我国首次提出大数据,中国大数据的提出过程

理解这一点很重要，也正是这一点让这项技术有潜力走向很多企业。大数据的四个“V”，或者说特征，有四个层次:一是数据量巨大。从TB级跳到PB级；第二，数据类型多。前面提到的博客、视频、图片、地理信息等等。第三，价值密度低。以视频为例，在持续监控的过程中，可能有用的数据只有一两秒钟。第四，处理速度快。

bigdata 2008年8月中旬指的是在可承受的时间范围内，传统软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。在维克多·迈耶、勋伯格和肯尼斯·库克耶合著的《大数据时代》中，大数据是指所有的数据都用于分析和处理，而没有随机分析(抽样调查)的捷径。大数据的4V特征:体量(海量)、速度(高速)、多样性(多样性)、价值(价值)。

“大数据”是一种海量的、高增长的、多样化的信息资产，需要新的处理模式来拥有更强的决策力、洞察和发现力以及流程优化能力。根据维基百科的定义，大数据是指在可承受的时间范围内，无法被常规软件工具捕获、管理和处理的数据集合。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些有意义的数据进行专业化处理。换句话说，如果把大数据比作一个行业，那么这个行业盈利的关键就在于提高数据的“处理能力”，通过“处理”实现数据的“增值”。

当前大数据技术的基础起源于21世纪初，由谷歌提出的分布式计算模型MapReduce和分布式文件存储系统Google(GFS)奠定。MapReduce通过将大规模数据分割成小块，分布到多台机器上并行处理，从而加快数据处理速度。GFS解决了数据存储和管理的问题，将数据分成多个块，存储在不同的服务器上，保证了数据的可靠性和高可用性。

大数据可以追溯到2000年左右。当时随着互联网的发展，企业、政府等机构开始积累海量数据。人们开始意识到这些数据可能包含商业和社会价值。随后几年，随着技术的发展和学术研究的深入，大数据的概念逐渐清晰，成为热门话题。直到2010年代，大数据才开始迅速普及和应用。大数据应用于各个行业，包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、娱乐等社会行业，各行各业都已经融入了大数据的痕迹。

2.金融行业:大数据在金融创新的三大领域发挥着重要作用:高频交易、社会情绪分析、信用风险分析。3.汽车行业:利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车将在不久的将来进入我们的日常生活。4.互联网行业:借助大数据技术分析用户行为，进行产品推荐和针对性广告投放。5.餐饮行业:利用大数据实现餐饮线上到线下，彻底改变传统餐饮运营模式。

美国数据科学家维克托·迈耶·勋伯格首先提出了大数据。推荐他的两本书《删除》和《大数据时代》。随着互联网经济的快速发展，大数据的概念突然变得很时髦，人人都可以谈论大数据。然而，与这种现象相反的是，很多人其实并不了解大数据，甚至简单地将其理解为一个庞大的数据，一个浩瀚的数据海洋。然而，大数据并没有这么简单。首先说一下大数据概念的提出者。

他革命性地指出，大数据的信息风暴将改变我们的生活、工作甚至思维。其中，给我印象最深的是对人类思维常规的挑战，即放弃因果关系，关注事物之间的相关性。毫无疑问，维克托·迈尔·舍恩伯格的声明已经成为现实。大数据真的在以雷霆万钧的速度改变着人们的生活，成千上万的网站，无人驾驶汽车等等。大数据时代的科技产品给我们的生活带来了翻天覆地的变化，这种变化还将继续。

bigdata，即巨量数据，是指无法通过目前主流的软件工具在合理的时间内捕获、管理、处理和整理的所涉及的信息，以帮助企业做出更加积极的商业决策。在维克多·迈耶、勋伯格和肯尼斯·库克耶合著的《大数据时代》中，大数据是指所有的数据都用于分析和处理，而没有随机分析(抽样调查)的捷径。这个定义是“大数据”的研究机构Gartner给出的。

麦肯锡全球研究院给出的定义是:规模远远超出传统数据库软件工具在获取、存储、管理和分析方面能力的数据集，具有数据规模海量、数据流动迅速、数据类型多样、价值密度低四大特征。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些有意义的数据进行专业化处理，换句话说，如果把大数据比作一个行业，那么这个行业盈利的关键就在于提高数据的“处理能力”，通过“处理”实现数据的“增值”。