What is Big Data? Explain Big Data, Define Big Data, Big Data Examples

來源：ITStar

對於這一問題，答案是多種多樣的，此文分別從實踐者，觀察者和預言者三種角度來分析，看完會對您有所啓發。

觀點1，實踐者的角度來看：

大數據 - 表示數據的幾個維度 - 可用數據的多樣性，速度，體積和可信度。此外，大數據相關技術，使我們能夠處理和儲存大數據中4V的一個或所有特性。

數據分析 - 通常意味著探索性數據分析，可視化和報告。我們可以使用大數據或典型數據，來瞭解和探索數據，並更好地瞭解上下文。或回答幾個商業問題。

數據科學或更早的業務分析 - 讓我們建立統計學，數學和機器學習模型，以獲得更好的業務成果。我們可以使用大數據來做到這一點。

觀點2，實踐者的角度來看：

大數據只不過是非結構化數據的收集。這些數據不是特定的格式，因為它的數據集大小通常是巨大的 - 測量數＋TB，有時跨越PB的門檻。大數據術語之前是使用數據庫管理系統(DBMS)進行管理的非常大的數據庫(VLDB)。

大數據分析是檢查大量，和多樣化數據集(即大數據)的過程，以發現隱藏模式，未知相關性，市場趨勢，客戶偏好和其他有用資訊，可幫助組織做出更明智的業務決策。

由專業分析系統和軟體驅動，大數據分析可以指出各種業務收益，包括新的收入機會，更有效的行銷，更好的客戶服務，提高營運效率，以及競爭對手的競爭優勢。

雖然這些定義可能聽起來很簡單，但它們是相當複雜的領域。大數據和分析涉及很多步驟和技術。其中一些是數據採集，出生的數字數據，出生的模擬數據，非關係數據庫，內存數據庫系統，混合數據儲存和處理系統 - Apache Hadoop和數據挖掘。

此外，使用彈性搜索，變得更加容易理解大數據。它用於網頁搜索，日誌分析和大數據分析。還有許多其他工具，但Elasticsearch更受歡迎，因為它易於安裝，擴展到數百個節點，沒有額外的軟體，並且由於其內置的REST API而易於使用。

Google的AlphaGo電腦在Go遊戲中，擊敗了世界冠軍Lee Se-dol，Data已經成為新的貨幣，全球政府已經開始大力投資智慧城市。圍繞大數據的炒作終於結束了，在2017年的今年，我們可以預期數據在數量和種類上都會大幅成長。

觀點3，預言者角度分析：

HADOOP將成為WIDESPREAD

今年，我們將看到Hadoop採用的激增，以及組織的其他相關解決方案。隨著Hadoop的採用，任何規模的組織都可以使用高級分析，來處理大量和多種數據。採用更高級的數據庫，如MemSQL，Exasol等，已經成為組織成功的關鍵。

IOT，雲和大數據的收斂

隨著幾個互聯網連接的IoT設備的出現，大量的結構化和非結構化數據的湧入。這些數據中的大部分佈署在雲服務中。該數據將駐留在，包括Hadoop集群到NoSQL數據庫的幾個關係，和非關係系統中。雲遷移十大注意事項：

混合現實

混合現實將改善數據可視化AR和VR，在過去幾年中贏得了客戶的極大的關注。隨著神奇寶貝的推出，增強現實在幾個星期內就已經獲得了大約1億用戶。雖然AR或VR可能對大公司來說，可能不是很有用，但混合現實的概念可能非常好。

混合現實將虛擬世界與現實世界結合起來，像微軟全能組織這樣的設備，已經在吸引人。混合現實將為組織提供更好的執行任務，以及更好地瞭解數據的巨大機會。chatbots上升的前五大平台

深度學習

深度學習是基於神經網路的高級機器學習形式。深度學習有助於從大量非結構化數據中，辨識別特定的興趣項目。從大量的結構化和非結構化數據中，學習是非常有用的。因此，企業和組織應該更多地關注深度學習算法，來應對數據的大量湧入。

數據虛擬化

今年數據虛擬化將呈現強勁勢頭。數據虛擬化能夠從大量數據中解鎖隱藏的概念和結論。它還允許企業和組織隨時檢索和操縱數據。

結論

如前所述，今年將是一個令人興奮的一年，大數據和分析系統將成為組織的首要任務。這些系統預計運作良好，履行對企業價值的承諾。

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