麥肯錫公司大數據報告

『壹』 大數據的起源是金融還是公共管理，互聯網

大數據的起源是互聯網。大數據目的是為了更好了解客戶喜好，它將海量碎片化專的信息數屬據進行篩選、分析，並最終歸納、整理出企業需要的咨訊。而這些海量的信息則來源於互聯網。

資料擴展

大數據主要的幾個應用領域及發展前景

1.電商行業是最早利用大數據進行精準營銷，它根據客戶的消費習慣提前生產資料、物流管理等，有利於精細社會大生產。

2.大數據在金融行業應用范圍是比較廣的，它更多應用於交易，現在很多股權的交易都是利用大數據演算法進行，這些演算法現在越來越多的考慮了社交媒體和網站新聞來決定在未來幾秒內是買出還是賣出。

3.大數據還被應用改善我們日常生活的城市。例如基於城市實時交通信息、利用社交網路和天氣數據來優化最新的交通情況。目前很多城市都在進行大數據的分析和試點。

4.基因技術是人類未來挑戰疾病的重要武器，科學家可以藉助大數據技術的應用，從而也會加快自身基因和其它動物基因的研究過程，這將是人類未來戰勝疾病的重要武器之一，未來生物基因技術不但能夠改良農作物，還能利用基因技術培養人類器官和消滅害蟲等。

『貳』 大數據信息來源於哪裡為什麼有虛假

• 大數據概念最初起源於美國，是由思科、威睿、甲骨文、IBM 等公司倡議發展起來的。大約從2009年始，「大數據」成為互聯網信息技術行業的流行詞彙。

• 大數據是一個不斷演變的概念，當前的興起，是因為從IT技術到數據積累，都已經發生重大變化。當今世界，大數據無處不在，它影響到了我們的工作、生活和學習，並將繼續施加更大的影響。

關於「大數據」概念產生的來龍去脈:

• 「大數據」的名稱來自於未來學家托夫勒所著的《第三次浪潮》

  盡管「大數據」這個詞直到最近才受到人們的高度關注，但早在1980年，著名未來學家托夫勒在其所著的《第三次浪潮》中就熱情地將「大數據」稱頌為「第三次浪潮的華彩樂章」。《自然》雜志在2008年9月推出了名為「大數據」的封面專欄。從2009年開始「大數據」才成為互聯網技術行業中的熱門詞彙.

• 最早應用「大數據」的是麥肯錫公司（McKinsey）.對「大數據」進行收集和分析的設想，來自於世界著名的管理咨詢公司麥肯錫公司。麥肯錫公司看到了各種網路平台記錄的個人海量信息具備潛在的商業價值，於是投入大量人力物力進行調研，在2011年6月發布了關於「大數據」的報告，該報告對「大數據」的影響、關鍵技術和應用領域等都進行了詳盡的分析。麥肯錫的報告得到了金融界的高度重視，而後逐漸受到了各行各業關注。

• 「大數據」的特點由維克托•邁爾-舍恩伯格和肯尼斯•庫克耶在《「大數據」時代》中提出維克托•邁爾-舍恩伯格和肯尼斯•克耶編寫的《大數據時代》中提出：「大數據」的4V特點：

• Volume（數據量大）

• Velocity（輸入和處理速度快）

• Variety（數據多樣性）

• Value（價值密度低）

『叄』 大數據時代的產生背景

一、大數據時代城市管理的機遇：
首先,有利於數字化城市建設。城市化過程中出現的管理問題，傳統的城市管理方式早已對我國出現的城市問題束手無策,在大數據時代到來的背景下,數字化城市建設就呼之欲出。
其次,有利於電子政務建設。長期以來,我國政府在處理公共事務時都基本採用了傳統的處理方式,紙質化的模式占據了主要地位。隨著信息技術的不斷更新以及大數據時代的到來,電子政務也隨之應運而生。由於大數據時代的特點以及不斷更新發展,電子政務的形式也不斷得到更新。
最後,有利於智慧城市建設。智慧城市建設則是在大數據技術上產生的城市建設和管理方案。可見,大數據時代的到來更加有利於我國的智慧城市建設,為智慧城市的最終建成提供真實可靠的信息基礎。會在一定程度上難以實現真正共享。另外,因為信息化很不平衡,各地各部門使用的信息技術標准很難統一,最後導致數據孤島的現象也並非個例。
二、大數據時代城市管理的挑戰 ：
大數據時代,機遇存在的同時也不可避免會遇到許多挑戰,數據開放不足、數據共享不足、數據質量不優等等都面臨著嚴峻的挑戰。
首先，數據開放不足。數據是信息的重要載體,信息的公開在一定意義上就是數據的公開。在所有的數據公開中,政府相關數據公開尤為引人矚目。國外早就對數據公開確立了「公開為原則,不公開為例外」的原則,我國也有類似規定,但是真實執行情況令人堪憂。
其次，數據共享不足。就目前來看,誰掌握了大量真實可靠的信息,誰就掌握了主動權,信息在一定程度上就是權威的象徵,權力和利益的象徵。再者,政府各部門大部分存在利己傾向, 信息就會在一定程度上難以實現真正共享。另外,因為信息化很不平衡,各地各部門使用的信息技術標准很難統一,最後導致數據孤島的現象也並非個例。
然後，數據質量不優。數據質量問題直接影響依靠數據獲得的信息的真實有效性,最終影響整體決策的有效性。數據質量主要包括數據的真實性、完整性和有效性。數據在收集、整合、存儲和使用四個階段當中,每個階段都極有可能出現數據質量問題。在我國城市管理中,各級各部門每天都會面對大量繁瑣的數據,數據收集渠道主要有下級單位上報數據、調查統計、普查等等,每一個渠道也同樣會有很多因素影響數據質量。

『肆』 2011年什麼公司發布報告,大數據開始被收關注

麥肯錫公司。大數據（big data），IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。2011年麥肯錫公司發布《大數據：創新、競爭和生產力的下一個新領域》報告，大數據開始備受關注。麥肯錫咨詢公司?麥肯錫公司是世界級領先的全球管理咨詢公司。

『伍』 大數據的起源是哪裡

• 大數據概念最初起源於美國，是由思科、威睿、甲骨文、IBM 等公司倡議發展起來的。大約從2009年始，「大數據」成為互聯網信息技術行業的流行詞彙。

• 大數據是一個不斷演變的概念，當前的興起，是因為從IT技術到數據積累，都已經發生重大變化。當今世界，大數據無處不在，它影響到了我們的工作、生活和學習，並將繼續施加更大的影響。

『陸』 如何應對大數據時代的變革機遇挑戰

大數據搭著信息時代的快車來到了我們的面前，數據的價值逐漸為人們所重視，同時也讓數據分析師的身價倍增。而隨著大數據分析工具等大數據應用技術的出現，未來的數據分析師又將遇到怎樣的挑戰和機遇呢?
工具搶了人的飯碗?
很多大數據分析工具的設計起點非常高，定位了數據分析過程中所需要的大部分功能。很多工具的功能涵蓋了從數據前期整合、收集到挖掘、分析乃至末端的數據可視化的整個數據分析過程，功能不可謂不強大。
但如果僅憑這些就認定大數據分析工具能取代數據分析師，未免有些杞人憂天了。恰恰相反，大數據分析工具不是數據分析師的競爭者，而是協助者。工具本來就是為人服務的，數據分析師的專業素養讓其能很好的發揮大數據分析工具的性能，二者相輔相成，是友非敵。
企業的支持
雖然大數據的概念已經普及，但是很多企業還是留存有一些傳統的觀念。很多企業雖然重金聘用了數據分析師甚至是組建了數據分析師團隊，但是卻並沒有建立完善的數據價值體系。對數據分析工作缺乏理解與支持。
相對於數據管理，數據分析工的工作重心還應該放在「挖掘數據價值」上。企業與數據分析師直接缺少職能的溝通，將直接影響企業對數據分析師工作性質的定位;同時，企業應該建立資料庫並部署大數據分析工具，為了能更好地對接用戶，也為企業和數據分析師留有足夠的空間。
從幕後到台前的轉變
以往的業務人員經常要磨破嘴皮才能得到別人的認同，而現在許多企業正在考慮讓數據分析師帶著數據分析結果去談業務。打算以「讓數據說話，以數據服人」去贏得客戶的信任。而主要的實施過程，是靠數據可視化技術來實現的。
數據可視化技術讓數據能以圖表和視頻的方式直觀地展示在人們面前，而數據分析師作為數據的管理者和挖掘者，是最適合不過的講解人了。這樣就要求數據分析師不僅要有扎實的數據分析能力，還要能提取數據精髓，並將之演講出來以獲得他人的認同。從幕後轉到台前，這裡面會需要許多技能，數據分析師的工作性質也將發生改變。
在大數據時代，數據分析師所扮演的角色不可能是一成不變的。而只有順應時代的潮流，響應時代的需要，數據分析師這個行業才能繼續生存並發展。其實，大數據分析工具，數據可視化這些技術的出現固然使行業受到了影響與挑戰，但對於數據分析師來說，未嘗不是一次擺脫傳統束縛的機遇!

『柒』 簡述什麼是大數據時代

在我們還沒有弄明白什麼是雲計算，什麼是物聯網的時候，大數據時代來了。大數據時代帶來的變革影響著我們生活和工作的方方面面。那麼，什麼是大數據時代？我們舉例說明！
「大數據時代」首次被提出
最早提出「大數據時代」到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫。 2011年5月，全球知名咨詢公司麥肯錫(McKinsey&Company)肯錫全球研究院（MGI）發布了一份報告--《大數據：創新、競爭和生產力的下一個新領域》，大數據開始備受關注，這也是專業機構第一次全方面的介紹和展望大數據。報告指出，大數據已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。
報告還提到，「大數據」源於數據生產和收集的能力和速度的大幅提升--由於越來越多的人、設備和感測器通過數字網路連接起來，產生、傳送、分享和訪問數據的能力也得到徹底變革。
大數據在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日，卻因為近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。進入2012年，大數據（bigdata）一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，並命名與之相關的技術發展與創新。
舉個實際生活中的例子，大約20年前，亞馬遜剛成立時，傑夫·貝索斯讓50個書評員來為他賣書，他意識到不僅僅可以請人來寫書評，還可以用數據技術來提供圖書推薦。起初他使用的是小數據，不是大數據，把客戶進行分類，比如說有人對中國旅遊或者是對園藝感興趣，系統會自動提供推薦。他的同事告訴他，剛剛開始使用這個數據推薦時，使用體驗並不好;在進一步分析後，亞馬遜決定不對人進行分類，而是對用戶的需求分類。這個做法做法非常成功，以至於到今天，推薦系統為亞馬遜帶去30%的銷售收入。
什麼是大數據時代？我們再通俗一點講，就是在不影響你隱私的前提下，讓你的生活很便捷。例如我要去北京出差，我忙完手裡的事情，樓下已經有專車在等候送我去機場，專車根據大數據實時路況選了一條最優方案把我准點送達機場，下飛機的時候，車子已經在等我，並且把我送到了我比較喜歡而且價位適合的賓館，到了賓館，我喜歡的美食已經准備妥當，房間溫度已經達到最佳，浴室水溫已經正好合適，我喜歡的美人已經在床上寬衣解帶等候寵幸……
大數據時代就是能夠根據我實時產生的數據來不斷給我匹配我想要的東西，讓生活超級便捷。

『捌』 大數據是什麼

大數據是什麼意思呢?
如果從字面意思來看，大數據指的是巨量數據。那麼可能有人會問，多大量級的數據才叫大數據?不同的機構或學者有不同的理解，難以有一個非常定量的定義，只能說，大數據的計量單位已經越過TB級別發展到PB、EB、ZB、YB甚至BB級別。
最早提出「大數據」這一概念的 是全球知名咨詢公司麥肯錫，它是這樣定義大數據的：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合,具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型以及價值密度低四大特徵。
研究機構Gartner是這樣定義大數據的：「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流轉優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。若從技術角度來看，大數據的戰略意義不在於掌握龐大的數據，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理，換言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業盈利的關鍵在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。

『玖』 大數據的歷史

一、大數據的陷阱作文

李娜再度奪得大滿貫，超越了張德培的華人大滿貫紀錄，非舉國體制下的奇跡造就了舉國的愉悅。

在總結李娜成功因素的時候，也再次看到了這樣的言論：是大數據起到了重要的作用。但這次李娜奪冠，最靠譜的解釋就是李娜在卡洛斯的幫助下大大提升了心理層面的戰鬥力。

在技術層面領先的前提下，李娜在整場比賽中克服了節奏問題，她具備了一顆冠軍的心臟。2012年9月6日，代表亞洲網球至高水平的中國選手李娜在美國迎戰名將小威廉姆斯。

當時，IBM公司在綜合了美網過去8年的全部比賽數據之後，為參賽球員制定了「Keys to the march」的比賽制勝策略。李娜一方獲得贏球的關鍵包括3個指標：1.一發得分率超過69%;2.4-9拍相持中得分利率要超過48%:3.發球局30-30或40-40時得分率要超過67%。

比賽結果是，李娜潰敗。比賽結束後，IBM高調地宣布李娜僅僅完成了三項制勝策略中的項，而小威廉姆斯則完成了自己三項制勝策略中的兩項。

於是，很多人就順著IBM的思路問，李娜為什麼不照著BM的策略去打球？其實，當當事人的主觀願望不積極的時候，大數據對他們來說不過是噪音而已。同樣，數據也會因為主觀意願具有欺騙性。

我們很多時候都會被誤導，認為大數據的作用是讓歷史提示未來。其實不然。

在網球這樣的領域里，歷史數據甚至常常會成為陷阱。有意思的是，在另一場女子網球比賽中，一位球員做到了IBM為其制定的三項指標中的兩個，她卻失敗了。

而勝利的一方，只完成了一個指標。

二、大數據時代發展歷程是什麼

可按照時間點劃分大數據的發展歷程。

大數據時代發展的具體歷程如下：2005年Hadoop項目誕生。 Hadoop其最初只是雅虎公司用來解決網頁搜索問題的一個項目，後來因其技術的高效性，被Apache Software Foundation公司引入並成為開源應用。

Hadoop本身不是一個產品，而是由多個軟體產品組成的一個生態系統，這些軟體產品共同實現全面功能和靈活的大數據分析。從技術上看，Hadoop由兩項關鍵服務構成：採用Hadoop分布式文件系統（HDFS）的可靠數據存儲服務，以及利用一種叫做MapRece技術的高性能並行數據處理服務。

這兩項服務的共同目標是，提供一個使對結構化和復雜數據的快速、可靠分析變為現實的基礎。2008年末，「大數據」得到部分美國知名計算機科學研究人員的認可，業界組織計算社區聯盟 （puting munity Consortium），發表了一份有影響力的白皮書《大數據計算：在商務、科學和社會領域創建革命性突破》。

它使人們的思維不僅局限於數據處理的機器，並提出：大數據真正重要的是新用途和新見解，而非數據本身。此組織可以說是最早提出大數據概念的機構。

2009年印度 *** 建立了用於身份識別管理的生物識別資料庫，聯合國全球脈沖項目已研究了對如何利用手機和社交網站的數據源來分析預測從螺旋價格到疾病爆發之類的問題。同年，美國 *** 通過啟動://Data.gov網站的方式進一步開放了數據的大門，這個網站向公眾提供各種各樣的 *** 數據。

該網站的超過4.45萬量數據集被用於保證一些網站和智能手機應用程序來跟蹤從航班到產品召回再到特定區域內失業率的信息，這一行動激發了從肯亞到英國范圍內的 *** 們相繼推出類似舉措。2009年，歐洲一些領先的研究型圖書館和科技信息研究機構建立了夥伴關系致力於改善在互聯網上獲取科學數據的簡易性。

2010年2月，肯尼斯ž庫克爾在《經濟學人》上發表了長達14頁的大數據專題報告《數據，無所不在的數據》。庫克爾在報告中提到：「世界上有著無法想像的巨量數字信息，並以極快的速度增長。

從經濟界到科學界，從 *** 部門到藝術領域，很多方面都已經感受到了這種巨量信息的影響。科學家和計算機工程師已經為這個現象創造了一個新詞彙：「大數據」。

庫克爾也因此成為最早洞見大數據時代趨勢的數據科學家之一。2011年2月，IBM的沃森超級計算機每秒可掃描並分析4TB（約2億頁文字量）的數據量，並在美國著名智力競賽電視節目《危險邊緣》「Jeopardy」上擊敗兩名人類選手而奪冠。

後來 *** 認為這一刻為一個「大數據計算的勝利。」 相繼在同年5月，全球知名咨詢公司麥肯錫（McKinsey&pany）肯錫全球研究院（MGI）發布了一份報告——《大數據：創新、競爭和生產力的下一個新領域》，大數據開始備受關注，這也是專業機構第一次全方面的介紹和展望大數據。

報告指出，大數據已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。

報告還提到，「大數據」源於數據生產和收集的能力和速度的大幅提升——由於越來越多的人、設備和感測器通過數字網路連接起來，產生、傳送、分享和訪問數據的能力也得到徹底變革。2011年12 月，工信部發布的物聯網十二五規劃上，把信息處理技術作為4 項關鍵技術創新工程之一被提出來，其中包括了海量數據存儲、數據挖掘、圖像視頻智能分析，這都是大數據的重要組成部分。

2012年1月份，瑞士達沃斯召開的世界經濟論壇上，大數據是主題之一，會上發布的報告《大數據，大影響》（Big Data, Big Impact） 宣稱，數據已經成為一種新的經濟資產類別，就像貨幣或黃金一樣。2012年3月，美國奧巴馬 *** 在白宮網站發布了《大數據研究和發展倡議》，這一倡議標志著大數據已經成為重要的時代特徵。

2012年3月22日，奧巴馬 *** 宣布2億美元投資大數據領域，是大數據技術從商業行為上升到國家科技戰略的分水嶺，在次日的電話會議中， *** 對數據的定義「未來的新石油」，大數據技術領域的競爭，事關國家安全和未來。並表示，國家層面的競爭力將部分體現為一國擁有數據的規模、活性以及解釋、運用的能力；國家數字 *** 體現對數據的佔有和控制。

數字 *** 將是繼邊防、海防、空防之後，另一個大國博弈的空間。2012年4月，美國軟體公司Splunk於19日在納斯達克成功上市，成為第一家上市的大數據處理公司。

鑒於美國經濟持續低靡、股市持續震盪的大背景，Splunk首日的突出交易表現尤其令人們印象深刻，首日即暴漲了一倍多。Splunk是一家領先的提供大數據監測和分析服務的軟體提供商，成立於2003年。

Splunk成功上市促進了資本市場對大數據的關注，同時也促使IT廠商加快大數據布局。2012年7月，聯合國在紐約發布了一份關於大數據政務的白皮書，總結了各國 *** 如何利用大數據更好地服務和保護人民。

這份白皮書舉例說明在一個數據生態系統中，個人、公共部門和私人部門各自的角色、動機和需求：例如通過對價格關注和更好服務的渴望，個人提供數據和眾包信息，並對隱。

三、大數據時代的產生背景

進入2012年，大數據（big data）一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，並命名與之相關的技術發展與創新。

它已經上過《 *** 》《華爾街日報》的專欄封面，進入美國白宮官網的新聞，現身在國內一些互聯網主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺靈敏的國金證券、國泰君安、銀河證券等寫進了投資推薦報告。 數據正在迅速膨脹並變大，它決定著企業的未來發展，雖然很多企業可能並沒有意識到數據爆炸性增長帶來問題的隱患，但是隨著時間的推移，人們將越來越多的意識到數據對企業的重要性。

正如《 *** 》2012年2月的一篇專欄中所稱，「大數據」時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基於數據和分析而作出，而並非基於經驗和直覺。哈佛大學社會學教授加里·金說：「這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是 *** ，所有領域都將開始這種進程。」

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四、大數據時代是什麼意思

大數據時代：最早提出大數據時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫， 大數據在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日，卻因為近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。

大數據提出的背景：進入2012年，大數據（big data）一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，並命名與之相關的技術發展與創新。它已經上過《 *** 》《華爾街日報》的專欄封面，進入美國白宮官網的新聞，現身在國內一些互聯網主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺靈敏的國金證券、國泰君安、銀河證券等寫進了投資推薦報告。

數據正在迅速膨脹並變大，它決定著企業的未來發展，雖然很多企業可能並沒有意識到數據爆炸性增長帶來問題的隱患，但是隨著時間的推移，人們將越來越多的意識到數據對企業的重要性。正如《 *** 》2012年2月的一篇專欄中所稱，「大數據」時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基於數據和分析而作出，而並非基於經驗和直覺。

哈佛大學社會學教授加里·金說：「這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是 *** ，所有領域都將開始這種進程。」 (9)麥肯錫公司大數據報告擴展閱讀 大數據影響 現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。

隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。

大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。 在現今的社會，大數據的應用越來越彰顯他的優勢，它佔領的領域也越來越大，電子商務、O2O、物流配送等，各種利用大數據進行發展的領域正在協助企業不斷地發展新業務，創新運營模式。

有了大數據這個概念，對於消費者行為的判斷，產品銷售量的預測，精確的營銷范圍以及存貨的補給已經得到全面的改善與優化。「大數據」在互聯網行業指的是這樣一種現象：互聯網公司在日常運營中生成、累積的用戶網路行為數據。

這些數據的規模是如此龐大，以至於不能用G或T來衡量。大數據到底有多大？一組名為「互聯網上一天」的數據告訴我們，一天之中，互聯網產生的全部內容可以刻滿1.68億張DVD；發出的郵件有2940億封之多（相當於美國兩年的紙質信件數量）。

發出的社區帖子達200萬個（相當於《時代》雜志770年的文字量）；賣出的手機為37.8萬台，高於全球每天出生的嬰兒數量37.1萬…… 截止到2012年，數據量已經從TB(1024GB=1TB)級別躍升到PB(1024TB=1PB) EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)級別。國際數據公司（IDC）的研究結果表明，2008年全球產生的數據量為0.49ZB,2009年的數據量為0.8ZB,2010年增長為1.2ZB,2011年的數量更是高達1.82ZB，相當於全球每人產生200GB以上的數據。

而到2012年為止，人類生產的所有印刷材料的數據量是200PB，全人類歷史上說過的所有話的數據量大約是5EB。IBM的研究稱，整個人類文明所獲得的全部數據中，有90%是過去兩年內產生的。

而到了2020年，全世界所產生的數據規模將達到今天的44倍。 每一天，全世界會上傳超過5億張圖片，每分鍾就有20小時時長的視頻被分享。

然而，即使是人們每天創造的全部信息——包括語音通話、電子郵件和信息在內的各種通信，以及上傳的全部圖片、視頻與音樂，其信息量也無法匹及每一天所創造出的關於人們自身的數字信息量。這樣的趨勢會持續下去。

我們現在還處於所謂「物聯網」的最初級階段，而隨著技術成熟，我們的設備、交通工具和迅速發展的「可穿戴」科技將能互相連接與溝通。科技的進步已經使創造、捕捉和管理信息的成本降至2005年的六分之一，而從2005年起，用在硬體、軟體、人才及服務之上的商業投資也增長了整整50%，達到了4000億美元。

大數據的精髓 大數據帶給我們的三個顛覆性觀念轉變：是全部數據，而不是隨機采樣；是大體方向，而不是精確制導；是相關關系，而不是因果關系。A.不是隨機樣本，而是全體數據：在大數據時代，我們可以分析更多的數據，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，而不再依賴於隨機采樣（隨機采樣，以前我們通常把這看成是理所應當的限制，但高性能的數字技術讓我們意識到，這其實是一種人為限制）； B.不是精確性，而是混雜性：研究數據如此之多，以至於我們不再熱衷於追求精確度；之前需要分析的數據很少，所以我們必須盡可能精確地量化我們的記錄，隨著規模的擴大，對精確度的痴迷將減弱；擁有了大數據，我們不再需要對一個現象刨根問底，只要掌握了大體的發展方向即可。

適當忽略微觀層面上的精確度，會讓我們在宏觀層面擁有更好的洞察力； C.不是因果關系，而是相關關系：我們不再熱衷於找因果關系，尋找因果關系是人類長久以來的習慣，在大。

五、為什麼大數據如此重要

大數據是一種現代雲基礎架構，它包含了多種與其他人連接和共享信息的方法。它推動了「物聯網」的發展，如通過社交網站連接人、通過共享朋友或網路來尋找人們之間互相認識的可能性。大數據的背後運行著人工智慧，而它對於大多數人而言是完全透明的，人們不知道背後有這樣的技術。大數據位於人們日常使用的智能手機之後，然後人們通過它給移動互聯網貢獻信息，即使他們並沒有意識到這一點。

為什麼大數據如此重要？

第一，對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。

第二，大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。

第三，大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。各行各業的決策正在從「業務驅動」 轉變「數據驅動」。

總結

在大數據時代到來的時候，要用大數據的思維去發掘大數據的潛在價值。大數據的意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。從前我們所了解的數據是冷冰冰的、死氣沉沉的，被存到冷備份默默地等著人拿出來用，我們對待數據的感覺十分消極，要先想清楚其用處才開始分析應用。現在，數據時代來臨了，人們正在試圖點燃數據，使其變熱，賦予生命。所謂「活數據」，是動態的數據，流通的數據，因互動而產生，因產生而互動，是自然演化的數據，要用大數據的思維去考慮這些數據怎樣才能帶來效益。未來大數據的發展前景非常好，與大數據相關的職業比如數據挖掘師，數據分析師等必定會有廣闊的發展空間。

六、如何實現大數據量資料庫的歷史數據歸檔

這個問題是這樣的：

首先你要明確你的插入是正常業務需求么？如果是，那麼只能接受這樣的數據插入量。

其次你說資料庫存不下了 那麼你可以讓你的資料庫上限變大 這個你可以在資料庫裡面設置的 裡面有個資料庫文件屬性 maxsize

最後有個方法可以使用，如果你的歷史數據不會對目前業務造成很大影響 可以考慮歸檔處理 定時將不用的數據移入歷史表 或者另外一個資料庫。

注意平時對資料庫的維護 定期整理索引碎片