大数据的概念：

许多人可能只知道大数据是指大量的数据，但实际上行业内普遍认为，大数据不仅仅是更多数据的堆积。

(1) 大数据的特性

大数据的特点可以用多种词汇来形容。2001年，Doug Laney提出了“3V”模型，包括数据量（Volume）、速度（Velocity）和多样性（Variety）。之后，业界人士又将其扩展至11V，增加了有效性、真实性、价值和可见性等维度。

(2) 大数据与技术

近年来，大数据重新受到关注，不仅因为我们现在拥有比十年前更多的数据量、速度和多样性，还因为新技术尤其是快速发展的开源技术，如Hadoop和NoSQL数据库，推动了大数据的应用。

(3) 数据与大数据的区别

从数据到大数据，不仅是量的累积，更是质的飞跃。传统交易数据是我们过去主要收集、存储和分析的内容。互动数据则来源于用户点击网页等行为。观察数据则是通过自动化手段获得的。

(4) 大数据的信号

SAP公司的Steve Lucas认为，区分世界的不应是数据类型，而是意图和机遇。在“旧世界”，企业记录交易数据后往往束手无策，只能管理“失效的数据”。而在“新世界”，企业可以通过新的“信号”数据来预测未来趋势并采取行动。

(5) 大数据的机会

451 Research的Matt Aslett将大数据描述为“由于技术限制而长期被忽视的数据”。尽管他在技术上使用了“暗数据”这一术语，但他的观点已非常接近大数据的定义。这个定义与大多数文章和讨论中的描述相符，也是笔者较为认可的说法。

(6) 大数据的旧技术新应用

许多项目实际上是利用过去的传统技术，如商业智能（BI）或数据分析工具，现在被重新贴上了大数据的标签。

如何利用大数据：

随着科技的进步，日常生活和工作中的数据量不断增加，我们进入了大数据时代。数据密集型科学将成为新一轮技术革命的基础。随着数据的集中和数据量的增长，对海量数据的安全保护变得更加复杂，数据的分布式处理也增加了数据泄露的风险。

物联网、云计算和移动互联网等新兴技术的发展，使手机、平板电脑、个人电脑以及遍布全球的传感器成为重要的数据来源和载体，BYOD（自带设备办公）模式也随之兴起。

在制造业，企业通过分析网络上的大数据可以更好地了解客户需求和市场动态，从而优化采购和库存管理，减少盲目进货带来的损失。大数据是一种高度应用导向的服务，其标准和产业格局尚未完全形成，这为中国提供了跨越发展的机会，但也需要避免盲目跟风。

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