一、大資料概念

　　1.大資料的定義：

　　　　指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資產。補充：主要解決，海量資料的儲存和海量資料的分析計算問題。

　　2.資料的單位：

　　　　bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。

　　　　1Byte = 8bit 1K = 1024Byte 1MB = 1024K 1G = 1024M 1T = 1024G 1P = 1024T。。。

二、大資料特點

　　1.Volume（大量）：

　　　　截至目前，人類生產的所有印刷材料的資料量是200PB，而歷史上全人類總共說過的話的資料量大約是5EB。當前，典型個人計算機硬碟的容量為TB量級，而一些大企業的資料量已經接近EB量級。

　　2.Velocity（高速）：

　　　　這是大資料區分於傳統資料探勘的最顯著特徵。根據IDC（網際網路資料中心）的“數字宇宙”的報告，預計到2020年，全球資料使用量將達到35.2ZB。在如此海量的資料面前，處理資料的效率就是企業的生命。例如：天貓雙十一交易額、保險行業開門紅。

　　3.Variety（多樣）：

　　　　這種型別的多樣性也讓資料被分為結構化資料和非結構化資料。相對於以往便於儲存的以資料庫/文字為主的結構化資料，非結構化資料越來越多，包括網路日誌、音訊、視訊、圖片、地理位置資訊等，這些多型別的資料對資料的處理能力提出了更高要求。

　　4.Value（低價值密度）：

　　　　價值密度的高低與資料總量的大小成反比。比如，在一週的交通監控視訊中，我們只關心出事故的那一時間，如何快速對有價值資料“提純”成為目前大資料背景下待解決的難題。

三、大資料能幹什麼

　　1.O2O：

　　　　百度大資料+平臺通過先進的線上線下打通技術和客流分析能力，助力商家精細化運營，提升銷量。

　　2.零售：

　　　　探索使用者價值，提供個性化服務解決方案；貫穿網路與實體零售，攜手創造極致體驗。經典案例，紙尿布+啤酒。

　　3.旅遊：

　　　　深度結合大資料能力與旅遊行業需求，共建旅遊產業智慧管理、智慧服務和智慧營銷的未來。

　　4.商品廣告推薦：

　　　　商品廣告推薦：給使用者推薦訪問過的商品廣告型別。例如：天貓、京東等。

　　5.保險：

　　　　海量資料探勘及風險預測，助力保險行業精準營銷，提升精細化定價能力。

　　6.金融：

　　　　多維度體現使用者特徵，幫助金融機構推薦優質客戶，防範欺詐風險。

　　7.房產：

　　　　大資料全面助力房地產行業，打造精準投策與營銷，選出更合適的地，建造更合適的樓，賣給更合適的人。

　　8.移動網際網路：

　　　　根據使用者年齡、職業、消費情況，分析統計哪種套餐適合哪類人群。對市場人群精準定製。

　　9.人工智慧：

　　　　人工智慧依靠海量資料作為支撐，機器學習等都需要海量資料進行訓練。

四、大資料的發展前景

　　1.跟著國家走：

　　　　黨的十八屆五中全會提出“實施國家大資料戰略”，國務院印發《促進大資料發展行動綱要》，大資料技術和應用處於創新突破期，國內市場需求處於爆發期，我國大資料產業面臨重要的發展機遇。

　　2.跟著大學走：

　　　　2017年北京大學、中國人民大學、北京郵電大學等25所高校成功申請開設大資料課程。

　　3.跟著錢走：

　　　　薪資高、缺口大。

五、大資料技術的生態體系

　　待補充