【大数据导论】

大数据的4个特点，包含4个层面，简称“4V”：

（1）数据量大

根据IDC发布报告，人类社会数据每年50%的速度，每两年就增长一倍。

数据存储单位之间的换算关系

EB（Exabyte，艾字节）

就拿拍照来说，早期我们只能每一分钟拍一张，随着照相设备的不断改进，处理速度越来越快，发展到后来，就可以1秒钟拍1张，而当有一天发展到1秒钟可以拍10张以后，就产生了电影。当数量的增长实现质变时，就由一张照片变成了一部电影。同样的量变到质变的过程，也会发生在数据量的增加过程之中。

（2）数据类型繁多

 如：消费者大数据、金融大数据、医疗大数据、城市大数据、工业大数据等。

大数据的数据量非常大。总体而言可以分为两大类：

传统的OLAP（On-Line Analytical Processing）分析和商务智能工具大都面向结构化数据，而在大数据时代，用户友好的、支持非结构化数据分析的商业软件也将迎来广阔的市场空间。

 （3）处理速度快

一秒定律：

 （4）价值密度低

 例如：在一座城市，安装了上百万个监控摄像头，每天都在拍摄，每天每时每刻都在生产相关的数据，这数据只要没有意外事件发生，连续不断产生的数据都是没有任何价值的，但当发生事故等意外情况时，也就只有记录了事件过程的那一小段视频有价值。

为了获得发生事故等意外情况时的那一段有价值的视频，我们不得不投入大量的资金购买监控设备、网络设备、存储设备，耗费大量的电能和存储空间，来保存摄像头连续不断产生的监控数据。从这点来看，大数据的价值密度是较低的。

大数据对科学研究的影响先后经历了实验科学、理论科学、计算科学、数据密集型科学四种范式。

（1）第一种范式——实验

 （2）第二种范式——理论

 （3）第三种范式——计算

（4）第四种范式——数据

大数据时代以数据为中心

在第三种研究范式中，一般是先提出可能的理论，在搜集数据，然后通过计算来验证

对于第四种范式，则是先有了大量已知数据，然后通过计算得出之前未知理论

 大数据的兴起使得数据科学家成为热门职业。互联网企业和零售、金融类企业都在积极争夺大数据人才，数据科学家成为大数据时代最紧缺的人才。