眾所周知，擁有大數據是件令人興奮的事，但在實踐中處理大數據存在一定的困難，如數據量過大事情就會變得更困難。為了處理大數據要采用高性能算法，這些算法也已展現出驚人的優越性。真正的大數據時代已經到來，那大數據有哪些屬性呢？快來一起了解看看吧！
本文目錄
1、大數據有哪些屬性？
2、大數據的價值是什么？
3、大數據戰略對企業生存有多重要？
大數據有哪些屬性？
1、結構化與非結構化數據
某些數據集具有很好的結構性，就像數據庫中的數據表或電子表程序中一樣。而其他的數據以更多樣的形式記錄著有關世界狀況的信息。它們可能是像維基百科這樣包含圖像和超級鏈接的文本語料庫，也可能是個人醫療記錄中出現的復雜的注釋和測試結果的混合數據。
當面對一個非結構化數據源時，我們通常首先要構建一個矩陣以使這些數據結構化。詞袋模型可以構建一個矩陣，每條推文對應矩陣中的一行，每個常用詞匯對應矩陣中的一列。矩陣項M[i, j]則表示推文i中單詞j出現的次數。
2、定量數據與類別數據
定量數據由數值組成，如高度和重量。這些數據可以被直接帶入代數公式和數學模型，也可以在傳統的圖表中進行表示。相比之下，類別數據則由描述被調查對象屬性的標簽組成，如性別、頭發顏色和職業。這種描述性信息可以像數值型數據一樣精確而有意義，但不能使用相同的方法進行處理。
3、大數據與小數據
在大眾眼中數據科學已經與大數據混為一談，數據科學以計算機日志和傳感器設備產生的海量數據集為分析對象。原則上，擁有更多的數據總是比數據少要好，因為如果有必要，可以通過抽樣來舍棄其中的一些數據，從而得到一個更小的數據集。
擁有大數據是件令人興奮的事。但在實踐中，處理大數據存在一定的困難。一般來說，一旦數據量過大，事情就會變得更困難。大數據的挑戰包括：
一個分析周期所用的時間隨著數據規模的增長而變長：對數據集的計算性操作會隨著數據量的增加而花費更長的時間。電子表格可以提供即時響應，允許用戶進行實驗測試以及驗證各種假設。但計算大型電子表格時，會變得笨拙而緩慢。處理大規模數據集可能需要數小時或數天才能得到結果。為了處理大數據，要采用高性能算法，這些算法也已展現出驚人的優越性。但是絕不能為了獲得更快的計算速度而將大數據拆分為小數據。
大型數據集復雜的可視化過程：在計算機屏幕或打印的圖像上不可能將大數據中的數百萬個要點全部繪制出來，更不要說對這些數據進行概念性的理解了。我們無法滿懷希望地去深入理解一個根本無法看到的東西。
簡單的模型不需要大量的數據來匹配或評估：典型的數據科學任務是基于一小部分變量做出決策，比如，根據年齡、性別、身高、體重以及現有的醫療水平來決定是否應該為投保人提供人壽保險。
大數據的價值是什么？
1、改變生產生式
供需關系，轉變為服務關系。
大數據讓企業擁有了更大的潛力與爆發力，通過對大數據的應用，企業可以更加精準的滿足消費者對于產品的需求，可以對于生產環節，運輸方式，物流時間，進行把控節約成本，提高利潤的同時，也可以讓利消費者，根據用戶的不同反饋進行各種各樣的迭代和升級，也讓企業更具競爭力。
2、改變信息的獲取方式
從想知道什么就搜什么，到想要什么就推薦什么。
以前的新聞，商品，服務都是我們需要了，才去主動搜索，獲取商品的方式簡單，但是效率低，大浪淘沙般的查找，也不一定能夠獲得有用的信息。
但現在不用，互聯網會根據我們的職業，地區，年齡，收入，性別，個人喜好，家庭組成，社會地位等維度，給你推薦適合的商品，喜歡的新聞，貼心的服務，讓生活越來越遍歷，越來越舒適。
3、改變了思維方式
從經驗驅動決策向數據驅動決策轉變。
顯然數據更有說服力，但為什么到現在才有這樣的轉變呢，其實就是數據由量變產生質變的過程，同時，瞬息萬變的市場環境，也讓我們更加不迷信與經驗，思維方式的轉變，也是情理之中。
4、改變了管理模式
從全方位管理，到精細化運營的轉變。
理念創新必然帶來技術創新，技術創新必然呼喚機制創新，管理模式的及時跟進將決定大數據價值的充分發揮。大數據的意義不在于數據本身，而在于對數據的分析與應用，從而釋放出數據所蘊含的巨大價值。
大數據戰略對企業生存有多重要？
智能企業利用海量數據來了解消費者、管理庫存、優化物流和運營程序并做出合理的業務選擇。制定大數據戰略可以正確有效地存儲、組織、處理和應用，幫助組織實現數據驅動愿景并將其引導至大數據應用程序的特定業務目標。
談到大數據重要的不僅是規模，數據量只是大數據的四個V之一，控制它是更容易克服的障礙之一。大數據最具挑戰性的問題與其他V相關：數據種類的多樣性、數據變化的速度、來自不同系統的數據的有效性以及其他使處理大量不斷變化的數據變得困難的品質。
大數據可能采用許多不同的形式，包括非結構化、半結構化和結構化數據的混合。它還源自多種來源，包括流數據系統、傳感器、系統日志、GPS系統、文本、圖片、音頻和媒體文件、社交網絡和傳統數據庫。其中一些來源每分鐘可以添加或更新數百萬次數據。
數據不是以同樣的方式產生的。因此，企業必須驗證來自多個來源的大量數據是否可信且正確。這種非常多樣化的數據可能需要其他存儲庫的補充。處理所有這些棘手問題的能力是釋放大數據對組織價值的關鍵這始于深思熟慮的方法。
智能企業利用各種形式的海量數據來更好地了解消費者、管理庫存、優化物流和運營程序，并做出合理的業務選擇。成功的公司也認識到處理他們產生的大量大數據的重要性，以及發現可靠的方法來從中提取洞察力。制定大數據戰略以正確有效地存儲、組織、處理和利用所有這些數據至關重要。
大數據戰略概述了將組織轉變為更加數據驅動并因此獲得成功所需的條件。它應包括幫助組織實現數據驅動愿景并將其引導至大數據應用程序的特定業務目標的說明。
大數據戰略的企業很重要，很多時候，企業的數據都存儲在孤島中無論是數據倉庫還是缺乏數據集成的各種部門網絡，這使得企業幾乎很難全面了解他們的所有數據。此外，海量數據集中的數據質量和數據源的可靠性都可能出現波動，存儲和相關數據管理費用可能非常昂貴。
注意：數據不是一朝一夕產生的，當數據的體量足夠大，并且我們可以通過技術手段應用他時，大數據就不在是簡單的數據，而是指導我們做出決策的工具，此時每一條數據，都是讓我們的生活變得更好的基石。
