大數(shù)據(jù)的定義和特征

定義一：巨量資料

大數(shù)據(jù)(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。

我們從權威的定義可以看到，大數(shù)據(jù)的特征有四點，分別為：數(shù)據(jù)體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別;數(shù)據(jù)類型繁多。提到的網(wǎng)絡日志、視頻、圖片、 地理位置信息等等。價值密度低，商業(yè)價值高。以視頻為例，連續(xù)不間斷監(jiān)控過程中，可能有用的數(shù)據(jù)僅僅有一兩秒。處理速度快。1秒定律。

車聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)在預測方面可以發(fā)揮到極致。如，預測交通堵塞的地段，實時交通信息，主動安全，公交的排班。駕駛者駕駛行為分析。

大數(shù)據(jù)的核心在于預測，這在車聯(lián)網(wǎng)行業(yè)非常有用，例如，對于交通流量的預測，就非常需要大數(shù)據(jù)。對于交通流量，目前我們的仿真系統(tǒng)更加重視交通流量 大，擁堵的原因，而大數(shù)據(jù)時代，不再在乎因果關系，而重視相關性，也就是不去分析產(chǎn)生擁堵的原因，但確實某個時段某個路段會發(fā)生擁堵。也可以根據(jù)車聯(lián)網(wǎng)的 大數(shù)據(jù)對車友的興趣進行分析。

大數(shù)據(jù)在商用車領域已經(jīng)有相當多的應用，如公交領域的運營排班管理、出租車領域的浮動車數(shù)據(jù)，物流行業(yè)的大物流。

定義二：由一臺計算機處理的數(shù)據(jù)量

大數(shù)據(jù)是時下流行語，但這是它真正的意思嗎?讓數(shù)據(jù)變大嗎?

數(shù)據(jù)科學家約翰-Rauser提到一個簡單的定義：由一臺計算機處理的數(shù)據(jù)量當然非常大。

這是過于簡單化造成的。

杰弗里-布林的研究小組說，“大數(shù)據(jù)是最大肆宣傳的技術之一，因為在去年最被夸大的技術，當發(fā)生這種情況，定義就會變得混亂。”

IDC業(yè)務分工方案副總裁Dan Vesset說，由于缺乏一個標準的定義點，導致市場不成熟。 “我想看到的東西，實際上談到有關數(shù)據(jù)，而不是處理所需的基礎設施，”他說。

“它可能不具有所有的包容性，但我覺得大部分這是正確的，”大數(shù)據(jù)項目分析師杰夫-凱利說。它是如此之大，分析它需要將多個工作負載，從而自動將定義蔓延。

美國《基督教科學箴言報》網(wǎng)站8月11日刊登題為《運算新時代—我們的生活方式將受到怎樣的影響》的署名文章，作者為羅伯特-萊爾曼。文章介紹說，阿諾德˙倫德是美國通用電氣公司下屬實驗室的負責人。時至今日，公司位于美國尼斯卡尤納的研究總部里依然陳列著創(chuàng)始人托馬斯˙愛迪生用過的一張辦公桌。不過，即便是愛迪生恐怕也要通過培訓才能完全理解倫德手中某個項目的內容。倫德研究的問題是—電力企業(yè)如何才能掌握數(shù)據(jù)的威力，預測出究竟哪些樹木會在暴風雨中倒向輸電線，以便避免停電的發(fā)生?

美國約翰斯˙霍普金斯大學教授理查德˙羅思曼的工作則更為基本：治病救人。美國疾病控制和預防中心會通過各家醫(yī)院的報告來預測流感疫情，但這一過程需要數(shù)周時間。2009年，有研究成果似乎表明可以通過分析千百萬條谷歌搜索詞條來更快地預測疫情。諸如“孩子病了”這樣的搜索詞條如果突然增多，就會成為流感疫情的標志，而疾病控制和預防中心此時可能還蒙在鼓里。這就為羅思曼及其同事安德烈婭˙杜加斯提出了一個新的問題—谷歌能否及時預測出流感疫情，幫助醫(yī)院提前做好準備?

文章稱，這些研究人員提出了不同的問題，但他們都是“大數(shù)據(jù)”新時代的有機組成部分—不管是好是壞，這一新現(xiàn)象都將徹底改變我們生活、文化乃至這顆星球的方方面面。

就在四年前，曾有人想在維基百科網(wǎng)上為“大數(shù)據(jù)”編寫條目。但維基百科拒絕了，認為這條短語沒有任何特別之處—只不過是“大”和“數(shù)據(jù)”二詞的簡單結合。時至今日，大數(shù)據(jù)似乎無所不在。有人認為大數(shù)據(jù)引發(fā)了自歐幾里得時代以