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大数据 数据创新 5大数据全文共11页，当前为第1页。 大数据的定义 麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。 对于"大数据"（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。"大数据"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。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。 5大数据全文共11页，当前为第2页。 特征 5大数据全文共11页，当前为第3页。 数据创新1：数据再利用 2009年Google利用搜索关键词成功预测流感。 物流公司出售汇总数据。 5大数据全文共11页，当前为第4页。 数据创新2：重组数据 有时，处于休眠状态的数据的价值只能与另一个截然不同的数据集才能释放出来。 如使用手机是否增加致癌症率。 5大数据全文共11页，当前为第5页。 数据创新3：可扩展数据 Google街景与GPS采集 5大数据全文共11页，当前为第6页。 数据创新 大数据，作为一种现代信息技术的核心概念，已经深深地影响了我们的生活和工作方式。它的本质在于处理海量、高增长速度和多样化的信息资产，超越了传统数据库工具的能力。麦肯锡全球研究所和Gartner对大数据的定义强调了其在决策、洞察和流程优化上的能力，以及对新处理模式的需求。 大数据的特征主要包括： 1. 数据量大：数据规模巨大，无法通过常规手段进行处理。 2. 增长速度快：数据以极快的速度积累，要求系统能够实时响应。 3. 数据多样性：数据来源广泛，包括结构化、半结构化和非结构化数据。 4. 价值密度低：大量的数据中蕴含的价值信息相对较少，需要高效的数据挖掘技术来提取价值。 5. 实时性：数据的时效性非常关键，过时的信息可能会失去价值。 数据创新是大数据应用的重要体现，主要体现在以下几个方面： 1. 数据再利用：如Google通过分析搜索关键词预测流感趋势，展示了数据的新用途。 2. 重组数据：不同数据集的融合可以揭示新的洞察，如研究手机使用与癌症风险的关系。 3. 可扩展数据：如Google街景和GPS数据结合，为地图服务提供了更丰富的信息。 4. 数据的折旧值：数据的有效性和实时性意味着随着时间的推移，其价值可能会降低，但仍存在潜在价值。 5. 数据废气：用户在线交互产生的副产品，如浏览记录、停留时间等，这些数据可以成为公司竞争优势。 数据创新还包括开放数据的实践，政府作为大量信息的采集者，开放数据可以促进公众参与和创新，提高数据的利用效率。同时，数据的开放也带来了隐私保护、安全性和合规性的挑战。 总结来说，大数据不仅是技术的变革，更是一种思维方式的转变。它让我们有能力从海量信息中发现模式，预测趋势，驱动业务创新，并影响政策制定。随着技术的发展，掌握大数据分析和理解大数据思维的人将在21世纪的竞争中占据优势。大数据与云计算的结合，正逐步揭示出我们这个数字化时代的深层秘密，为未来的决策和创新提供了前所未有的可能性。