从数据到内容：大数据的价值转换

大数据一词源于英文的“Big Data”一词，如果要追溯大数据作为专业术语最初出处的话，就得从Apache的开源搜索引擎Nutch说起。当时大数据的意思是更新网络搜索索引，同时还需批量处理和分析大量的数据集。谷歌Map Reduce（映射化简）和GFS（Google File System，谷歌档案系统）发布之后，除了涵盖大数据集之外，大数据的定义还包括数据处理的速度。

Gartner（高德纳咨询公司）曾经围绕3个“V”，给大数据下过这样一个定义：一种基于新的数据处理方式而产生的具有强大的决策力、洞察力以及流程优化能力的高容量（Volume）、高度复杂（Variety）且高速变化（Velocity）的信息资产。

麦肯锡全球研究所发布的《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿》（James，2011）报告，认为大数据指的是大小规格超越传统数据库软件工具抓取、存储、管理和分析能力的数据群。

IBM概括大数据的特征有3个“V”，也就是大量化（Volume）、多样化（Variety）和快速化（Velocity）。此外，还潜藏着另一个V——高价值（Value）。

大数据的首要特征是数据的量大（Volume）。电脑的数据运算和储存单位都是字节B（byte），1KB（Kilobyte，千字节）等于1024B。除此之外还有更高单位MB（Megabyte，兆字节）、GB（Gigabyte，吉字节）、TB（Terabyte，太字节）、PB（Petabyte，拍字节）、EB（Exabyte，艾字节）、ZB（Zettabyte，泽字节）、YB（Yottabyte，尧字节）和BB（Brontobyte，千亿亿亿字节）。每一级之间的换算关系是1024＝2^10（2的10次方）。2015年，全球数据存储已达10ZB。据国际数据公司（IDC）预测，2020年全球数据量将突破44ZB，是2015年的4倍多。因为硬件技术的发展速度远远赶不上数据容量的增长速度，所以产生了数据存储和处理的危机。

海量数据存储危机的产生不仅是由于数据量爆炸性的增长，还有数据类型的改变而带来的多样化。在以前，数据库用二维表结构存储方式就可以储存大量数据，譬如常见的Excel软件中处理的数据，这类数据称为结构化数据。但是随着互联网多媒体应用的出现，声音、图片和视频等非结构化的数据所占比重日益增多。有统计表明，全世界非结构化数据的增长率是63％，相对而言，结构化数据增长率只有32％。

快速化描述的是数据被创建和移动的速度。在高速网络时代，通过基于实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器，创建实时数据流已成为流行趋势。企业不仅需要了解如何快速创建数据，还必须知道如何快速处理、分析并返回给用户，以满足他们的实时需求。基于IMS Research关于数据创建速度的调查，据预测，到2020年全球将拥有220亿部互联网连接设备。(www.xing528.com)

高价值，是指大数据中饱含大量的不相关信息，浪里淘沙却又弥足珍贵。如果对用户没有太大的商业、技术或社会价值，这些数据集就没有什么意义。

斯坦福大学还提出另外两个V，时效性（Volatility，数据集在多长时间内有效）和变化率（Variability，不可预测的数据流及其变化程度）。

以上特征经过扩展后形成6个“V”，共同刻画出大数据的突出特征（见图1-1）。

图1-1 大数据的6个“V”

[1] 从各种渠道获得大量信息，以及凭着多年前从事相关专业所习得的知识，笔者自认对大数据有一定了解。但当进一步深入研究该领域时，仍感觉陷入了层层迷雾之中，仿佛再也把握不住大数据的温度和情感。也许大数据的信息量就是“大”，反而更容易让人迷失 痛定思痛，决定返璞归真，从最简单的概念开始梳理思路。