科技是第一生产力。进入世纪的第一个20年以来，人们越来越多地将关注的领域集中在大数据、人工智能、云计算、物联网、移动互联网、GIS、AR与VR、5G、区块链、数字化与智慧化等，尤其为最近的风口“ABC”。笔者也一直在关注这方面的研究与学习，最近趁着有时间，将把一些科普性的概念写出来，以帮助关注该领域的人更好地理解这几个热点领域的知识，本次分享将介绍一下大数据的产生、概念、影响以及技术支撑。

1、Why.为什么会产生大数据？

我们遇到一个概念或者一个问题的思路就是去问“为什么？”同样，提起到大数据，我们会想，之前为什么不是大数据时代(DT),为什么现在是？这里我分享几点我的看法。一个方面，产生大数据的一个基础是我们的计算存储技术发生了革命性的变化，从数据大小的单位来看，数据大小的单位可以分为Bit

现在我们称为大数据，我相信单位至少是PB级别的，因为TB已经在我们的生活中很常见。存储技术的发展使得计算机的存储能力得到了飞速的进步，我们不会再像以前那样为了节省空间会清理掉部分的数据，而是基本上在那个地方放着。基于足够性价比、足够低成本的存储技术，这使得数据变得“大”有了最基本的支撑。另一个方面，数据产生的主体与范围发生了重要的变化，之前数据的产生只靠计算工作人员与运营人员的输入，而现在随着自媒体的发展，人人都是数据的生产者，数据的量呈指数增长，最近又随着物联网、感知监测设备、GIS等技术的发展，不仅人是数据产生的组成部分，其他非人物体、地面信息、空气检测信息都能作为数据产生源，并且无时无刻都在产生数据。总结来说，过去我们对数据做“减法”，现在我们不减，而且持续在做“加法”。

2、what，大数据的概念及特征

大数据主要体现在一个“大”大字上面，谈及大数据，我们经常用“4V”来描述，第一，Volume,即容量大、体积大，正如前面所说，大数据的单位应该以PB起步，企业甚至可以到EB。第二个，Velocity,即高速，速率快，大数据产生的速度是很快的，有个知名的说法，即大数摩尔定律，据测算，现在每两年数据就会翻一倍，这个增长量是及其可怕的。第三个，Variety多样性，之前产生的数据多半是结构化的数据，比如多是数值型，而现在越来越多产生图片，音频，视频，网页等半结构化的数据，数据类型的多样性也是大数据的重要体现。第四个，Value,即有价值但又密度低，大数据的背后藏着丰富的商业价值，但是因为海量数据，真正有价值的数据却很难挖掘，数据的价值密度很低。

3、大数据的影响

大数据的影响可以主要概括为，全样而非抽样，效率而非准确，相关而非推断。以前我们获得数据很难，我们会抽样作分析，现在随着大数据的支撑，我们做全样研究很简洁方便。基于之前的抽样研究，我们往往追求模型的准确性，而忽略了效率，大数据的时代，分秒必争，在这一秒，数据是有价值的，而到下一秒，数据就会失去价值，所以大数据时代，效率是王道。最后我们不会再关注特征与特征之间，或者说变量与变量之间的因果推断，而是发现他们相关即可，这在智能推送过程中显得尤为重要。

4、大数据的技术支撑

大数据的技术支撑主要体现在四个方面，主要是数据采集，数据存储与管理、数据处理与分析、数据隐私与安全。其中最为核心的是存储与处理，两者都采用分布式原理，即分布式存储，主要有HDFS,NoSQL,NewSQL；分布式处理，即MapReduce。数据的存储利用分布式文件系统，云数据库，实现对结构化、半结构化和非结构化海量数据进行存储。而数据处理利用分布式并行编程模型，集合机器学习与数据挖掘算法，实现对海量数据的处理与分析，并对分析结构进行可视化呈现。