在當(dāng)今的大數(shù)據(jù)時(shí)代，不僅IT行業(yè)的人們需要了解與大數(shù)據(jù)相關(guān)的知識，而且傳統(tǒng)行業(yè)的從業(yè)者和普通大學(xué)生也應(yīng)了解某些大數(shù)據(jù)知識。新的基礎(chǔ)架構(gòu)計(jì)劃未來，大數(shù)據(jù)技術(shù)將開始得到全面應(yīng)用，大數(shù)據(jù)還將重塑整個(gè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。

要理解大數(shù)據(jù)，我們必須首先從大數(shù)據(jù)的概念開始。與人工智能的概念不同，大數(shù)據(jù)的概念相對清晰，大數(shù)據(jù)的技術(shù)體系也已經(jīng)成熟。為了解釋大數(shù)據(jù)的概念，您可以從數(shù)據(jù)本身的特征開始，然后從方案，應(yīng)用和行業(yè)逐步擴(kuò)展。

大數(shù)據(jù)本身的特點(diǎn)通常集中在五個(gè)方面，即數(shù)據(jù)量，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)多樣性，數(shù)據(jù)價(jià)值密度，數(shù)據(jù)增長速度和可信度對這五個(gè)維度的理解和認(rèn)識是理解大數(shù)據(jù)概念的關(guān)鍵。當(dāng)然，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展及其在行業(yè)中的應(yīng)用，數(shù)據(jù)本身的規(guī)模也在一定程度上得到了擴(kuò)展，而這些擴(kuò)展本身也是對大數(shù)據(jù)概念的一種豐富和改進(jìn)。而大數(shù)據(jù)分析的特點(diǎn)和以上五個(gè)方面也是密不可分的。

大數(shù)據(jù)分析的特點(diǎn)一：數(shù)據(jù)分析量大

數(shù)據(jù)量本身就是聚合的概念。不是數(shù)據(jù)量大的數(shù)據(jù)被稱為大數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)信息系統(tǒng)生成的“小數(shù)據(jù)”也是大數(shù)據(jù)分析的重要組成部分，這點(diǎn)必須清楚。當(dāng)前，從大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源的角度來看，它主要集中在互聯(lián)網(wǎng)，物聯(lián)網(wǎng)和傳統(tǒng)信息系統(tǒng)三個(gè)渠道。當(dāng)前物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的比例相對較大。相信在5G時(shí)代，物聯(lián)網(wǎng)仍將是大數(shù)據(jù)的主要數(shù)據(jù)源。

大數(shù)據(jù)分析的特點(diǎn)二：數(shù)據(jù)分析結(jié)構(gòu)多樣性

與創(chuàng)新信息系統(tǒng)（ERP）中的數(shù)據(jù)不同，大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型非常復(fù)雜，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析技術(shù)提出了巨大挑戰(zhàn)，這也是大數(shù)據(jù)技術(shù)興起的重要原因。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的多樣性將得到進(jìn)一步體現(xiàn)，這也給數(shù)據(jù)價(jià)值過程帶來了新的挑戰(zhàn)。

大數(shù)據(jù)分析的特點(diǎn)三：數(shù)據(jù)價(jià)值密度

與傳統(tǒng)信息系統(tǒng)相比，大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)價(jià)值密度相對較低，這就需要更快，更方便的方式來完成數(shù)據(jù)值提取過程，這也是當(dāng)前大數(shù)據(jù)平臺所關(guān)注的核心競爭力之一。實(shí)際上，早期Hadoop和Spark平臺之所以能夠脫穎而出的重要原因是它們的數(shù)據(jù)處理（排序）速度相對較快。

大數(shù)據(jù)分析的特點(diǎn)四：數(shù)據(jù)增長速度快

通常傳統(tǒng)信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)增量是可以預(yù)測的，或者增長率是可控的，但是在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)增長率已經(jīng)大大超過了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)，處理能力已經(jīng)超過自身的極限。數(shù)據(jù)增長是一個(gè)相對的概念。與消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)相比，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)帶來的數(shù)據(jù)增長可能更加客觀，因此工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代將進(jìn)一步打開大數(shù)據(jù)的價(jià)值空間。

大數(shù)據(jù)分析的特點(diǎn)五：數(shù)據(jù)的可靠性

大數(shù)據(jù)時(shí)代帶來的一個(gè)重要副作用是，很難區(qū)分真假數(shù)據(jù)，這也是當(dāng)前大數(shù)據(jù)技術(shù)必須重點(diǎn)解決的問題之一。從當(dāng)前大型Internet平臺采用的方法來看，它通常是技術(shù)和管理的結(jié)合。例如，通過對用戶進(jìn)行身份驗(yàn)證，可以解決某些數(shù)據(jù)的真實(shí)性（專業(yè)性）問題。

億信華辰大數(shù)據(jù)分析平臺表明，數(shù)據(jù)價(jià)值密度通常是衡量數(shù)據(jù)價(jià)值的重要基礎(chǔ)。與傳統(tǒng)信息系統(tǒng)相比，大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)值密度較低，需要更快，更方便。完成數(shù)據(jù)的價(jià)值提取過程，這也是當(dāng)前大數(shù)據(jù)平臺的核心功能之一。