大数据研究综述[编辑]

一.特点

  大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：

  第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；

  第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。

  第三，处理速度快，1秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。

  第四，只要合理利用数据并对其进行正确、准确的分析，将会带来很高的价值回报。业界将其归纳为4个“V”——Volume（数据体量大）、Variety（数据类型繁多）、Velocity（处理速度快）、Value（价值密度低）。

二.用途

  大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。工程和科学问题尚未被重视。大数据工程指大数据的规划建设运营管理的系统工程；大数据科学关注大数据网络发展和运营过程中发现和验证大数据的规律及其与自然和社会活动之间的关系。
  物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。
三.商业模式

  国内网络广告投放正从传统的面向群体的营销转向个性化营销，从流量购买转向人群购买。虽然市场大环境不好，但是具备数据挖掘能力的公司却倍受资本青睐。
  移动互联网与社交网络兴起将大数据带入新的征程，互联网营销将在行为分析的基础上向个性化时代过渡。创业公司应用“大数据”告诉广告商什么是正确的时间，谁是正确的用户，什么是应该发表的正确内容等，这正好切中了广告商的需求。
 四.意义

1.变革价值的力量

  未来十年，决定中国是不是有大智慧的核心意义标准（那个”思想者”），就是国民幸福，让我们从前10年的意义混沌时代，进入未来10年意义澄明时代。
  2.变革经济的力量
  生产者是有价值的，消费者是价值的意义所在。大数据帮助我们从消费者这个源头识别意义，从而帮助生产者实现价值。这就是启动内需的原理。
  3.变革组织的力量
随着具有语义网特征的数据基础设施和数据资源发展起来，组织的变革就越来越显得不可避免。最先反映这种结构特点的，是各种各样去中心化的WEB2.0应用，如RSS、维基、博客等。

五.弊端

  虽然大数据的拥护者看到了使用大数据的巨大潜力，但也有隐私倡导者担心，因为越来越多的人开始收集相关数据，无论是他们是否会故意透露这些数据或通过社交媒体张贴，甚至他们在不知不觉中通过分享自己的生活而公布了一些具体的数字细节。
  分析这些巨大的数据集会使我们的预测能力产生虚假的信心，将导致作出许多重大和有害的错误决定。此外，数据被强大的人或机构滥用，自私的操纵议程达到他们想要的结果。

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