① 大數據的本質
首先我們必須承認世界的不確定性，這樣我們就不會採用確定性的思維方式去面對一個不確定性的世界。當我們了解到信息或者說數據能夠消除不確定性之後，便能理解為什麼大數據的出現能夠解決那些智能的問題，因為很多智能問題從根本上來講無非是消除不確定性的問題。對於前面提到的大數據的三個特徵，即數據量大、多維度和完備性。在這個基礎之上，我們就能夠講清楚大數據的本質。
先談談數據量的問題。在過去，由於數據量不夠，即使使用了數據，依然不足以消除不確定性，因此數據的作用其實很有限，很多人忽視它的重要性是必然的。在那種情況下，哪個領域先積攢下足夠多的數據，它的研究進展就顯得快一些。具體到機器智能方面，語音識別是最早獲得比較多數據的領域，因此數據驅動的方法從這個領域產生也就不足為奇了。
關於大數據多維度的重要性問題，可以從兩個角度來看待它。第一個視角是「互信息」，為了獲得相關性通常需要多個維度的信息。比如我們要統計「央行調整利息」和「股市波動」的相關性，只有歷史上央行調整利息一個維度的信息顯然是不夠的，需要上述兩個維度的信息同時出現。第二個視角是所謂的「交叉驗證」，我們不妨看這樣一個例子：夏天的時候，如果我們感覺很悶熱，就知道可能要下雨了。也就是說，「空氣濕度較高」和「24小時內要下雨」之間的互信息較大。但是，這件事並非很確定，因為有些時候濕度大卻沒有下雨。不過，如果結合氣壓信息、雲圖信息等其他維度的信息，也能驗證「24小時內要下雨」這件事，那麼預測的准確性就要大很多。
最後，我們從資訊理論的角度來看看數據完備性的重要性。在大數據時代，在某個領域里獲得數據的完備性還是可能的。比如在過去把全國所有人的面孔收集全是一件不可想像的事情，但是今天這件事情完全能做到。當數據的完備性具備了之後，就相當於訓練模型的數據集合和使用這個模型的測試集合是同一個集合，或者是高度重復的。在這種情況下，就不會出現覆蓋不了很多小概率事件的災難。
這樣數據驅動才具有普遍性，而不再是時靈時不靈的方法論。
由此可見，大數據的科學基礎是資訊理論，它的本質就是利用信息消除不確定性。雖然人類使用信息由來已久，但是到了大數據時代，量變帶來質變，以至於人們忽然發現，採用資訊理論的思維方式可以讓過去很多難題迎刃而解。
② 大數據目前存在什麼問題
數據存儲問題：隨著技術不斷發展，數據量從TB上升至PB，EB量級，如果還用傳統的數據存儲方式，必將給大數據分析造成諸多不便，這就需要藉助數據的動態處理技術，即隨著數據的規律性變更和顯示需求，對數據進行非定期的處理。同時，數量極大的數據不能直接使用傳統的結構化資料庫進行存儲，人們需要探索一種適合大數據的數據儲存模式，也是當下應該著力解決的一大難題。
分析資源調度問題：大數據產生的時間點，數據量都是很難計算的，這就是大數據的一大特點，不確定性。所以我們需要確立一種動態響應機制，對有限的計算、存儲資源進行合理的配置及調度。另外，如何以最小的成本獲得最理想的分析結果也是一個需要考慮的問題。
專業的分析工具：在發展數據分析技術的同時，傳統的軟體工具不再適用。目前人類科技尚不成熟，距離開發出能夠滿足大數據分析需求的通用軟體還有一定距離。如若不能對這些問題做出處理，在不久的將來大數據的發展就會進入瓶頸，甚至有可能出現一段時間的滯留期，難以持續起到促進經濟發展的作用。
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③ 如何理解大數據處理不能預測一個確定的未來這句話
這句話是對的，因為大數據處理只能說明過去，不能預測未來的走向。比如零錢通、余額寶等貨幣基金大數據顯示歷史無虧損，但不代表未來一定是穩賺不賠的。因為未來不確定因素太多了，隨時都有可能發生變化。
④ 大數據開發的四個維度
數量：數據量
數量也許是與大數據最相關的特徵，指企業為了改進企業中的決策而試圖利用的大量數據。數據量持續以前所未有的速度增加。然而，真正造成數據量“巨大”的原因在不同和行業和地區各有不同，而且沒有達到通常引用的PB級(petabyte)和ZB級(zetabyte)。超過一半的受訪者認為數據量達到Terabyte和Petabyte之間才稱為大數據，而30%的受訪者不知道“大”對於其組織應該有多大。所有受訪者都同意，當前被認為“巨大的數量”在將來甚至會更大。
多樣性：不同類型的數據和數據源
多樣性是指管理多種數據類型的復雜性，包括結構化、半結構化和非結構化數據。企業需要整合並分析來自復雜的傳統和非傳統信息源的數據，包括企業內部和外部的數據。隨著感測器、智能設備和社會協同技術的爆炸性增長，數據的類型無以計數，包括：文本、微博、感測器數據、音頻、視頻、點擊流、日誌文件等。
速度：數據在運動中
數據創建、處理和分析的速度持續在加快。加速的原因是數據創建的實時性天性，以及需要將流數據結合到業務流程和決策過程中的要求。速度影響數據時延 – 從數據創建或獲取到數據可以訪問的時間差。目前，數據以傳統系統不可能達到的速度在產生、獲取、存儲和分析。對於對時間敏感的流程，例如實時欺詐監測或多渠道“即時”營銷，某些類型的數據必須實時地分析，以對業務產生價值。
精確性：數據不確定性
精確性指與某些數據類型相關的可靠性。追求高數據質量是一項重要的大數據挑戰，但是，即使最優秀的數據清理方法也無法消除某些數據固有的不可預測性，例如天氣、經濟或者客戶最終的購買決定。不確定性的確認和規劃的需求是大數據的一個維度，這是隨著高管需要更好地了解圍繞他們身邊的不確定性而引入的維度。
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⑤ 大數據與海量數據的區別
大數據與海量數據的區別
如果僅僅是海量的結構性數據，那麼解決的辦法就比較的單一，用戶通過購買更多的存儲設備，提高存儲設備的效率等解決此類問題。然而，當人們發現資料庫中的數據可以分為三種類型：結構性數據、非結構性數據以及半結構性數據等復雜情況時，問題似乎就沒有那麼簡單了。
大數據洶涌來襲
當類型復雜的數據洶涌襲來，那麼對於用戶IT系統的沖擊又會是另外一種處理方式。很多業內專家和第三方調查機構通過一些市場調查數據發現，大數據時代即將到來。有調查發現，這些復雜數據中有85%的數據屬於廣泛存在於社交網路、物聯網、電子商務等之中的非結構化數據。這些非結構化數據的產生往往伴隨著社交網路、移動計算和感測器等新的渠道和技術的不斷涌現和應用。
如今大數據的概念也存在著很多的炒作和大量的不確定性。為此，編者詳細向一些業內專家詳細了解有關方面的問題，請他們談一談，大數據是什麼和不是什麼，以及如何應對大數據等問題，將系列文章的形式與網友見面。
有人將多TB數據集也稱作」大數據」。據市場研究公司IDC統計，數據使用預計將增長44倍，全球數據使用量將達到大約35.2ZB（1ZB = 10億TB）。然而，單個數據集的文件尺寸也將增加，導致對更大處理能力的需求以便分析和理解這些數據集。
EMC曾經表示，它的1000多個客戶在其陣列中使用1PB（千兆兆）以上的數據數據，這個數字到2020年將增長到10萬。一些客戶在一兩年內還將開始使用數千倍多的數據，1EB（1艾位元組 = 10億GB）或者更多的數據。
對大企業而言，大數據的興起部分是因為計算能力可用更低的成本獲得，且各類系統如今已能夠執行多任務處理。其次，內存的成本也在直線下降，企業可以在內存中處理比以往更多的數據，另外是把計算機聚合成伺服器集群越來越簡單。IDC認為，這三大因素的結合便催生了大數據。同時，IDC還表示，某項技術要想成為大數據技術，首先必須是成本可承受的，其次是必須滿足IBM所描述的三個」V」判據中的兩個：多樣性（variety）、體量（volume）和速度（velocity）。
多樣性是指，數據應包含結構化的和非結構化的數據。
體量是指聚合在一起供分析的數據量必須是非常龐大的。
而速度則是指數據處理的速度必須很快。
大數據」並非總是說有數百個TB才算得上。根據實際使用情況，有時候數百個GB的數據也可稱為大數據，這主要要看它的第三個維度，也就是速度或者時間維度。
Garter表示，全球信息量正在以59%以上的年增長率增長，而量是在管理數據、業務方面的顯著挑戰，IT領袖必須側重在信息量、種類和速度上。
量：企業系統內部的數據量的增加是由交易量、其它傳統數據類型和新的數據類型引發的。過多的量是一個存儲的問題，但過多的數據也是一個大量分析的問題。
種類：IT領袖在將大量的交易信息轉化為決策上一直存在困擾 – 現在有更多類型的信息需要分析 – 主要來自社交媒體和移動（情景感知）。種類包括表格數據（資料庫）、分層數據、文件、電子郵件、計量數據、視頻、靜態圖像、音頻、股票行情數據、金融交易和其它更多種類。
速度：這涉及到數據流、結構化記錄的創建，以及訪問和交付的可用性。速度意味著正在被生成的數據有多快和數據必須被多快地處理以滿足需求。
雖然大數據是一個重大問題，Gartner分析師表示，真正的問題是讓大數據更有意義，在大數據裡面尋找模式幫助組織機構做出更好的商業決策。
諸子百家談如何定義」大數據」
盡管」Big Data」可以翻譯成大數據或者海量數據，但大數據和海量數據是有區別的。
定義一：大數據 = 海量數據 + 復雜類型的數據
Informatica中國區首席產品顧問但彬認為：」大數據」包含了」海量數據」的含義，而且在內容上超越了海量數據，簡而言之，」大數據」是」海量數據」+復雜類型的數據。
但彬進一步指出：大數據包括交易和交互數據集在內的所有數據集，其規模或復雜程度超出了常用技術按照合理的成本和時限捕捉、管理及處理這些數據集的能力。
大數據是由三項主要技術趨勢匯聚組成：
海量交易數據：在從 ERP應用程序到數據倉庫應用程序的在線交易處理（OLTP）與分析系統中，傳統的關系數據以及非結構化和半結構化信息仍在繼續增長。隨著企業將更多的數據和業務流程移向公共和私有雲，這一局面變得更加復雜。海量交互數據：這一新生力量由源於 Facebook、Twitter、LinkedIn 及其它來源的社交媒體數據構成。它包括了呼叫詳細記錄（CDR）、設備和感測器信息、GPS和地理定位映射數據、通過管理文件傳輸（Manage File Transfer）協議傳送的海量圖像文件、Web 文本和點擊流數據、科學信息、電子郵件等等。海量數據處理：大數據的涌現已經催生出了設計用於數據密集型處理的架構，例如具有開放源碼、在商品硬體群中運行的 Apache Hadoop。對於企業來說，難題在於以具備成本效益的方式快速可靠地從 Hadoop 中存取數據。定義二：大數據包括A、B、C三個要素
如何理解大數據？NetApp 大中華區總經理陳文認為，大數據意味著通過更快獲取信息來使做事情的方式變得與眾不同，並因此實現突破。大數據被定義為大量數據（通常是非結構化的），它要求我們重新思考如何存儲、管理和恢復數據。那麼，多大才算大呢？考慮這個問題的一種方式就是，它是如此之大，以至於我們今天所使用的任何工具都無法處理它，因此，如何消化數據並把它轉化成有價值的洞見和信息，這其中的關鍵就是轉變。
基於從客戶那裡了解的工作負載要求，NetApp所理解的大數據包括A、B、C三個要素：分析（Analytic），帶寬（Bandwidth）和內容（Content）。
1. 大分析（Big Analytics），幫助獲得洞見 – 指的是對巨大數據集進行實時分析的要求，它能帶來新的業務模式，更好的客戶服務，並實現更好的結果。
2. 高帶寬（Big Bandwidth），幫助走得更快 – 指的是處理極端高速的關鍵數據的要求。它支持快速有效地消化和處理大型數據集。
3. 大內容（Big Content），不丟失任何信息- 指的是對於安全性要求極高的高可擴展的數據存儲，並能夠輕松實現恢復。它支持可管理的信息內容存儲庫、而不只是存放過久的數據，並且能夠跨越不同的大陸板塊。
大數據是一股突破性的經濟和技術力量，它為 IT 支持引入了新的基礎架構。大數據解決方案消除了傳統的計算和存儲的局限。藉助於不斷增長的私密和公開數據，一種劃時代的新商業模式正在興起，它有望為大數據客戶帶來新的實質性的收入增長點以及富於競爭力的優勢。
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⑥ 大數據的不確定性指的是什麼
你好 很高興回答你的問題
不確定性數據的產生原因比較復雜。可能是原始數據本來就不準確或是採用了粗粒度的數據集合，也可能是原始數據是為了滿足特殊應用目的或是經過處理缺失值或者數據集成而生成的。