数据爆发式增长描述,全球数据呈现爆发增长

数字经济时代，数据成为新的核心生产要素，其重要的战略资源地位和核心科学决策作用日益凸显。数据的潜力取决于数据的采集、存储、计算、管理和应用，其中，数据存储作为数据采集加工后的第一网关，无疑是数字经济中最重要的。海量数据爆发，数据存储为临界电流，数据指数型增长，数据规模从之前的GB、TB、PB、

炸药-3数据孕育了数字技术的发展和应用，但同时也对计算和存储提出了更高的要求。在高性能计算(HPDA)中，计算、存储和网络缺一不可。过去工业创新的重点是追求更高的计算能力。随着大数据、多样的计算能力等相关技术的快速发展，高性能计算的重心开始从以计算为核心向以数据为中心的计算演进；传统HPC开始向高性能数据分析(HPDA)演进。

Da 数据技术是指从各种海量类型数据中快速获取有价值信息的能力。适合大型数据的技术，包括大规模并行处理(MPP) 数据库、数据矿用电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网等。大数据有以下四个特点:第一，数据巨大。比如人类生产的所有印刷品的量数据只有200PB。典型的个人电脑硬盘容量在TB量级，而一些大型企业的数据容量接近EB量级。

目前数据的类型不仅仅是文字，还有图片、视频、音频、地理信息等等。个性化数据占绝对多数。第三，处理速度快。数据处理遵循“1秒定律”，从各类数据中可以快速获取高价值信息。第四，价值密度低。以视频为例。一个小时的视频在持续测试过程中可能只有一两秒有用数据的。

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在信息时代，数据图书馆已经成为企业管理不可或缺的工具。经过一个世纪的发展，目前的数据图书馆行业已经进入快速发展阶段，非关系型数据图书馆盛行，诞生了“数据尚云”的新模式，市场规模达到665亿美元。未来，随着数据的大规模爆发，预计数据库行业的全球市场规模将超过2000亿美元。数据图书馆已经成为企业管理不可或缺的工具。在全球信息化时代，数据 Library逐渐成为很多企业不可或缺的工具。

数据 Library，一种行业技术，起源于美国，在世界各地的企业中得到了广泛的应用。数据库一般可以分为关系型数据库和非关系型数据库。关系型数据 library的基本单元是由二维行列划分组成的表，一个关系型数据 library往往可以覆盖多个行列划分表。表中的每一行代表一个唯一的数据记录，而每一列代表同一数据记录的不同特征。从各种渠道获取的数据经过提取、转换、加载，最终会整合到a 数据仓库中。

Big 数据服务市场处于爆发期。国内大数据概念如火如荼，大数据相关公司如雨后春笋。如何衡量这些大数据公司是否在发展？日前，平台级数据服务公司北京数据唐公司ceo齐宏伟向笔者阐述了目前国内的市场前景。海量数据奠定未来大领域发展的基础数据服务、数据资源量是核心竞争优势。

这是数据唐多年积累的独特优势，也得益于其独特的数据众包平台，通过众包征集数据借助全球40多万社会兼职者(众包)数据产生。齐宏伟指出:“数据资源量是行业壁垒，需要时间积累。近年来，我们利用独特的众包数据集合模式和与行业企业的合作，积累了大量的数据资源，为我们后续的业务发展奠定了坚实的基础。

理解Big 数据，首先要知道Big 数据是什么，Big 数据是指在一定时间范围内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的集合。大号数据的四大特点:一、大量大号数据一开始的特点就是“大号”。从前Map3时代，一个小小的MB级Map3就能满足很多人的需求。但是随着时间的推移，存储单位从过去的GB变成了TB，甚至到了现在的PB和EB。

随着信息技术的飞速发展，数据开始爆发增长。社交网络、移动网络以及各种智能工具都成为了数据的来源，淘宝近4亿会员每天产生商品交易数据约20TB。智能的算法，强大的数据处理平台，新的数据处理技术，迫切需要对如此大规模的数据进行实时的统计、分析、预测和处理，二、速度快是指数据通过算法的逻辑处理速度非常快，一秒定律可以快速从各类数据中获取高价值的信息，这与传统的数据挖掘技术有本质的区别。