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半個世紀以來，隨著計算機技術全面地融入社會生活，信息爆炸已經累積到了一個開始引發變革的程度：全球每秒鐘會有290萬封電子郵件發送、Youtube上每天會有28萬個小時的視頻上傳、推特上每天會有5千萬條消息發布、亞馬遜上每天會右6.3萬筆訂單產生……以上只是2015年的統計數據，人類社會的數據出還呈指數級地增長；同時.大員新的數據源的出現導致了各種半結構化、非結構化數據爆發式地增長，這些由我們創造的數據已經超越了傳統數據處理技術所能應對的范疇，由此誕生“大數據”的說法。
麥肯錫是研究大數據的先驅.其給出的大數據的定義是：大小超出常規的數據庫工具獲取、存儲、管理和分析能力的數據集。同時強調,大數據不僅體現在數據量大，還表現為數據類型復雜。雖然各行各業各研究機構也都給出了有關大數據的不同定義,但基本圍繞大數據的4V特征.即：海量的數據規模(Volume)、快速的數據流轉和動態的數據體系(Velocity),多樣的數據類型(Variety)和巨大的數據價值(Value),并且達成了從“數據”走到“大數據”，不僅是量變.而且是質變的共HU“大數據”的概念可以從技術和管理兩個角度來解讀。
.從技術角度解讀大數據
從技術的角度看，大數據技術是基于對當前海出異構數據的處理需求產生的一系列技術的總稱。提及大數據技術，必然繞不開云計算。一定程度上,二者如同手心手背的關系,相輔相成，甚至容易將大數據與云計算捆梆在一起談論。借用《大數據云計算關系》一文中的直白介紹：大數據技術是海笈數據的高效處理,云計算技術是硬件資源的虛擬化,二者的區別在于大數據注重資源處理，云計算注互資源分配。但同時二者關聯密切：大數據需要云計算支撐.云計算為大數據處理提供平臺。
處理大數據最典型的技術包括與云計算有關的分布式文件系統GFS(GoogleFileSystem)、分布式并行數據庫BigTable,開源軟件平臺Hadoop和批處理技術MapReduce,以及一系列數據可視化技術。分布式文件系統為整個大數據提供了底層的數據貯存支撐架構；在:分布式文件系統的基礎上建立的分布式數據庫，提高了數據訪問速度；在一個開源的數據實現平臺上利用各種大數據分析技術可以對不同種類、不同需求的數據進行分析整理并得出有益信息；最終利用各種可視化技術形象地顯示給數據用戶，滿足用戶的各種需求。
.從管理角度解讀大數據
從管理上看，大數據與固定資產、人力資源一樣，也是一種生產要素，能支持現代經濟增長和創新活動,為人類社會自上而下各行各業所帶來的變革機會可能比技術突破意義更為重大。目前,大數據在數據密集型行業的應用已經初見端倪，比如在金融行業,對大數據的分析可以為金融機構實現快速科學決策與服務創新提供支撐。金融行業的數據量十分龐大.但信息化程度相對較高,數據管理相對集中,有良好的大數據分析利用基礎。時下“實時個性化營銷推薦”“保險理賠的數據陷藏關系分析”“資金鏈流動性分析”“動態實時投資分析”“風險預警管理應用”和“防欺詐分析”已經成為金融業的大數據熱門話題。
在大數據時代,大到公共領域的政府決策，小到商業機構的營銷分析，已經越來越多地依靠數據.整個社會的決策模式正朝著數據驅動的方向演變。美國總統奧巴馬依靠競選團隊的數據分析而做出的競選決策.沃爾瑪連鎖超市因“啤酒與尿布”的購物籃數據分析而獲得大批利潤等，都是大數據時代由數據驅動決策的經典案例。由于任何活動都會產生數據，所以數據驅動的決策模式會對所有行業產生顛覆性的影響。于是,就企業而言，將大數據理解為一種管理思維比單純地理解為技術更有益處。或許,大數據會在未來某個階段被定義為：對人類世界的真實還原，并且不斷地滿足我們的任何愿望。曾經我們依靠它來決策一些事情，現在我們依靠它來直接抵達我們想要做的事情。我們所有的行為都已經成為我們決策的一部分。
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