大数据分析是目前IT行业非常热门的一个领域，它涉及到从海量的数据集中提取有价值的信息和知识的能力。本文将针对大数据及其相关软件技术进行详细的分析，包括大数据的定义、特征、来源、产生主体、拥有者以及如何利用大数据等核心知识点。
大数据是一个无法用传统数据库工具在一定时间内进行抓取、管理和处理的数据集合。它的特征被称为“4V”：Volume（大量）、Variety（多样性）、Value（价值）和Velocity（速度）。具体而言，大量指的是数据的体积非常庞大；多样性涉及结构化、半结构化和非结构化数据，如日志、BLOG、微博、音频、视频等；价值是指数据中蕴含的潜在价值巨大，但价值密度低，需要高级算法提取；速度则是指数据处理的快速性，因为数据需要在极短的时间内被分析利用。
大数据的发展可以分为三个阶段：第一阶段是20世纪90年代之后，主要在科技技术领域内应用，例如气象地图分析、物理分析、基因图谱分析等；第二阶段是从2003到2010年，互联网和电子商务兴起，大型互联网公司开始使用分布式计算来处理海量数据，例如Google、Yahoo、Facebook等；第三阶段是2010年以后，大数据的应用已扩展到经济和社会的各个领域，政府、联合国、世界经济组织以及各行各业的企业和组织开始关注数据开放和大数据应用。
大数据的来源非常广泛，包括互联网、移动互联网、社交网和物联网等。其中80%的数据为复杂的非结构化数据，如Web网页、WEB点击流、文档、社交网络、物联网等；20%的数据是结构化数据，如电话呼叫、各种日志、移动设备数据、多媒体数据等。数据的产生主体主要包括机器与机器/人互动，比如RFID、视频监控、M2M日志、传感器数据；也包括人与人互动，如微信、微博、博客、视频、日志和音频等。
在大数据拥有者方面，拥有平台的人通常拥有大数据。例如，大门户、搜索、电商、社区、运营商、交易平台（如银联和交易所）、以及平台合作商（如淘宝店主、APP应用、互联网公司）通常都有大数据。此外，拥有信息系统的大企业也拥有大数据，比如工商银行、中石化等。没有数据的企业竞争力将会降低。
在利用大数据方面，途径包括政府和学术机构开放数据、生态系统共享数据、商业机构交换购买数据以及数据开放组织的努力等。大数据的应用流程包括数据产生、数据聚集、数据分析和数据利用。在数据利用层面，企业可以进行报表、报告、可视化图表、社交网络分享等操作。此外，企业还能够集聚企业应用的数据，并在内部业务系统中利用这些数据进行客户分析、产品分析、市场分析、工程分析和绩效分析。企业外部的数据，如通过电子采购、电子商务、客户服务系统等生成的外部结构化数据，以及通过企业外部网站、移动应用、社交网络、传感器、视频监控设备等产生的非结构化数据，都可以被集聚和处理，用于风险分析、形势预测、文化分析、行为模式分析、经济预测和公共安全分析等。
赵刚博士是北京赛智时代信息技术咨询有限公司的创始人和总经理，同时也兼任多个专家和高级会员职位。他在信息化领域耕耘超过10年，服务超过100家政府和企业客户，发表若干篇文章并著有多部专著，对大数据的理论和实践有深入的研究。
本文还提到了大数据处理的关键技术，包括Hadoop、Storm、Spark和内存计算等。Hadoop是一个由Apache基金会开发的开源框架，它允许分布式存储和处理大数据集。Storm是一个实时计算系统，能够快速处理大量数据流。Spark则是一个开源的集群计算系统，特别适合于大规模数据处理。内存计算是指将数据直接存储在计算机内存中，而不是硬盘，从而显著提高数据处理速度。
大数据分析是一个复杂而多面的课题，它涉及到数据本身、业务应用场景以及处理这些数据所需的技术。大数据所具有的特征使得它成为了21世纪的一种新型自然资源，能够为企业和组织带来巨大的商业价值。
