人才素质，以在竞争日益激烈的市场中立于不败之地。