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大數據指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、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。大數據是一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有數據體量巨大、數據類型繁多、價值密度低和處理速度快四大特征。

1、數據體量巨大

伴隨著各種隨身設備、物聯網和云計算、云存儲等技術的發展，人和物的所有軌跡都可以被記錄，數據因此被大量生產出來。

移動互聯網的核心網絡節點是人，不再是網頁，人人都成為數據制造者，短信、微博、照片、錄像都是其數據產品；數據來自無數自動化傳感器、自動記錄設施、生產監測、環境監測、交通監測、安防監測等；來自自動流程記錄，刷卡機、收款機、電子不停車收費系統，互聯網點擊、電話撥號等設施以及各種辦事流程登記等。

大量自動或人工產生的數據通過互聯網聚集到特定地點，包括電信運營商、互聯網運營商、政府、銀行、商場、企業、交通樞紐等機構，形成了大數據之海。

2、數據類型繁多

隨著傳感器、智能設備以及社交協作技術的飛速發展，組織中的數據也變得更加復雜，因為它不僅包含傳統的關系型數據，還包含來自網頁、互聯網日志文件（包括點擊流數據）、搜索索引、社交媒體論壇、電子郵件、文檔、主動和被動系統的傳感器數據等原始、半結構化和非結構化數據。

在大數據時代，數據格式變得越來越多樣，涵蓋了文本、音頻、圖片、視頻、模擬信號等不同的類型；數據來源也越來越多樣，不僅產生于組織內部運作的各個環節，也來自于組織外部。

3、價值密度低

以視頻為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒。

4、處理速度快

1秒定律。最后這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。物聯網、云計算、移動互聯網、車聯網、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的傳感器，無一不是數據來源或者承載的方式。

| 拓展閱讀

今天我們常說的大數據其實是在2000年后，因為信息交換、信息存儲、信息處理三個方面能力的大幅增長而產生的數據。

1、信息交換

據估算，從1986年到2007年這20年間，地球上每天可以通過既有信息通道交換的信息數量增長了約217倍，這些信息的數字化程度，則從1986年的約20%增長到2007年的約99.9%。在數字化信息爆炸式增長的過程里，每個參與信息交換的節點都可以在短時間內接收并存儲大量數據。

2、信息存儲

全球信息存儲能力大約每3年翻一番。從1986年到2007年這20年間，全球信息存儲能力增加了約120倍，所存儲信息的數字化程度也從1986年的約1%增長到2007年的約94%。1986年時，即便用上我們所有的信息載體、存儲手段，我們也不過能存儲全世界所交換信息的大約1%，而2007年這個數字已經增長到大約16%。信息存儲能力的增加為我們利用大數據提供了近乎無限的想象空間。

3、信息處理

有了海量的信息獲取能力和信息存儲能力，我們也必須有對這些信息進行整理、加工和分析的能力。谷歌、Facebook等公司在數據量逐漸增大的同時，也相應建立了靈活、強大的分布式數據處理集群。