大數(shù)據(jù)(big data,mega data)，或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫(kù)克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》 中大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)分析法（抽樣調(diào)查）這樣的捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。大數(shù)據(jù)的4V特點(diǎn)：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價(jià)值）。

對(duì)于“大數(shù)據(jù)”（Big data）研究機(jī)構(gòu)Gartner給出了這樣的定義?！按髷?shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)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(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。

大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對(duì)這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。換言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高對(duì)數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過(guò)“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。

從技術(shù)上看，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無(wú)法用單臺(tái)的計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理，必須采用分布式架構(gòu)。它的特色在于對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)挖掘，但它必須依托云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)和云存儲(chǔ)、虛擬化技術(shù)。

隨著云時(shí)代的來(lái)臨，大數(shù)據(jù)（Big data）也吸引了越來(lái)越多的關(guān)注?！吨婆_(tái)》的分析師團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，大數(shù)據(jù)（Big data）通常用來(lái)形容一個(gè)公司創(chuàng)造的大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在下載到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)用于分析時(shí)會(huì)花費(fèi)過(guò)多時(shí)間和金錢。大數(shù)據(jù)分析常和云計(jì)算聯(lián)系到一起，因?yàn)閷?shí)時(shí)的大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce一樣的框架來(lái)向數(shù)十、數(shù)百或甚至數(shù)千的電腦分配工作。

大數(shù)據(jù)需要特殊的技術(shù)，以有效地處理大量的容忍經(jīng)過(guò)時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)。適用于大數(shù)據(jù)的技術(shù)，包括大規(guī)模并行處理（MPP）數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘電網(wǎng)、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、云計(jì)算平臺(tái)、互聯(lián)網(wǎng)和可擴(kuò)展的存儲(chǔ)系統(tǒng)。

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)應(yīng)用在生活中可以幫助我們獲取到有用的價(jià)值。

隨著大數(shù)據(jù)的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，應(yīng)用的行業(yè)也越來(lái)越低，我們每日都可以看到大數(shù)據(jù)的一些新穎的應(yīng)用，從而幫助人們從中獲取到真正有用的價(jià)值。許多組織或者個(gè)人都會(huì)受到大數(shù)據(jù)的剖析影響，但是大數(shù)據(jù)是怎樣幫助人們挖掘出有價(jià)值的信息呢?下面就讓我們一起來(lái)看看九個(gè)價(jià)值極度高的大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，這些都是大數(shù)據(jù)在剖析應(yīng)用上的關(guān)鍵領(lǐng)域：

1.理解客戶、滿足客戶服務(wù)需求

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用現(xiàn)在在這領(lǐng)域是最廣為人知的。重點(diǎn)是怎樣應(yīng)用大數(shù)據(jù)更好的了解客戶以及他們的喜好和行為。企業(yè)極度喜歡搜集社交方面的數(shù)據(jù)、瀏覽器的日志、剖析出文本和傳感器的數(shù)據(jù)，為了更加全面的了解客戶。在通常情況下，創(chuàng)建出數(shù)據(jù)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。好比美國(guó)的著名零售商Target就是通過(guò)大數(shù)據(jù)的剖析，獲得有價(jià)值的信息，精準(zhǔn)得預(yù)測(cè)到客戶在什么時(shí)間想要小孩。另外，通過(guò)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，電信公司可以更好預(yù)測(cè)出流失的客戶，沃爾瑪則更加精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)哪個(gè)產(chǎn)品會(huì)大賣，汽車保險(xiǎn)行業(yè)會(huì)了解客戶的需求和駕駛水平，政府也能了解到選民的偏好。

2.業(yè)務(wù)流程優(yōu)化

大數(shù)據(jù)也更多的幫助業(yè)務(wù)流程的優(yōu)化?？梢酝ㄟ^(guò)利用社交媒體數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)搜索以及天氣預(yù)告挖掘出有價(jià)值的數(shù)據(jù)，其中大數(shù)據(jù)的應(yīng)用最廣泛的就是供應(yīng)鏈以及配送路線的優(yōu)化。在這2個(gè)方面，地理定位和無(wú)線電頻率的識(shí)別追蹤貨物和送貨車，利用實(shí)時(shí)交通路線數(shù)據(jù)制訂更加優(yōu)化的路線。人力資源業(yè)務(wù)也通過(guò)大數(shù)據(jù)的剖析來(lái)進(jìn)行改良，這其中就包括了人才招聘的優(yōu)化。

3.大數(shù)據(jù)正在改善我們的生活

大數(shù)據(jù)不但單只是應(yīng)用于企業(yè)和政府，同樣也適用我們生活當(dāng)中的每個(gè)人。我們可以利用穿著的裝備(如智能手表或者智能手環(huán))生成最新的數(shù)據(jù)，這讓我們可以憑據(jù)我們熱量的消耗以及睡眠模式來(lái)進(jìn)行追蹤。而且還利用利用大數(shù)據(jù)剖析來(lái)尋找屬于我們的愛(ài)情，大多數(shù)時(shí)間交友網(wǎng)站就是大數(shù)據(jù)應(yīng)用工具來(lái)幫助需要的人匹配合適的對(duì)象。

4.提高醫(yī)療和研發(fā)

大數(shù)據(jù)剖析應(yīng)用的計(jì)算能力可以讓我們能夠在幾分鐘內(nèi)就可以解碼整個(gè)DNA。而且讓我們可以制訂出最新的治療方案。同時(shí)可以更好的去理解和預(yù)測(cè)疾病。就好像人們戴上智能手表等可以形成的數(shù)據(jù)一樣，大數(shù)據(jù)同樣可以幫助病人對(duì)于病情進(jìn)行更好的治療。大數(shù)據(jù)技術(shù)現(xiàn)在已經(jīng)在醫(yī)院應(yīng)用監(jiān)視早產(chǎn)嬰兒和患病嬰兒的情況，通過(guò)記錄和剖析嬰兒的心跳，醫(yī)生針對(duì)嬰兒的身體可能會(huì)出現(xiàn)不適癥狀做出預(yù)測(cè)。這樣可以幫助醫(yī)生更好的救助嬰兒。