什麼是大數據？

大數據指無法在一定時間範圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

什麼是大數據

大數據指無法在一定時間範圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

大數據歷史和當前考慮因素

雖然術語“大數據”相對較新，但收集和存儲大量信息以進行最終分析的行為已經很久了。這個概念在 21 世紀初獲得了動力，當時行業分析師 Doug Laney 將現在主流的大數據定義表達為三個 V：

1.卷，組織從各種來源收集數據，包括業務交易，社交媒體和來自傳感器或機器到機器數據的信息。在過去，存儲它將是一個問題 – 但新技術（如 Hadoop）減輕了負擔。

2.速度，數據以前所未有的速度流入，必須及時處理。RFID 標籤，傳感器和智能電錶正在推動近乎實時處理數據的需求。

3.品種，數據有各種格式 – 從傳統數據庫中的結構化數字數據到非結構化文本文檔，電子郵件，視頻，音頻，股票報價數據和金融交易。

在 SAS，我們在大數據方面考慮兩個額外的維度：

1.變化性，除了速度和數據種類的增加之外，數據流還可能與週期性峯值高度不一致。社交媒體中有什麼趨勢嗎？每日，季節性和事件觸發的峯值數據負載可能難以管理。非結構化數據更是如此。

2.複雜，今天的數據來自多個來源，這使得難以跨系統鏈接，匹配，清理和轉換數據。但是，有必要連接和關聯關係，層次結構和多個數據鏈接，否則您的數據可能會迅速失控。

為什麼大數據很重要？

大數據的重要性不在於您擁有多少數據，而在於您使用它做了多少。您可以從任何來源獲取數據並進行分析，以找到能夠降低成本，減少時間，新產品開發和優化產品，以及智能決策的答案。將大數據與高性能分析結合使用時，您可以完成與業務相關的任務，例如：

1.近乎實時地確定故障，問題和缺陷的根本原因；

2.根據客户的購買習慣在銷售點生成優惠券；

3.在幾分鐘內重新計算整個風險組合；

4.在欺詐行為影響您的組織之前檢測它。