大数据最核心的价值—同源思想聚焦(大数据分析核心,关键词优化)

结合用户需求有针对性地调整和优化自身，就是大数据的价值

数据，让一切有迹可循，让一切有源可溯。我们每天都在产生数据，创造大数据和使用大数据，只是，你，仍然浑然不知。

大数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。

百度知道和知乎问答里一直有小伙伴在问这个问题，比如“大数据时代，生活和思维发生了哪些变”、“大数据时代给我们的生活带来了哪些好处呢?”以及“大数据时代生活将会有怎样的变化”等等。看着大家热火朝天的在了解大数据、认识大数据和讨论大数据，我很开心，这说明大数据已经渐渐被大众所接受，也标志着大数据产业正在走向成熟化和大众化。

问题总归是要解决的。今天不聊产业不聊宏观思想不聊市场规模，仅从普通人的角度来和大家谈谈大数据。

要想明白大数据，首先就要明白数据的意义。有关数据，百度百科是这么说的：

数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。

百科对数据的特性进行了定义，“客观”、“可以鉴定”“可识别”“符号”。其实数据最大的意义是提供了“维度”和“可度量”，让人可以对复杂的事情进行量化。

数据类型繁多(Variety)。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。

价值密度低(Value)。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。

处理速度快(Velocity)。大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。

（Github：OpenTripPlanner和MTA ）

看看专家们怎么说。

舍恩伯格，大数据时代

不是随机样本，而是全体数据；不是精确性，而是混杂性；不是因果关系，而是相关关系。

埃里克·西格尔，大数据预测

大数据时代下的核心，预测分析已在商业和社会中得到广泛应用。随着越来越多的数据被记录和整理，未来预测分析必定会成为所有领域的关键技术。

城田真琴，大数据的冲击

从数据的类别上看，“大数据”指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。 它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。

2010年《Science》上刊登了一篇文章指出，虽然人们的出行的模式有很大不同，但我们大多数人同样是可以预测的。这意味着我们能够根据个体之前的行为轨迹预测他或者她未来行踪的可能性，即93%的人类行为可预测。

随着计算机的处理能力的日益强大，你能获得的数据量越大，你能挖掘到的价值就越多。

实验的不断反复、大数据的日渐积累让人类发现规律，预测未来不再是科幻电影里的读心术。

如果银行能及时地了解风险，我们的经济将更加强大。

如果政府能够降低欺诈开支，我们的税收将更加合理。

如果医院能够更早发现疾病，我们的身体将更加健康。

如果电信公司能够降低成本，我们的话费将更加便宜。

如果交通动态天气能够掌握，我们的出行将更加方便。

如果商场能够动态调整库存，我们的商品将更加实惠。

最终，我们都将从大数据分析中获益。