大数据

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。

全球复杂网络研究专家日前到访中国，为其新作《爆发》作宣传。他在接受国内媒体采访时表示，未来可能有新公司取代谷歌、Facebook等公司，成为大数据领域的赢家。

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。过去增长以往的技术能够对它比较好的管理，但一旦到达一个临界点以后就产生了一个质变，过去的技术已经符合不了当前的发展趋势，需要新的技术来满足新的数量级的需求。于是大数据的概念应运而生。

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。

对于大数据市场的好消息是，我们一般都同意大数据的定义，也就是众所周知的volume、velocity、variety和企业需要收集、存储、管理和分析以获取商业上的value，被归纳为“4V”。但你一旦开始探究旁边的"V"所代表的真正价值时，你会发现这个定义过于广泛，它对于不同的人意味着不同的事。

企业经营大数据，往往只是包括收集大量的数据，然后寻找其模式和对其进行分析，这些是由廉价的存储，丰富的传感器和新的软件所导致的。在不到十年的时间里，这已经成为了一个价值数十亿美元的产业。

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。

“大数据”时代的脚步悄然而至。众多企业的CIO们，要用什么来面对大数据时代?

只有明白了Hadoop的有所为而有所不为，你才能更清楚地了解如何才能最有效地把它部署到你自己的数据中心或云环境。然后，才可以为部署的Hadoop落实最佳实践。

如今，大数据分析到底有多重要?McKinseyGlobalInstitute(位于旧金山，是总部位于纽约的麦肯锡公司的研究机构)的高级合伙人MichaelChui(去年发布的麦肯锡大数据价值研究报告的作者之一)认为，在数据分析方面的能力将决定企业市场份额的得失。

计算机系统之间的数据传输或存储格式从来就不是一个轻松的任务，特别是当它涉及结构化和非结构化的数据。"复杂的数据迁移工作意味着超负荷运行和延迟都是很长常见的"，ArvindSingh(以下简称辛格)，芝加哥一家企业的数据解决方案提供商的联合创始人兼CEO表达了以上观点。

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？