什么是大数据？

大数据是指数量庞大、多样化的结构化、非结构化和半结构化数据集合，并且随着时间的推移还在爆炸式增长。这些数据集在数量、速度和多样性方面都非常庞大、复杂，以至于传统的数据管理系统无法存储、处理和分析它们。

在连接性、移动性、物联网 (IoT) 和人工智能 (AI) 等数字化技术进步的推动下，数据的数量和可用性在快速增长。随着数据的持续扩展和激增，一些新的大数据工具不断涌现，这些工具可帮助各公司以所需的速度收集、处理和分析数据，从而从数据中获得最大价值。

大数据描述了庞大且多样化的数据集，这些数据集数量巨大，并且随着时间的推移，其规模也迅速增长。大数据用于机器学习、预测建模和其他高级分析，以解决业务问题并做出明智的决策。

请继续阅读下文，了解大数据的定义、大数据解决方案的一些优势、常见的大数据挑战，以及 Google Cloud 如何帮助组织构建数据云，以从数据中获得更多价值。

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大数据示例

数据可能是公司最有价值的资产。使用大数据挖掘数据洞见可帮助您了解影响业务的领域 - 从市场状况和客户购买行为到业务流程。

以下是一些正帮助各行各业组织实现转型的大数据示例：

跟踪消费者行为和购物习惯，以便为个人客户提供高度个性化的零售产品推荐
监控付款模式，并根据历史客户活动对其进行分析，以实时检测欺诈
将订单运输历程中每个阶段的数据和信息与超本地化流量数据分析相结合，帮助车队运营者优化最后一公里配送
使用自然语言处理技术（例如研究报告、临床笔记和实验室结果）等 AI 赋能的技术来分析非结构化医学数据，获取新的数据洞见以改善治疗方案并提高患者护理水平
使用来自摄像头和传感器的图片数据以及 GPS 数据，检测路面坑洼并改善城市的道路养护情况
分析卫星图像和地理空间数据集的公共数据集，以直观呈现、监控、衡量和预测供应链运营的社会和环境影响

这些只是组织利用大数据变得更加由数据驱动的几种方式，以便更好地适应客户和周围世界的需求和期望。

大数据的对比

大数据的定义可能会略有不同，但总会涉及到数据量、速度和多样性。这些大数据特征通常被称为“大数据的三大方面”。2001 年，Gartner 首次提出了这三大方面。

数据量

顾名思义，与大数据相关的最常见特征是数据量大。这说明了可通过各种来源和设备连续收集和生成的海量数据。

速度

大数据速度是指数据生成的速度。如今，数据通常是实时或近乎实时生成，因此也必须以相同的速率处理、访问和分析数据，才能产生有意义的影响。

多样性

数据是异构的，这意味着数据可以来自许多不同的来源，可以是结构化、非结构化或半结构化。更传统的结构化数据（例如电子表格或关系型数据库中的数据）现在以非结构化文本、图片、音频、视频文件或半结构化格式（如无法以固定的数据架构进行整理的传感器数据）作为补充。

除了这三个原始方面之外，在利用大数据的力量方面经常提到的另外三个方面是准确性、可变性和价值。

Veracity：大数据可能杂乱不堪且容易出错，这使得数据的质量和准确性很难控制。大型数据集可能会难以使用且令人困惑，而较小的数据集可能呈现不完整的信息。数据的真实性越高，可信度就越高。
可变性：所收集数据的含义会不断变化，这可能会导致数据不一致。这些转变不仅包括环境和解释方面的变化，也包括基于公司想要捕获和分析的信息的数据收集方法。
价值：确定您所收集数据的业务价值至关重要。大数据必须包含适当的数据，然后对其进行有效分析，以便获得有助于推动决策的数据洞见。

大数据如何运作？

大数据的核心理念是，您对任何事物的了解程度越高，就越能有效地获得数据洞见，从而做出更好的决策、发掘增长机会并改进业务模式。

让大数据发挥作用需要完成三项主要操作：

集成：大数据从许多来源收集数以 TB 计、有时甚至是数以 PB 计的原始数据，必须接收、处理这些数据并将其转换为企业用户和分析师开始分析所需的格式。
管理：大数据需要大的存储空间，无论是在云端和/或本地。此外，还必须以所需的任何形式存储数据。还需要对其进行实时处理并实时提供。越来越多的公司转向云端解决方案，以充分利用无限的计算能力和可伸缩性。
分析：最后一步是分析大数据并据此采取行动，否则，这项投资不值得。除了探索数据本身之外，还务必要以人人都能理解的方式在整个企业中沟通和分享数据洞见。这包括使用工具创建图表、图形和信息中心等数据可视化内容。

大数据的优势

改善决策流程

大数据是成为数据驱动型组织的关键要素。如果能够管理和分析大数据，您就能发现规律并发掘数据洞见，从而改进并做出更明智的运维和战略决策。

提高敏捷性和创新能力

借助大数据，您可以收集和处理实时数据点并对其进行分析，从而快速适应并赢得竞争优势。这些数据洞见可以指导并加快新产品、功能和更新的规划、生产和发布。

更好的客户体验

将结构化数据源与非结构化数据源相结合并进行分析，可为您提供更实用的数据洞见，帮助您了解消费者并进行个性化设置，并据以优化体验，从而更好地满足消费者的需求和期望。

持续智能

大数据让您可以将自动化的实时数据流与高级数据分析相结合，持续收集数据、发掘新的数据洞见，并发掘增长和价值的新机会。

运维效率更高

借助大数据分析工具和功能，您可以更快地处理数据并生成数据洞见，从而确定可以在哪些方面降低费用、节省时间并提高整体效率。

改进风险管理

分析大量数据有助于公司更好地评估风险，从而更轻松地识别和监控所有潜在威胁，并报告数据洞见以制定更强大的控制和缓解策略。

实施大数据分析所面临的挑战

虽然大数据有很多优势，但它确实也带来了一些挑战，组织必须准备好在收集、管理如此海量的数据并采取行动时应对这些挑战。

最常见的大数据挑战包括：

缺乏数据人才和技能。数据科学家、数据分析师和数据工程师都紧缺，他们也是 IT 行业一些最受追捧的（高薪）专业人士。缺乏大数据技能和使用高级数据工具的经验是大数据环境中实现价值的主要障碍之一。
数据增长的速度。大数据本质上总是在快速变化和增长。如果没有可满足处理、存储、网络和安全需求的坚实基础设施，管理起来可能会变得极其困难。
数据质量问题。数据质量会直接影响决策、数据分析和规划策略的质量。原始数据杂乱无章，难以整理。拥有大数据并不保证一定能带来结果，除非数据准确无误、相关且整理得当以便于分析。这可能会拖慢报告速度，但如果得不到解决，最终可能会导致获得误导性的结果和毫无价值的数据分析。
违规情况。大数据包含大量敏感数据和信息，这使得持续确保数据处理和存储满足数据隐私和监管要求（例如数据隐私权和数据驻留法律）是一项棘手的任务。
集成复杂性。大多数公司都使用孤立的数据，这些数据分散在整个组织的不同系统和应用之中。如果您希望从大数据中发掘任何价值，整合不同的数据源并使业务用户可以访问数据是一项非常复杂，但至关重要的事项。
安全考量。大数据包含有价值的业务和客户信息，使大数据存储区成为攻击者的高价值目标。由于这些数据集变化多样且复杂，因此实施全面的策略和政策来保护它们会变得更加困难。