大数据时代的生活令人向往，你对客观世界的认识更进一步，所做的决策也不再仅仅依赖主观判断，基于你的一个习惯动作、你的一次消费行为、你的一份就诊记录，都在被巨大的数字网络串联起来。

《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书的作者维克托·迈尔·舍恩伯格如是说：“如果你是一个个人，如果你拒绝的话，可能会失去生命，如果是一个国家的话，拒绝大数据时代的话，可能失去这个国家的未来，失去一代人的未来。”

了解大数据、如何利用巨量资料，成为人人关心的重点议题，对于大数据的定义现在没有统一的定论，但身处大数据领域里的人都同意一点：大数据绝不仅仅是指更多资料而已。

【怎么利用信息技术等手段处理非结构化和半结构化数据】

大数据=结构化数据+非结构化数据

大数据中，结构化数据只占 15% 左右，其余的 85% 都是非结构化的数据，它们大量存在于社交网络、互联网和电子商务等领域。另一方面，也许有 90% 的数据来自开源数据，其余的被存储在数据库中。大数据的不确定性表现在高维、多变和强随机性等方面。股票交易数据流是不确定性大数据的一个典型例子。

大数据刺激了大量研究问题。非结构化和半结构化数据的个体表现、一般性特征和基本原理尚不清晰，这些都需要通过包括数学、经济学、社会学、计算机科学和管理科学在内的多学科交叉来研究和讨论。给定一种半结构化或非结构化数据，比如图像，如何把它转化成多维数据表、面向对象的数据模型或者直接基于图像的数据模型？值得注意的是，大数据每一种表示形式都仅呈现数据本身的侧面表现，并非全貌。

由于大数据所具有的半结构化和非结构化特点，基于大数据的数据挖掘所产生的结构化的“粗糙知识”（潜在模式）也伴有一些新的特征。这些结构化的粗糙知识可以被主观知识加工处理并转化，生成半结构化和非结构化的智能知识。寻求“智能知识”反映了大数据研究的核心价值。

【大数据的4V特点】

大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Veracity（精确）。网络的发展引起了信息量的飞速增长，大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”

。

【大数据与数据仓库、OLAP、数据挖掘技术的关系】

大数据技术指的是对大量信息进行专业处理、获取具有指导意义的信息以帮助决策的技术，而数据仓库、OLAP（联机分析处理）、数据挖掘技术就是处理和分析“大数据”的主要方法。也就是说，实现大数据的分析和利用需要以数据仓库、OLAP、数据挖掘技术为手段。

具体来说，当海量数据摆在眼前，针对用户可能关注的方面，按照一定的主题域进行组织，形成数据仓库；再通过联机分析处理（OLAP）对信息的多种可能的观察形式进行快速、稳定一致和交互性的存取，形成多个维度的信息；再通过数据挖掘技术，发现数据内部隐含的规律并展示给用户，以指导用户决策。关系图如下：

【云计算和大数据的关系】

云计算，再一次改变了数据的存储和访问方式。在云计算出现之前，数据大多分散存储在每个人的个人电脑、每家企业的服务器中。云计算，尤其是公用云计算，把所有的数据集中存储到“数据中心”，也即所谓的“云端”，用户通过浏览器或者专用应用程序来访问。

一些大型的网站，通过提供基于“云”的服务，积累了大量的数据，成为事实上的“数据中心”。“数据”是这些大型网站最为核心的资产，他们不惜花费高昂的费用，付出巨大的努力，来存储这些数据，谷歌公司甚至购买了单独的水力发电站，为其庞大的数据中心提供充足的电力。根据一些公开资料显示，谷歌在全球分布着大约36个数据中心。

近几年，国内各地兴起了建设云计算基地的风潮，客观上为“大数据”的诞生准备了必备的储存空间和访问渠道。各大银行、电信运营商、大型互联网公司、政府各部委等都拥有各自的“数据中心”。绝大多数的银行、电信、互联网公司都已经实现了全国级的数据集中的工作。

云计算是大数据诞生的前提和必要条件。没有云计算，就会缺少数据集中采集和存储的商业基础，而云计算为大数据提供了存储空间和访问渠道；大数据则是云计算的灵魂和必然的升级方向。

大数据时代已经来临，你可不要落后哦！

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