1.1.1 大数据的定义

大数据（Big Data）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

关于大数据的定义，很多学者也给出了自己的观点。在维克托·迈尔-舍恩伯格、肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中，大数据指不采用随机分析法（抽样调查），而是采用所有数据进行分析处理。大数据具有5V特点（IBM提出）：Volume（数据量大）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值密度低）、Veracity（真实性）。

麦肯锡全球研究所给出的大数据定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

结合众多学者的观点，可以发现大数据具有如下特征。

（1）数据量大（Volume）

第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是PB（220GB）、EB（230GB）或ZB（240GB）。

（2）多样（Variety）

第二个特征是数据类型繁多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。

（3）价值密度低（Value）

第三个特征是数据价值密度相对较低，随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代需要解决的难题。

（4）高速（Velocity）

第四个特征是高速，即产生速度快，这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。

（5）真实性（Veracity）

第五个特征是数据的真实性。具体指数据的准确性和可信赖度，即数据的质量。

大数据的价值体现在以下几个方面。

1）对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销。

2）中小微企业可以利用大数据做服务转型。

3）传统企业充分利用大数据的价值实现转型。