大数据就是指规模巨大、复杂多样的数据集合，无法用传统的数据处理工具进行捕捉、管理、处理和分析的数据。简而言之，就是规模巨大、类型繁多、处理速度要求高的数据集合，它不仅仅是大，更显著的作用是在于其背后的价值挖掘与智能决策能力，是需要运用新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
一、大数据的定义
广义定义：指物理世界到数字世界的映射和提炼，通过发现其中的数据特征，激活数据价值，从而做出提升效率的决策行为。
狭义定义：指通过对数据的获取、存储、分析，从大容量数据中挖掘价值的一种全新的技术架构。
二、大数据的特点
Volume(大量)：数据规模庞大，以PB、EB甚至ZB为单位。
Velocity(高速)：数据产生和处理的速度非常快，要求实时分析。
Variety(多样)：数据类型繁多，包括结构化、半结构化和非结构化数据。
Value(价值)：虽然数据量大，但真正有价值的信息需要深度挖掘。
Veracity(真实性)：数据的准确性和可靠性是数据分析的前提。
三、大数据的类型
*结构化数据：以关系型数据库表形式管理的数据，例如企业ERP、OA、HR里的数据。*
非结构化数据：数据结构不完整或者不规则，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据，例如Word、PDF、PPT及各种格式的图片、视频等。
半结构化数据：非关系模型的、有基本固定结构模式的数据，例如日志文件、XML文档、JSON文档、E-mail等。
四、大数据的关键技术
数据采集与存储：通过ETL(Extract, Transform, Load)等技术，从各种源头收集数据，并利用分布式存储系统(如HadoopHDFS)进行高效存储。
数据治理与分析：利用MapReduce、Spark等分布式计算框架，对数据进行清洗、转换和聚合，再通过机器学习、数据挖掘等技术挖掘数据背后的价值。
数据可视化：通过图表、仪表盘等工具，将复杂的数据分析结果以直观的方式展现出来，帮助非技术人员理解数据。
数据管理：指应用数据库管理、数据仓库等信息系统技术和其他数据管理工具，完成组织数据资源管理任务。
数据安全与隐私保护：在享受大数据带来便利的同时，必须重视数据的安全与隐私保护，采用加密、脱敏等技术手段确保数据安全。
五、大数据的应用场景
在产业经济领域：大数据被用于产业监测、产业规划、政策制定、资源调度等方面。
在商业市场领域：大数据被用于市场营销、客户关系管理、风险监控、供应链管理等方面。
在医疗健康领域：大数据被用于疾病预测、医疗诊断、药物研发等方面。
在城市规划领域：大数据被用于交通管理、资源配置、环境监测、公共安全等方面。
在科学研究领域：大数据被用于天文学、生物学、物理学等各个学科。
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六、大数据的价值
趋势预测：通过对沉淀下来的大量的数据分析，可以发现隐藏在数字背后的规律和趋势，以此来预测未来发展的动态和趋势，这在政府管理和企业决策方面至关重要。
决策优化：通过对大数据分析后制定出的经营管理的策略，具有客观性、科学性等特征，为决策者提供依据，改变过去决策的主观臆断和不及时性。
创新经营模式，提升服务体系质量：通过全面的、科学的分析数据，充分了解用户需求及行为习惯，企业实现为用户提供定制化的产品及服务体系，提升用户的满意度。转变企业商业模式，提质增效，提升企业的竞争优势。
七、大数据的发展演进
第一阶段(起步阶段)：数据库被发明之后，使得数据管理的复杂度大大降低。各行各业开始产生了数据，从而被记录在数据库中。这个阶段的数据，以结构化数据为主。数据的产生方式，也是被动的。
第二阶段(转变阶段)：随着互联网2.0时代出现的。互联网2.0的重要标志，就是用户原创内容。随着互联网和移动通讯设备的普及，人们开始使用博客、脸书、微博、QQ空间等社交网络，从而主动产生了大量的数据。
第三阶段(加速阶段)：是万物互联和数字化转型阶段。随着物联网的发展，各种各样的感知层节点(传感器、摄像头等)开始自动产生大量的数据，实现物理世界向数字世界的映射。
八、大数据未来发展趋势
资产化：大数据价值不断提升，在企业和社会层面成为重要的战略资源、无形资产。
智能化：大数据将更加智能化，可以自动进行数据处理和分析，提高数据处理效率和质量。
个性化：大数据将更加关注用户需求，实现个性化服务和定制化产品。
安全性：大数据将更加注重数据安全，采用更加严格的数据保护措施，确保数据的安全性和隐私性。
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