① 大数据的本质
首先我们必须承认世界的不确定性，这样我们就不会采用确定性的思维方式去面对一个不确定性的世界。当我们了解到信息或者说数据能够消除不确定性之后，便能理解为什么大数据的出现能够解决那些智能的问题，因为很多智能问题从根本上来讲无非是消除不确定性的问题。对于前面提到的大数据的三个特征，即数据量大、多维度和完备性。在这个基础之上，我们就能够讲清楚大数据的本质。
先谈谈数据量的问题。在过去，由于数据量不够，即使使用了数据，依然不足以消除不确定性，因此数据的作用其实很有限，很多人忽视它的重要性是必然的。在那种情况下，哪个领域先积攒下足够多的数据，它的研究进展就显得快一些。具体到机器智能方面，语音识别是最早获得比较多数据的领域，因此数据驱动的方法从这个领域产生也就不足为奇了。
关于大数据多维度的重要性问题，可以从两个角度来看待它。第一个视角是「互信息」，为了获得相关性通常需要多个维度的信息。比如我们要统计「央行调整利息」和「股市波动」的相关性，只有历史上央行调整利息一个维度的信息显然是不够的，需要上述两个维度的信息同时出现。第二个视角是所谓的「交叉验证」，我们不妨看这样一个例子：夏天的时候，如果我们感觉很闷热，就知道可能要下雨了。也就是说，「空气湿度较高」和「24小时内要下雨」之间的互信息较大。但是，这件事并非很确定，因为有些时候湿度大却没有下雨。不过，如果结合气压信息、云图信息等其他维度的信息，也能验证「24小时内要下雨」这件事，那么预测的准确性就要大很多。
最后，我们从信息论的角度来看看数据完备性的重要性。在大数据时代，在某个领域里获得数据的完备性还是可能的。比如在过去把全国所有人的面孔收集全是一件不可想象的事情，但是今天这件事情完全能做到。当数据的完备性具备了之后，就相当于训练模型的数据集合和使用这个模型的测试集合是同一个集合，或者是高度重复的。在这种情况下，就不会出现覆盖不了很多小概率事件的灾难。
这样数据驱动才具有普遍性，而不再是时灵时不灵的方法论。
由此可见，大数据的科学基础是信息论，它的本质就是利用信息消除不确定性。虽然人类使用信息由来已久，但是到了大数据时代，量变带来质变，以至于人们忽然发现，采用信息论的思维方式可以让过去很多难题迎刃而解。
② 大数据目前存在什么问题
数据存储问题：随着技术不断发展，数据量从TB上升至PB，EB量级，如果还用传统的数据存储方式，必将给大数据分析造成诸多不便，这就需要借助数据的动态处理技术，即随着数据的规律性变更和显示需求，对数据进行非定期的处理。同时，数量极大的数据不能直接使用传统的结构化数据库进行存储，人们需要探索一种适合大数据的数据储存模式，也是当下应该着力解决的一大难题。
分析资源调度问题：大数据产生的时间点，数据量都是很难计算的，这就是大数据的一大特点，不确定性。所以我们需要确立一种动态响应机制，对有限的计算、存储资源进行合理的配置及调度。另外，如何以最小的成本获得最理想的分析结果也是一个需要考虑的问题。
专业的分析工具：在发展数据分析技术的同时，传统的软件工具不再适用。目前人类科技尚不成熟，距离开发出能够满足大数据分析需求的通用软件还有一定距离。如若不能对这些问题做出处理，在不久的将来大数据的发展就会进入瓶颈，甚至有可能出现一段时间的滞留期，难以持续起到促进经济发展的作用。
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③ 如何理解大数据处理不能预测一个确定的未来这句话
这句话是对的，因为大数据处理只能说明过去，不能预测未来的走向。比如零钱通、余额宝等货币基金大数据显示历史无亏损，但不代表未来一定是稳赚不赔的。因为未来不确定因素太多了，随时都有可能发生变化。
④ 大数据开发的四个维度
数量：数据量
数量也许是与大数据最相关的特征，指企业为了改进企业中的决策而试图利用的大量数据。数据量持续以前所未有的速度增加。然而，真正造成数据量“巨大”的原因在不同和行业和地区各有不同，而且没有达到通常引用的PB级(petabyte)和ZB级(zetabyte)。超过一半的受访者认为数据量达到Terabyte和Petabyte之间才称为大数据，而30%的受访者不知道“大”对于其组织应该有多大。所有受访者都同意，当前被认为“巨大的数量”在将来甚至会更大。
多样性：不同类型的数据和数据源
多样性是指管理多种数据类型的复杂性，包括结构化、半结构化和非结构化数据。企业需要整合并分析来自复杂的传统和非传统信息源的数据，包括企业内部和外部的数据。随着传感器、智能设备和社会协同技术的爆炸性增长，数据的类型无以计数，包括：文本、微博、传感器数据、音频、视频、点击流、日志文件等。
速度：数据在运动中
数据创建、处理和分析的速度持续在加快。加速的原因是数据创建的实时性天性，以及需要将流数据结合到业务流程和决策过程中的要求。速度影响数据时延 – 从数据创建或获取到数据可以访问的时间差。目前，数据以传统系统不可能达到的速度在产生、获取、存储和分析。对于对时间敏感的流程，例如实时欺诈监测或多渠道“即时”营销，某些类型的数据必须实时地分析，以对业务产生价值。
精确性：数据不确定性
精确性指与某些数据类型相关的可靠性。追求高数据质量是一项重要的大数据挑战，但是，即使最优秀的数据清理方法也无法消除某些数据固有的不可预测性，例如天气、经济或者客户最终的购买决定。不确定性的确认和规划的需求是大数据的一个维度，这是随着高管需要更好地了解围绕他们身边的不确定性而引入的维度。
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⑤ 大数据与海量数据的区别
大数据与海量数据的区别
如果仅仅是海量的结构性数据，那么解决的办法就比较的单一，用户通过购买更多的存储设备，提高存储设备的效率等解决此类问题。然而，当人们发现数据库中的数据可以分为三种类型：结构性数据、非结构性数据以及半结构性数据等复杂情况时，问题似乎就没有那么简单了。
大数据汹涌来袭
当类型复杂的数据汹涌袭来，那么对于用户IT系统的冲击又会是另外一种处理方式。很多业内专家和第三方调查机构通过一些市场调查数据发现，大数据时代即将到来。有调查发现，这些复杂数据中有85%的数据属于广泛存在于社交网络、物联网、电子商务等之中的非结构化数据。这些非结构化数据的产生往往伴随着社交网络、移动计算和传感器等新的渠道和技术的不断涌现和应用。
如今大数据的概念也存在着很多的炒作和大量的不确定性。为此，编者详细向一些业内专家详细了解有关方面的问题，请他们谈一谈，大数据是什么和不是什么，以及如何应对大数据等问题，将系列文章的形式与网友见面。
有人将多TB数据集也称作”大数据”。据市场研究公司IDC统计，数据使用预计将增长44倍，全球数据使用量将达到大约35.2ZB（1ZB = 10亿TB）。然而，单个数据集的文件尺寸也将增加，导致对更大处理能力的需求以便分析和理解这些数据集。
EMC曾经表示，它的1000多个客户在其阵列中使用1PB（千兆兆）以上的数据数据，这个数字到2020年将增长到10万。一些客户在一两年内还将开始使用数千倍多的数据，1EB（1艾字节 = 10亿GB）或者更多的数据。
对大企业而言，大数据的兴起部分是因为计算能力可用更低的成本获得，且各类系统如今已能够执行多任务处理。其次，内存的成本也在直线下降，企业可以在内存中处理比以往更多的数据，另外是把计算机聚合成服务器集群越来越简单。IDC认为，这三大因素的结合便催生了大数据。同时，IDC还表示，某项技术要想成为大数据技术，首先必须是成本可承受的，其次是必须满足IBM所描述的三个”V”判据中的两个：多样性（variety）、体量（volume）和速度（velocity）。
多样性是指，数据应包含结构化的和非结构化的数据。
体量是指聚合在一起供分析的数据量必须是非常庞大的。
而速度则是指数据处理的速度必须很快。
大数据”并非总是说有数百个TB才算得上。根据实际使用情况，有时候数百个GB的数据也可称为大数据，这主要要看它的第三个维度，也就是速度或者时间维度。
Garter表示，全球信息量正在以59%以上的年增长率增长，而量是在管理数据、业务方面的显著挑战，IT领袖必须侧重在信息量、种类和速度上。
量：企业系统内部的数据量的增加是由交易量、其它传统数据类型和新的数据类型引发的。过多的量是一个存储的问题，但过多的数据也是一个大量分析的问题。
种类：IT领袖在将大量的交易信息转化为决策上一直存在困扰 – 现在有更多类型的信息需要分析 – 主要来自社交媒体和移动（情景感知）。种类包括表格数据（数据库）、分层数据、文件、电子邮件、计量数据、视频、静态图像、音频、股票行情数据、金融交易和其它更多种类。
速度：这涉及到数据流、结构化记录的创建，以及访问和交付的可用性。速度意味着正在被生成的数据有多快和数据必须被多快地处理以满足需求。
虽然大数据是一个重大问题，Gartner分析师表示，真正的问题是让大数据更有意义，在大数据里面寻找模式帮助组织机构做出更好的商业决策。
诸子百家谈如何定义”大数据”
尽管”Big Data”可以翻译成大数据或者海量数据，但大数据和海量数据是有区别的。
定义一：大数据 = 海量数据 + 复杂类型的数据
Informatica中国区首席产品顾问但彬认为：”大数据”包含了”海量数据”的含义，而且在内容上超越了海量数据，简而言之，”大数据”是”海量数据”+复杂类型的数据。
但彬进一步指出：大数据包括交易和交互数据集在内的所有数据集，其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。
大数据是由三项主要技术趋势汇聚组成：
海量交易数据：在从 ERP应用程序到数据仓库应用程序的在线交易处理（OLTP）与分析系统中，传统的关系数据以及非结构化和半结构化信息仍在继续增长。随着企业将更多的数据和业务流程移向公共和私有云，这一局面变得更加复杂。海量交互数据：这一新生力量由源于 Facebook、Twitter、LinkedIn 及其它来源的社交媒体数据构成。它包括了呼叫详细记录（CDR）、设备和传感器信息、GPS和地理定位映射数据、通过管理文件传输（Manage File Transfer）协议传送的海量图像文件、Web 文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等等。海量数据处理：大数据的涌现已经催生出了设计用于数据密集型处理的架构，例如具有开放源码、在商品硬件群中运行的 Apache Hadoop。对于企业来说，难题在于以具备成本效益的方式快速可靠地从 Hadoop 中存取数据。定义二：大数据包括A、B、C三个要素
如何理解大数据？NetApp 大中华区总经理陈文认为，大数据意味着通过更快获取信息来使做事情的方式变得与众不同，并因此实现突破。大数据被定义为大量数据（通常是非结构化的），它要求我们重新思考如何存储、管理和恢复数据。那么，多大才算大呢？考虑这个问题的一种方式就是，它是如此之大，以至于我们今天所使用的任何工具都无法处理它，因此，如何消化数据并把它转化成有价值的洞见和信息，这其中的关键就是转变。
基于从客户那里了解的工作负载要求，NetApp所理解的大数据包括A、B、C三个要素：分析（Analytic），带宽（Bandwidth）和内容（Content）。
1. 大分析（Big Analytics），帮助获得洞见 – 指的是对巨大数据集进行实时分析的要求，它能带来新的业务模式，更好的客户服务，并实现更好的结果。
2. 高带宽（Big Bandwidth），帮助走得更快 – 指的是处理极端高速的关键数据的要求。它支持快速有效地消化和处理大型数据集。
3. 大内容（Big Content），不丢失任何信息- 指的是对于安全性要求极高的高可扩展的数据存储，并能够轻松实现恢复。它支持可管理的信息内容存储库、而不只是存放过久的数据，并且能够跨越不同的大陆板块。
大数据是一股突破性的经济和技术力量，它为 IT 支持引入了新的基础架构。大数据解决方案消除了传统的计算和存储的局限。借助于不断增长的私密和公开数据，一种划时代的新商业模式正在兴起，它有望为大数据客户带来新的实质性的收入增长点以及富于竞争力的优势。
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⑥ 大数据的不确定性指的是什么
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不确定性数据的产生原因比较复杂。可能是原始数据本来就不准确或是采用了粗粒度的数据集合，也可能是原始数据是为了满足特殊应用目的或是经过处理缺失值或者数据集成而生成的。