什么是大数据(big data)？

大数据指的是以不断增长的速度增长的大量、多样化的信息。它包括信息量、创建和收集信息的速度，以及所覆盖数据点的种类或范围（被称为大数据的“三个v”）。大数据通常来自数据挖掘，并以多种格式到达。

关键要点

• 大数据是大量不同的信息，以越来越大的数量和越来越高的速度到达。
• 大数据可以是结构化的（通常是数字的，易于格式化和存储），也可以是非结构化的（更自由的形式，更少的量化）。
• 几乎公司的每个部门都可以利用大数据分析的结果，但处理其杂乱和噪音会带来问题。
• 大数据可以从社交网络和网站上公开分享的评论中收集，也可以从个人电子产品和应用程序中自愿收集，通过问卷调查、产品购买和电子签到等方式收集。
• 大数据通常存储在计算机数据库中 并使用专门设计用于处理大型复杂数据集的软件进行分析。

大数据的工作原理

大数据可以分为非结构化数据和结构化数据。结构化数据由组织已在数据库和电子表格中管理的信息组成；它通常是数字性质的。非结构化数据是无组织的信息，不属于预定的模型或格式。它包括从社交媒体来源收集的数据，帮助机构收集有关客户需求的信息。

大数据可以从社交网络和网站上公开分享的评论中收集，也可以从个人电子产品和应用程序中自愿收集，通过问卷调查、产品购买和电子签到等方式收集。智能设备中传感器和其他输入的存在使得数据能够在各种情况下收集。

大数据通常存储在计算机数据库中，并使用专门设计用于处理大型复杂数据集的软件进行分析。许多软件即服务（SaaS）公司专门管理这类复杂数据。

大数据的使用

数据分析员观察不同类型数据之间的关系，例如人口统计数据和购买历史，以确定是否存在相关性。这种评估可以在内部进行，也可以由第三方在外部进行，第三方专注于将大数据处理成可消化的格式。企业通常利用这些专家对大数据的评估，将其转化为可操作的信息。

许多公司，如Alphabet和

几乎公司的每个部门都可以利用数据分析的结果，从人力资源和技术到营销和销售。大数据的目标是提高产品进入市场的速度，减少获得市场接受度、目标受众所需的时间和资源，并确保客户满意。

大数据的优缺点

可用数据量的增加既带来了机遇，也带来了问题。一般来说，拥有更多关于客户（和潜在客户）的数据应该可以让公司更好地定制产品和营销工作，以创造最高水平的满意度和重复经营。收集大量数据的公司有机会进行更深入、更丰富的分析，以造福于所有利益相关者。

如今，个人的个人数据数量庞大，公司采取措施保护这些数据至关重要；这个话题已经成为当今网络世界的一个热门话题，特别是在过去几年中，许多公司都经历过数据泄露。

虽然更好的分析是积极的，但大数据也会造成过载和噪音，降低其有用性。公司必须处理大量数据，并确定哪些数据与噪声相比代表信号。决定数据的相关性成为一个关键因素。

此外，数据的性质和格式可能需要在对其采取行动之前进行特殊处理。由数值组成的结构化数据可以很容易地存储和排序。非结构化数据（如电子邮件、视频和文本文档）在变得有用之前可能需要应用更复杂的技术。