课程论文
题目： 大数据时代
学院： 信息科学与工程学院
专业： 通信工程 学号： 班级：
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大数据时代
摘要： 大数据技术(big data)指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V 特点： Volume （大量）、Velocity （高速）、Variety （多样）、value （价值）。
关键字：大数据 云计算 海量 发展 影响
一、 大数据的初识
随着云时代的来临，大数据（big data ）吸引了越来越多的关注。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。 对于企业组织来讲，大数据的价值体现在两个方面：分析使用和二次开发。对大数据进行分析能揭示隐藏其中的信息。例如零售业中对门店销售、地理和社会信息的分析能提升对客户的理解。对大数据的二次开发则是那些成功的网络公司的长项。例如Facebook 通过结合大量用户信息，定制出高度个性化的用户体验，
并创造出一种新的广告模式。这种通过大数据创造出新产品和服务的 商业行为并非巧合，谷歌、雅虎、亚马逊和Facebook 它们都是大数据时代的创新者。
我们正处在一个数据爆炸性增长的" 大数据" 时代。
1、大数据四个特性
海量性：企业面临着数据量的大规模增长。例如，IDC 最近的报告预测称，到2020年，全球数据量将扩大50倍。目前，大数据的规模尚是一个不断变化的指标，单一数据集的规模范围从几十TB 到数PB 不等。简而言之，存储1PB 数据将需要两万台配备50GB 硬盘的个人电脑。此外，各种意想不到的来源都能产生数据。
多样性：一个普遍观点认为，人们使用互联网搜索是形成数据多样性的主要原因，这一看法部分正确。然而，数据多样性的增加主要是由于新型多结构数据，以及包括网络日志、社交媒体、互联网搜索、手机通话记录及传感器网络等数据类型造成。其中，部分传感器安装在火车、汽车和飞机上，每个传感器都增加了数据的多样性。 高速性：高速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。根据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。
易变性：大数据具有多层结构，这意味着大数据会呈现出多变的
形式和类型。相较传统的业务数据，大数据存在不规则和模糊不清的特性，造成很难甚至无法使用传统的应用软件进行分析。传统业务数据随时间演变已拥有标准的格式，能够被标准的商务智能软件识别。目前，企业面临的挑战是处理并从各种形式呈现的复杂数据中挖掘价值。
2、 大数据三个特征 除了有四个特性之外，大数据时代的数据还呈现出其他三个特征。
第一个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求 。
第二个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。
第三个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。
二、 大数据的作用及其用途
大数据，其影响除了经济方面的，它同时也能在政治、文化等方面产生深远的影响，大数据可以帮助人们开启循“数”管理的
模式，也是我们当下“大社会”的集中体现，三分技术，七分数据，得数据者得天下。
“大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求。事实上，大数据的影响并不仅仅限于信息通信产业，而是正在“吞噬”和重构很多传统行业，广泛运用数据分析手段管理和优化运营的公司其实质都是一个数据公司。在零售业中，数据分析的技术与手段得到广泛的应用，传统企业通过数据挖掘重塑并优化供应链，电商卓越亚马逊、淘宝等则通过对海量数据的掌握和分析，为用户提供更加专业化和个性化的服务。
1、变革价值的力量
未来十年，决定中国是不是有大智慧的核心意义标准（那个”思想者”），就是国民幸福。一体现到民生上，通过大数据让事情变得澄明，看我们在人与人关系上，做得是否比以前更有意义；二体现在生态上，看我们在天与人关系上，做得是否比以前更有意义。总之，让我们从前10年的意义混沌时代，进入未来10年意义澄明时代。
2、变革经济的力量
生产者是有价值的，消费者是价值的意义所在。有意义的才有价值，消费者不认同的，就卖不出去，就实现不了价值；只有消费者认同的，才卖得出去，才实现得了价值。大数据帮助我们从消费者这个源头识别意义，从而帮助生产者实现价值。这就是启动内需的原理。
3、变革组织的力量
随着具有语义网特征的数据基础设施和数据资源发展起来，组织的变革就越来越显得不可避免。大数据将推动网络结构产生无组织的组织力量。最先反映这种结构特点的，是各种各样去中心化的WEB2.0应用，如RSS 、维基、博客等。 大数据之所以成为时代变革力量，在于它通过追随意义而获得智慧。
大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。工程和科学问题尚未被重视。大数据工程指大数据的规划建设运营管理的系统工程；大数据科学关注大数据网络发展和运营过程中发现和验证大数据的规律及其与自然和社会活动之间的关系。 物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC 以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。
三、 云中大数据
如今，大数据与云计算是全球企业最为关注的两大IT 话题。大数据分析提供独具价值的洞察，帮助企业打造竞争优势，启迪创新，推动收益增长。作为IT 服务的交付模式，云计算可以增强业务灵活性，提高生产力，同时增加效率，降低成本。 两种技术均在不断发展。目前企业所探寻的核心问题，已经从采用何种介质和怎样存储大数据，转变为如何通过有效的分析方法来应付实际业务需要。随着云计算技术的成熟，越来越多的企
业开始创建高效、灵活的云环境。同时云提供商也在不断增加服务项目。因此IT 企业应将云计算作为支持大数据项目的基础架构。对于大数据环境而言，需要服务器集群支持多种工具，已处理大容量，高速度，多样性的大数据，云已经不熟在服务器池、、存储器和联网资源上，并能根据实际需要伸缩自如。云计算提供了一种更经济的方法。它可以支持大数据技术和高级分析应用，推动业务价值的增长。
四、 IT 的未来举措
IT 在企业中担当着与众不同的角色，面对数据爆炸性的增长，新兴技术不断涌现和环境快速变革，您需要在企业内领导实施大数据分析。首先，需要思考IT 如何在企业中成为经纪人，推动基于云的大数据分析服务。
● 立即与企业主合作，协助其确定如何使用大数据，以解决企业业务难题并应对机遇。作为全力参与的合作伙伴，您可协助评估和影响技术选择，并成就最佳实践。
● 探索基于云的大数据分析技术方式，包括私有云，公有云和混合云交付模式。紧跟最新趋势，深入观察市场并熟知其成本。 ● 创建或更新现有大数据战略，确定I ，T 参与到大数据分析项目的时时过程中。切记，您需要让用户能够轻松快速的推动业务，否则业务部门就会自行主导实施。
● 思考如何协调IT ，使其与业务人员更好地配合，并就大数据项目进行合作和协商。
参考资料：
[1] 云中大数据：融合技术-如何运用基于云的大数据分析, 创造商业竞争优势 百度文库
[2] 孟小峰，慈祥．大数据管理概念技术与挑战［J ］．计算机研究与发展，2013，50(1):146－169
[3] 大数据（big data）百度百科