Volume——数据体量巨大。从TB级别，增长到PB级别。截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB(1PB=1024TB)，而 历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=1024PB)。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近 EB量级。

Velocity——处理速度快，1秒定律。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。

Variety——数据类型繁多，络日志、视频、图片、地理位置信息等等。类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。

Veracity——只有真实而准确的数据才能让对数据的管控和治理真正有意义。

Value——价值密度低。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟 待解决的难题。随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴起，传统数据源的局限性被打破，企业愈发需要有效的信息治理以确保其真实性及安全 性。

大数据对于每个人来说都是机遇和挑战并存。在大数据科学、网络日志、RFID(无线射频识别技术)、传感网络、社交网络、社交数据、网络文档、互联 网搜索、呼叫中心、天文学、气象学、地理学 、生物学和其他数据庞大的学术性领域和民用、军用、视频、电子商务等等，都有着广泛的应用。

大数据科学

大型强子对撞机(Large Hadron Collider)是一座位于瑞士日内瓦近郊欧洲核子研究组织CERN的对撞型粒子加速器，主要作为国际高能物理学展开研究。该实验室分布有1.5亿个传 感器，平均每秒传输的 数据多达4000万倍，在每秒钟内有6亿次碰撞。其中有99.999%的数据是经过过滤并没有记录下来的， 也就是仅有100次碰撞(每秒)的数据最具有价值。

·因此，真正需要采集并处理的数据仅为传感器数据中的0.001%。整个LHC实验室的数据年增长为25PB(不考虑数据备份)。

·如果所有的传感器数据都需要记录下来并进行处理的话，那么其工作量将极其庞大并变得难以为继。那样的话，年数据增长将达1.5亿PB，也就是相当于每天500EB。

政府部门

去年，美国奥巴马管理当局宣布成立大型数据研究和发展倡议(Big Data Research and Development Initiative)，致力于帮助政府部门如何利用大数据解决重大问题。该倡议包括84个不同的大数据项目工程和6个部门。此外，美国联邦政府还拥有当 今世界上最顶级的十大超级计算机中的六个。负责气象模拟的NASA部门，在其发现者号超级计算机集群中也存储有32PB气象观测和模拟数据。这些，其实 也都说明政府部门对大数据的重视，以及为此而展开的应用。

商业领域

在商业领域，大数据解决方案和应用则更是百花齐放百家争鸣。著名的Facebook社交平台，早已开展了基于用户行为分析的数据挖掘和决策分析能够 对其所有用户的500亿张照片进行分析处理。沃尔玛每个小时处理的客户交易量超过百万次，这些交易量数据容量高达2.5PB(2560TB)——相当于美 国国会图书馆藏书量的167倍。

应用开发

根据广义的信息和通信技术促进发展(ICT4D)的有效应用来看，大数据在社会经济发展中能够发挥重 要贡献。一方面，可以借助大数据提供具有成本效益的决策分析，比如在医疗、招聘、经济发展、预防犯罪、自然灾害、资源管理等领域。另一方面，隐私、互操作 性挑战、算法的完善方面，以及由于缺乏技术基础设施和人才资源而产生新的数字鸿沟：以数据为基础的决策支持带来的信息鸿沟。

从这里我们不难看出，大数据在各个行业和领域，由于其面临的应用和业务不同而产生不同的挑战或者机遇，但无论怎么说，大数据都是一种趋势，一种会在短期内带来伤痛的机遇。也正是因为 如此，我们也还需要特别了解，大数据目前的一些解决方案和成功的应用案例。

相比之下，人们更容易看懂Sandy Bridge、Ivy Bridge等处理器架构和USB 3.0、雷电接口等技术规范，而大数据领域的解决方案和产品，由于其涉及规模较为庞杂，而成为了很多人并不熟知的一个新生事物。

大数据需要有不同于传统的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术 ，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台 ，互联网，和可扩展的存储系统。

大数据解决方案，通常都是基于集群的物理设施平台上，通过分布式处理系统来实现对海量数据的处理和分析。也正是如此，这种解决方案更多的是侧重于软硬一体或者分布式的软件系统平台来实现。

在大数据解决方案中，最为常见的当属Hadoop。Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件 框架。Hadoop项目包括三部分，分别是Hadoop Distributed File System(HDFS)、HadoopMapReduce 编程模型，以及Hadoop Common。

英特尔：作为与Linux具有一样都具有革命性意义的Hadoop，英特尔还推出了基于该平台的发行版(包括免费发行版)，以帮助用户更轻松地构建架构和使用分布式计算平台，开发和处理海量数据。

在英特尔所提出的大数据方案之中，至强处理器将为大数据分析提供原动力。英特尔还展示了其即将发行的Hadoop发行版——Intel Hadoop Manager 2.0。英特尔的Hadoop发行版着重对英特尔平台上的Hadoop进行了优化，企业可即时实施，安装、配置都非常简单。

微软：为帮助企业快速采用其大数据解决方案，微软将在 Microsoft Windows Azure平台上提供基于云端的Hadoop服务，同时在 Windows Server 上提供基于本地的 Hadoop 版本。 Hadoop 的丰富洞察可以与 Microsoft Business Intelligence (BI) 平台无缝结合，使客户能够借助Office和SharePoint以及公用的数据和服务来丰富他们的模型。

EMC：Greenplum统一分析平台(UAP)结合Greenplum DB 和Greenplum Hadoop为企业构建高效处理结构化，半结构化，非结构化数据的大数据分析平台。并且客户可 以以此平台为基础利用Greenplum行业和数学统计方面 的专家，充分挖掘自身数据价值，实现数据资产从成本 中心到利润中心的转变，以数据驱动业务。

甲骨文：提供了大数据软硬一体优化集成解决方案，其行业解决方案包括移动应用用户行为统计分析、基于日志和访问 内容的用户画像、机顶盒用户使用习惯和精准营销、语义分析和搜索引擎实时处理、海量指纹识别以及人脸识别查询系统、分布式大数据存储和管理系统、海量历史 数据分析平台、基于互联网的舆情监控系统等。Exadata就是一个预配置的软硬件结合体，可提供高性能的数据读写操作。

IBM：IBM 提供了全面的大数据解决方案，InfoSphere大数据分析平台包括BigInsights和 Streams，Streams采用内存计算方式分析实时数据，可以动态地分析大规模的结构化和非结构化数据。BigInsights基于Hadoop， 增加了文本分析、统计决策工具，同时在可靠性、安全性、易用性、管理性方面提供了工具，并且可与DB2、Netezza等集成。

SAP：和甲骨文Exadata类似，SAP提供了一个高性能的数据查询功能，用户可以直接对大量实时业务数据进行查询和分析的软硬一体化解决方案HANA。

“信息将成为‘二十一世纪的石油’。”(Gartner，2010年)“数据正在成为商业的新型原材料：经济投入几乎相当于资本与劳动力。”(援引 《经济学家》，2010年)。这些，无不说明大数据带来的巨大商机和潜在价值。在本文，主要给读者介绍大数据带来的两方面益处：更智能;更富有。

更智能和更富有，有时候并不等同。随着各大企业业务的扩展和市场经济节奏的加快，人们在制定市场策略的时候，需要更多的真实有效的数据作为决策支撑 平台。而在大数据带来的致富方面，不仅对于商家来说是潜在商机，对于个人来说，也是创业实现自身价值的良好途径。手中握有数据的公司基 于数据交易即可产生很好的效益;其次，基于数据挖掘会有很多商业模式诞生。

大数据成智能手段

君不见，各大网站的广告都会根据网民行为而展示、推送类似用户曾经浏览过的商品的宣传内容?比如一个网民经常浏览单反相机及其配件类产品，在访问其他网站的时候，就很容易看到类似镜头、单反相机和闪关灯之类的广告展示。

这种情况，在当今的社交媒体(比如微博)平台上，则会显得更为普遍的。因为大数据时代下，展示给每一个微博用户的品牌、产品宣传内容，这种无差异化的市场营销行为不仅无利于精准挖掘潜在客户，而且还有害于微博平台本身的用户体验。

谷歌搜索、Facebook的帖子和微博消息使得人们的行为和情绪的细节化测量成为可能。挖掘用户的行为习惯和喜好，凌乱纷繁的数据背后找到更符合用户兴趣和习惯的产品和服务，并对产品和服务进行针对性地调整和优化。大数据也日益显现出对各个行业的推进力。

此外，大数据还可以帮助实现智能交通、智能城市，帮助银行及时准确评估客户消费和信用信息等等。

大数据成致富捷径

未来，数据可能成为最大的交易商品。未来大数据将如同基础设施一样，有数据提供方、管理者、监管者，数据的交叉复用将大数据变成一大产业。

相比传统的致富资本——原材料、资金等等，它们一般都具有排他性，但数据却能够很容易地实现共享，并且通过共享实现更大的价值。此外，此数据和彼数 据如果能有机地结合到一起，可能就会产生新的信息和知识，并且实现大幅增值。麦肯锡的报告就曾经指出：“已经有越来越多令人信服的证据表明：大数据将成为 竞争的关键性基础，并成为下一波生产率提高、创新和为消费者创造价值的支柱”。

可以预见，基于知识的竞争，将集中表现为基于数据的竞争。而这种数据竞争，将成为经济发展的必然。随着全球竞争的不断深化，企业的地理优势也将淡 化，各种国家和地区性的保护措施也将逐步取消，一项专利很快会被模仿、复制、推广，创新将越来越艰难。但在除去这些要素之外，还有一点可以构成企业竞争的 基础，那就是以“低成本、高效率”的方式来开展公司的业务。这种竞争，要求公司制定流线型的商业过程，各个过程之间必须无缝隙、无摩擦地对接，并保证每一 个商业决策明智、正确，在竞争的过程中不犯错误。(引自：美国信息经济领域的著名教授托马斯·达文波特)

要做到这些，企业必须广泛推行以事实为基础的决策方法，大量使用数据分析来优化企业的各个运营环节，通过基于数据的优化，将业务流程中的价值充分得到提炼，从而最大化节约成本、实现效益最优最大。