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随着技术的飞速向前，大数据向我们展示了其是远远大于“数据大”的，要了解这点，我们先来看看其最新的定义，国际数据公司（IDC）给出了最新描述：“大数据”是指为了更经济、更有效地从高频率、大容量、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术，用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新 。
从这个定义我们可以看到，在 “数据大”的基础上，还强调了从“数据大”中，更经济高效地获取价值，并着重指出其实因为实现前者而设计的新一代架构和技术 。但到这里还没有完，我们需要继续深入，剖析其内涵 。

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03 它是有内涵的
对于大数据的内涵，国际知名信息技术研究分析公司Gatner，综合了各种对大数据的定义，总结出了大数据的“4V”属性 。
1．数据体量巨大（ Volume )
首先是大数据所采集、存储和计算的数据规模都非常大 。随着信息化技术的高速发展，数据爆发式增长，大数据中的数据不再以几个GB或TB来计量，而是从 TB （太字节，即1万亿字节）级别，跃升到 PB （1000TB）、EB（100万TB）乃至ZB（10亿TB）级别 。当然，不仅数据量呈几何级增长，近年来，随着数据维度变多、数据类型增加、数据的描述能力增强，数据可以传达的信息也越来越多，越来越准确 。


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2．数据类型多（ Variety )
大数据的种类和来源多样化 。除了更多、更广泛的有丰富处理经验的结构化数据外，还包括网络日志、视频、图片、地理位置信息等 。数据类型、来源等更加多样化，处理难度更高 。在不同的数据类型中进行交叉分析，是大数据的核心技术之一 。如此多样的数据为数据处理带来了挑战 。在数据结构上，大数据可以分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；在具体形式上，大数据可以分为视频、音频、图像、博客、社交网络、互联网搜索等 。大数据迎接的挑战就是要针对这些结构不一、形式多样的数据，挖掘其中的相关性 。而这些前所未有的、来自各个领域的、不同形式的数据，赋予了大数据强大的威力 。
3．数据处理响应速度快（ Velocity )
有很多数据的应用需求要求实时响应、实时处理和实时反馈 。这是区别大数据应用和传统数据技术的关键 。在信息时代，人成为网络的核心，每个人每天都在制造新的数据，这些数据再被相应的机构如政府、互联网企业、银行、电信运营商等收集，形成了一个个庞大的数据体系 。面对如此庞大的数据体系，处理数据并得到结果的速度越快，数据的时效性就越强，价值就越高——而大数据和传统数据挖掘最大的区别也在于此，大数据更强调数据处理的实时性和时效性 。如现在被广为推崇的“大数据1秒定律”，即必须在1秒内得到处理结果 。


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4．数据真实性（ Veracity )
数据真实的引申含义就是数据有价值( Value ) 。只有合理利用数据并对其进行正确、准确地分析，才会带来很高的价值回报 。
前3个 V 是大数据带来的技术要求和调整，只有技术上突破了3V，大数据才可能被利用 。而第四个 V 才是大数据的终极目标，技术是它实现的前提，但不是全部 。值得一提的是，巨大的数据量不可能全部存储下来，当然也不需要，数据量的迅速发展使其价值密度降低，但挖掘出的信息价值更加珍贵 。例如，医疗数据管理系统会处理掉90％的数据（如手术过程中产生的实时视频图像） 。因此，大数据核心价值在于，从大量低价值密度数据中，快速高效地挖掘出对分析和预测有价值的信息 。

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