大数据（big data），指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产
　　事实上，大数据是一个包含了技术和商业两个层面的综合性的概念。
　　一方面是技术层面的。在技术层面，数据并不是一个新鲜的概念，从计算机诞生的那一刻起就伴随着数据的产生，但是在那个时候并没有大数据的概念。一直以来，要进行海量的数据存储、高效的数据计算，都需要有非常强大的计算机来支撑，而动辄百万美元计价的大型机的硬件成本和每月数万美元的维护成本并不是每一个企业都能够承担的。在高昂的成本面前，数据的使用成为了企业的一种“奢侈品”，并没有得到很大的普及。最近几年来，技术在不断地进步和发展，类似于Hadoop这样的分布式存储和计算系统的出现，大大提高了数据存储和计算的效率，使海量数据应用于商业变成了可能。大数据的概念也开始被越来越多的人关注。
　　另一方面是商业层面的。对于商业而言，最重要的是能够让企业通过数据获得更多的收益。传统意义上的数据是面向业务的，对于每一条业务线来说都会有数据的积累，相信很多企业已经在这方面做得很好了，可以说“量”已经足够了。如果连“量”这方面都没有做好，那我觉得有必要先去修炼一下内功，毕竟数据不是一天就能建成的。而能够让商业产生更大价值甚至颠覆性创新的则是多样性的数据。这个多样性是指能够将多种数据连接在一起看，通过彼此之间的关联和互动让数据产生商业的价值。比如最近一段时间流感比较严重，谷歌公司的“流感趋势”预测模型就受到了很多人的关注。作为一家互联网公司，谷歌是如何知道流感趋势的呢？它的核心价值就在于大数据的应用。谷歌通过分析发现，在流感的不同阶段，某些与流感有关的药品、症状的关键词会表现出不同数量和特征，谷歌正是通过这种多样性数据的关联来发现了数据价值。
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