京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
你必须知道的关于大数据的七个概念
在大多数人根本不知道大数据(Big Data)到底是什么的时候,不可否认的是,大数据已经在 21 世纪掀起一场惊涛骇浪。
根据研究机构 IDC(国际数据资讯公司)的分析,这个世界上的资料正在以每两年就翻倍的惊人速度增加中。了解大数据、如何利用巨量资料,成了人人关心的重点议题。
尽管大数据的定义各家歧异,但基本上,大数据领域里的每个人都同意一点:大数据不仅仅是指更多资料而已。这篇文章整理出 7 个重要的大数据观点,希望大家不只是看着大数据的表皮,而能用不同的角度深入检视大数据。
大数据的 3Vs 定义是目前为止最受推崇且最广为人知的说法。3Vs 由 Gartner 的分析师 Doug Laney 最早在 2001 年时提出,分别代表资料量 Volume、资料传输速度 Velocity、资料类型 Variety。从那之后,便有人在 3Vs 之外陆续提出更多「V」, Veracity、Validity、 Value、Visibility 等,其中又以 Veracity (真实性)最被普遍认同。
大数据并不是什么崭新的概念,好几十年前 CERN 的科学家就在处理每秒上看 PB (Peta Bytes)巨量资料。那为什么一直到近几年“大数据”这颗原子弹才被投到科技圈,轰得人人叁句不离大数据?
现今要处理的资料量更庞大、资料产生跟处理速度更惊人、资料来源更多样,于是处理、储存大量资料的新技术跟工具快速发展,像是开源软体 Hadoop 跟 NoSQL 资料库。新科技诞生后,开发者跟使用者需要一个专业名词来与之前的科技作出区别,于是“大数据”一词因应而生。
因此大数据不只是指资料,也指这些用来分析、处理巨量资料的新兴科技。
“Big Data is the new tools helping us find relevant data and analyze its implications.”
现今”大数据“所涉及的资料已经和过去的资料已经不同了。根据 Hortonworks 公司战略副总裁 Shaun Connolly 的说法1,过去的资料大部分是人工手记下来的交易纪(Transactions),现在则是机器替我们记录下来的交易资料;除此之外,还有人们跟事物、企业间的互动资料(Interactions),例如人们在网路上点击网页跟连结的纪录;最后则是机器自动生成、累积下来的观察资料(Observations),例如智慧型家居产品记录下来的室温变化等。
因此 Shaun Connolly 定义大数据是由交易、互动、观察资料所组成的资料型态。
“Big Data = Transactions + Interactions + Observations”
SAP 公司的高管 Steve Lucas 不以资料型态来看待大数据,而是以目的(intent)跟时机(timing)。在过去,企业收集到的资料只能在事情发生后引以为鉴,但现在企业收集到的是「新讯号」2,可以在事情发生前得到前兆跟提示,进而做出行动来影响事情结果。例如某品牌广告在社群网站上的「讚」数、点阅率如果跌落谷底,公司便可以预期接下来产品销售量一定也会惨不忍睹;同样的情形在过去时,公司所得到的数据就是产品发售后的销售量。
“Big Data is the new signals.”
根据 451 Research 的数据专家 Matt Aslett,他将大数据定义为“以前因为科技所限而忽略的资料”,这个说法也受到许多人的赞同,因为多半提起大数据时,都是在讨论这些以前无法分析处理、囊括其中的资料。
“Big Data is data that was previously ignored because of technology limitations.”
其实他在文中并不是用 Big Data 一字,而是使用“Dark Data(暗数据)”。事实上许多公司都使用暗数据这个字,因为当资料变“暗”了,便表示一个漏掉的讯息、错失的机会,在企业策略中留下一个盲点4。一直以来,各企业雇用数据专家的目的就是希望能“点亮”这些暗数据(illuminate the Dark Data),观察到以前不曾注意过的趋势、做出更全面的考量。
也因此,SAP 曾经做过一个调查显示,将近 76% 的企业高管们视大数据为“机会”。个人也满喜欢这个观点,毕竟现在各公司在推动大数据的塬因,就是希望能掌握全面的讯息、把握住这些机会!
“A new survey by SAP suggests that nearly 76 percent of executives see “Big Data” as an opportunity” 5
着名的摄影师和出版人,前《Time(时代)》、《Life(生活)》、《National Geographic(国家地理)》杂誌摄影师,负责过有史以来最大摄影项目的 Rick Smolan ,在他的着作《大数据的人性面孔》(The Human Face of Big Data)一书中,则给了大数据一个最完美的哲学定义 ——“大数据是帮助地球建构神经系统的一个过程,在这系统中,我们(人类)不过是其中一种感测器。”
“Big Data is the process of helping the planet grow a nervous system, one in which we are just another, human, type of sensor.”
深奥吧?如果你读过《大数据的人性面孔》一书,相信你应该会对这个比喻点头如捣蒜。
也有部份人认为,“大数据”一词被严重滥用,大数据只是商业智慧(Business intelligence)或商业分析(Business analytics)演化后的新字。
从 Google Trend 里可以看出,从 2004 年到现在,“Big Data”一字的搜寻次数从 2011 年开始飙涨的同时,人们对“Business intelligence”的兴趣则是持续降低。“Business analytics”趋势虽然小幅上涨,但短时间应该不可能赶上另外两个字的风潮。
以上七个定义/观点无论认同与否,相信大家都同意的是:Big Data 绝对是个“Big Deal”,接下来几年里,大数据将带来无限商机。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的实操体系中,统计基本概念是不可或缺的核心根基,更是连接原始数据与业务洞察的关 ...
2026-02-11在数字经济飞速发展的今天,数据已成为核心生产要素,渗透到企业运营、民生服务、科技研发等各个领域。从个人手机里的浏览记录、 ...
2026-02-10在数据分析、实验研究中,我们经常会遇到小样本配对数据的差异检验场景——比如同一组受试者用药前后的指标对比、配对分组的两组 ...
2026-02-10在结构化数据分析领域,透视分析(Pivot Analysis)是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常用、最高效的核心实操方法之 ...
2026-02-10在SQL数据库实操中,字段类型的合理设置是保证数据运算、统计准确性的基础。日常开发或数据分析时,我们常会遇到这样的问题:数 ...
2026-02-09