同學你好！隨著互聯網技術和信息技術的發展，大數據廣泛應用于金融、信息、娛樂、電子商務等行業。因此，可以毫不夸張地說，我們迎來了大數據時代。雖然我們經常提到大數據，但我們對大數據時代的理解還是比較簡單的。本文將與大家探討什么叫大數據時代?它有哪些特點?

　　1、理解大數據時代

　　(1)大數據時代的建議

　　世界知名咨詢公司麥肯錫率先提出大數據時代的到來。他認為，數據現在已經滲透到各個行業和業務功能中，成為重要的生產要素。海量數據的挖掘和應用預示著新一輪生產力增長和消費者剩余的到來。

　　(2)大數據時代來臨

　　隨著互聯網、智能手機和“可穿戴”計算設備的快速發展，我們的行為、位置甚至生理生理數據的每一次變化都成為可以記錄和分析的數據。這些新技術正在推動大數據時代的到來。每個行業每天都在產生大量的數據碎片。數據計量單位從Byte、KB、MB、GB、TB發展到PB、EB、ZB、YB甚至BB。測量。

　　(3)大數據時代的特征

　　如果簡單理解什么是大數據，我們只需要把握大數據的四大特征：大數據量、高速度、多樣性和價值。具體而言，數據量巨大，數據爆炸式增長，迫切需要智能算法、強大的數據處理平臺和新的數據處理技術對如此大規模的數據進行實時統計、分析、預測和處理;有許多類型和范圍的數據。數據源的廣泛性決定了大數據形式的多樣性。任何形式的數據都可以產生影響。目前應用最廣泛的是推薦系統的應用;價值密度低，有價值的數據在現實世界產生的數據中所占的比例很小。與傳統的小數據相比，大數據的最大價值在于從大量不相關的數據中挖掘出有價值的數據，用于預測和分析未來的趨勢和模式;數據分析處理速度快，主要通過互聯網傳輸。大數據對處理速度的要求非常嚴格。服務器端大量的資源用于處理和計算數據，很多平臺需要做實時分析。

　　2、海量數據處理

　　公開數據顯示，2013年互聯網搜索巨頭百度的數據量接近EB級。阿里巴巴和騰訊均表示，他們存儲的數據總量已達到 100 PB 以上。此外，在電信、醫療、金融、公共安全、交通、天氣等領域存儲的數據量已達到數十或數百PB的水平。全球數據量每兩年翻一番。2010年，正式進入ZB時代。到2020年，全球數據總量將達到44ZB。

　　3、挑戰

　　在大數時代，數據分析的前提是有數據，數據存儲的目的是支持數據分析。如何存儲海量數據是企業在數據分析中面臨的問題。傳統數據存儲模型的存儲容量受限于大小或空間。如何設計出能夠支持大量數據的存儲方案是數據分析的首要前提。當海量數據的存儲問題解決后，下一個海量數據計算問題將相當頭疼，因為企業不僅追求計算能力，還追求計算速度和效率。以目前互聯網行業產生的數據量水平，處理這些數據需要更好、更便捷的分析計算方法。傳統的顯然是不夠的，而且效率會很低。這是傳統數據分析領域面臨的另一個挑戰，如何進行分析計算。

　　看到這里，對于什么叫大數據時代?每個人都有自己的理解。關于大數據時代有哪些特點，其實就是數量多、速度快、品種多、價值高。只有充分了解大數據時代的技術，才能學習和掌握數據分析的能力，成為符合時代要求的人才。更多關于“大數據培訓”的問題，歡迎咨詢千鋒教育在線名師。千鋒教育多年辦學，課程大綱緊跟企業需求，更科學更嚴謹，每年培養泛IT人才近2萬人。不論你是零基礎還是想提升，都可以找到適合的班型，千鋒教育隨時歡迎你來試聽。