什么是大数据？要从这三个层面来理解

本篇内容较长，心急的小伙伴可以先看目次，直接定位到感爱好的部门：
   

• 为啥都在说“大数据”，却很难解释清楚到底啥是“大数据”？
  
• 理论层面上的大数据
  
• 代价层面上的大数据
  
• 技术层面上的大数据
  

  

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01 为啥都在说“大数据”，却很难解释清楚到底啥是“大数据”？

“大数据”三个字已经被喊烂了，“大数据分析”也经常被人提起。但如果真正问起来“大数据是什么？”却往往不知道怎样解释。
这其实很正常，究其原因，

• 一是因为各人对大数据这类新技术有着雷同的原始渴求，至少知其然在聊天时不会显得很“土鳖”；
  
• 二是在工作和生存情况中真正能参与实践大数据的案例实在太少了，以是各人没有必要花时间去知其以是然。
  

这就导致了固然各人都在说“大数据”，可真正理解“大数据”是啥的却少之又少！
这篇我想尽量尝试用简便易懂的话语和案例，来为各人解释“到底什么是大数据？”

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02 理论层面上的大数据

最早提出大数据时代到来的是麦肯锡——
   “数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的发掘和运用，预示着新一波生产率增长和消耗者盈余海潮的到来。”  

业界（IBM 最早定义）将大数据的特性归纳为4个“V”——
   量Volume：数据体量大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）  
多样Variety：数据类型繁多。好比网络日记、视频、图片、地理位置信息等等。  
代价Value：代价密度低，商业代价高。  
速Velocity：处置惩罚速率快。和传统的数据发掘技术有着本质的差别。  

阿里巴巴的王坚对于大数据也有一些独特的见解，好比——
   本日的数据不是大，真正有意思的是数据变得在线了，这个恰恰是互联网的特点。  
非互联网时期的产品，功能一定是它的代价，本日互联网的产品，数据一定是它的代价。  
你千万不要想着拿数据去改进一个业务，这不是大数据。你一定是去做了一件以前做不了的事变。  末了一点我非常认同的，大数据的真正代价在于创造，在于弥补无数个还未实现过的空缺。

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03 代价层面上的大数据

大数据的真正代价不在于拥有多少数据，而在于怎样使用它，我举一个非常风趣的例子：
1948年辽沈战役期间，司令员林彪要求每天要举行例常的“每日军谍报告”，由值班参谋读出部属各个纵队、师、团用电台报告的当日战况和缴获情况。
那几乎是重复着如出一辙枯燥无味的数据：

• 每支部队歼敌多少、俘虏多少
  
• 缴获的火炮、车辆多少，枪支、物资多少
  
• ……
  

有一天，参谋照例报告当日的战况，林彪突然打断他：“刚才念的在胡家窝棚那个战斗的缴获，你们听到了吗?”
各人都很茫然，因为如此战斗每天都有几十起，不都是差不多一模一样的枯燥数字吗?
林彪扫视一周，见无人答复，便接连问了三句：
   “为什么那里缴获的短枪与长枪的比例比别的战斗略高?”  
“为什么那里缴获和击毁的小车与大车的比例比别的战斗略高?”  
“为什么在那里俘虏和击毙的军官与士兵的比例比别的战斗略高?”  林彪司令员大步走向挂满军用舆图的墙壁，指着舆图上的那个点说：
   “我料想，不，我断定!敌人的指挥所就在这里!”  果然，部队很快就捉住了敌方的指挥官廖耀湘，并取得这场重要战役的胜利。
这些例子真实的反映在各行各业，探求数据代价取决于把握数据的人，关键是人的数据思维；与其说是大数据创造了代价，不如说是大数据思维触发了新的代价增长，好比：

• 近乎及时地确定故障、问题和痛点的根本原因。
  
• 比人眼更快、更准确地发现异常。
  
• 通过快速将图表数据转化为洞察力来订定解决方案。
  
• 在几分钟内重新计算整个风险组合。
  
• 提高深度学习模型准确分类和应对不绝变化的变量的本事。
  
• 提前预判风险、提前预备风险方案。
  
• ......
  

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04 技术层面上的大数据

大数据常和云计算接洽到一起，云计算思想的起源是麦卡锡在上世纪60年代提出的：
   把计算本事作为一种像水和电一样的公用奇迹提供给用户。  （1）业内是这么形容两者的关系：

• 没有大数据的信息积淀，则云计算的计算本事再强盛，也难以找到用武之地；
  
• 没有云计算的处置惩罚本事，则大数据的信息积淀再丰富，也终究只是镜花水月。
  

（2）云计算和大数据之间的接洽：

• 可以提供更多基于海量业务数据的创新型服务；
  
• 通过云计算技术的不绝发展降低大数据业务的创新本钱。
  

（3）云计算和大数据之间的区别

• 概念差别：计算改变了IT，大数据改变了业务。然而大数据必须有云作为基础架构，才能得以顺畅运营。
  
• 目标受众差别：云计算是CIO等关心的技术层，是一个进阶的IT解决方案。而大数据是CEO关注的、是业务层的产品，大数据的决策者是业务层。
  

（4）SaaS、PaaS、IaaS之间的区别

末了给各人补充阅读下，SaaS、PaaS、IaaS之间的区别是什么。
通俗解释: IaaS，PaaS和SaaS的区别
以上。



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