大数据

如何利用大数据的力量，产品认知度和市场服务仍然是一个主要的障碍。

大数据，一种新兴的数据挖掘技术，它正在让数据处理和分析变得更便宜更快速。大数据技术一旦进入超级计算时代，很快便可应用于普通企业，在遍地开花的过程中，它将改变许多行业业务经营的模式。但是很多人对大数据存在误解，下面就来缕一缕大数据与Hadoop之间的关系。

目前，对于“大数据”的讨论很多，公认的看法是将大数据的系列问题归纳为：海量的数据规模(volume)、快速的数据流转和动态的数据体系(velocity)、多样的数据类型(variety)和巨大的数据价值(value)，以及我们的对策。但实际上，大数据首先要考虑的应该是“大”--海量的数据规模。

过去很长时间，市场研究者和专家将每一个事物都贴上了大数据的标签，理由如下：

“营销从来都是与时俱进的，大数据时代的到来，要求整个行业都要以新的视角看待营销。”郑子斌表示，“百度在商业产品创新方面，将同时兼顾消费者洞察和企业营销阶段对接，满足用户从需求激发到完成购买的同时，帮助广告主实现不断提升营销效能。”

在数据处理方面，我们发现数据输入速度一般要比的数据处理速度快很多，这种现象在大数据领域尤为明显。随着数据不断膨胀，相应的响应时间自然要有所增加，数据处理的复杂度也在不断提高。

亲，你有一个商业计划吗?那个商业计划包括了你的支出和你预期的收入吗?

目前，对于“大数据”的讨论很多，公认的看法是将大数据的系列问题归纳为：海量的数据规模(volume)、快速的数据流转和动态的数据体系(velocity)、多样的数据类型(variety)和巨大的数据价值(value)，以及我们的对策。但实际上，大数据首先要考虑的应该是“大”——海量的数据规模。

云安全联盟(CSA)是科技公司和公共部门机构的联盟，它已经成立了大数据工作组，将会开展工作寻找针对数据中心安全和隐私问题的解决方案。

哪些行业会将云计算和大数据结合来使用。例如，腾讯、百度和淘宝等大型互联网企业。首先他们的IT资源庞大，分布较为广泛，而且异构系统较多，另外，基于互联网的应用数据多是混合结构的数据。要及时准确地处理这些数据，就必须求助云计算的力量。

海量数据到大数据的发展过程是一个从量变到质变的过程。数据发展已有多年，每年都以翻倍的速度在增长。在Forrester分析师布赖恩·霍普金斯（BrianHopkins）和鲍里斯·埃韦尔松（BorisEvelson）撰写的《首席信息官，请用大数据扩展数字视野》报告中，他们提出大数据的4项典型特征——海量（Volume）、多样性（Variety）、高速（Veloc……

大肆宣传的大数据对信息技术做了伤害是突破性技术的通常症状：在闪亮的新技术的表象下隐藏着一个有效的业务问题。历史上，许多信息技术组织已经被当作一个不幸的利用信息的标记。

2011年3月11日日本大地震发生后，美国国家海洋和大气管理局(NOAA)，通过分析海量的数据，包括陆基、海岸、海洋、海洋生物资源和大气层等的信息数据，仅9分钟后，就发布了详细的海啸预警；NOAA每年的IT预算高达10亿美元，虽然花费巨大，但乐此不疲，因为这些信息关乎生命，这些数据可以拯救生命，改变世界。在这个信息爆炸的时代，面对海量信息，你准备好了吗？

与管理传统的大型数据基础设施相比，管理与大数据相关的拍字节级数据存储是一种全新的方式。目前在线照片分享网站Shutterfly管理着30拍字节的数据。Shutterfly在这里与我们分享了他们驯服“数据野兽”的经验。

对待大数据也可以从相似的角度来考虑：将数据看做是一个信息管道（informationpipeline），从数据采集、数据访问、数据可用性到数据分析（4A模型）。