随着互联网技术和信息技术的发展，大数据广泛应用于金融、信息、娱乐、电子商务等行业。大数据培训机构，可以毫不夸张地说，我们迎来了大数据时代。虽然我们经常提到大数据，但我们对大数据时代的理解还是比较简单的。职坐标长沙新图学校将从大数据时代的特点、海量数据处理及面临的挑战为大家讲述大数据时代。

1、理解大数据时代

(1）大数据时代提出

世界知名咨询公司麦肯锡率先提出大数据时代的到来。他认为，如今数据已经渗透到各个行业和业务功能领域，成为重要的生产要素。海量数据的挖掘和应用预示着新一轮生产力增长和消费者剩余的到来。

（2）大数据时代的来临

随着互联网、智能手机的快速发展以及“可穿戴”计算设备的出现，我们的行为、位置甚至身体生理数据的每一次变化都成为可以记录和分析的数据。这些新技术正在推动大数据时代的到来。每个行业每天都在产生大量的数据碎片。数据计量单位从Byte、KB、MB、GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB。措施。

(3）大数据时代的特征

如果简单理解什么是大数据，我们只需要把握大数据的四大特征：大数据量、高速度、多样性、价值。具体来说，数据量巨大，数据的爆炸式增长迫切需要智能算法、强大的数据治理软件和新的数据治理科技对如此大范围的数据量进行实时汇总、分析、预测和处理；数据类型众多、范围广泛的数据源决定了大数据形式的多样性。任何形式的数据都可以发挥作用。目前应用最广泛的是推荐系统的应用；价值密度低，现实世界产生的数据中有价值数据的比例很小。与传统的小数据相比，大数据的最大价值在于从大量不相关的各类数据中挖掘出有价值的数据，用于未来趋势和格局预测分析；数据分析处理速度快，主要通过互联网传输。大数据对处理速度的要求非常严格。Server上非常多的资源被安排做处理和计算数据工作，非常多软件需要做及时处理。

2、海量数据处理

公开数据显示，互联网搜索巨头百度在2013年的数据量接近EB级。阿里巴巴和腾讯均表示其存储的数据总量已达到100PB以上。此外，大数据培训机构、电信、医疗、金融、公共安全、交通、气象等方面存储的数据量已达到数十或数百PB的水平。全球数据量每两年翻一番。2020年，正式到达ZB年代。到2020年，全球数据总量将达到44ZB。

3、面临的挑战

在大数时代，数据分析的前提是有数据，数据存储的目的是支持数据分析。海量数据究竟如何存储，是企业进行数据分析所面临的问题。传统数据存储模型的存储容量受限于大小或空间。如何设计能够支持大量数据的存储方案是数据分析的首要前提。当海量数据的存储问题解决了，接下来的海量数据计算问题就相当头疼了，因为企业不仅追求计算能力，还追求计算的速度和效率。以目前互联网行业产生的数据量水平，对这些数据进行处理，需要更好、更便捷的分析计算方式。传统的显然不够用，效率会很低。这是传统数据分析领域面临的另一个挑战，如何进行分析和计算。

看到这里，对于什么是大数据时代，每个人都有自己的理解。关于大数据时代的特点，其实就是数量多、速度快、品种多、价值高。只有充分了解大数据时代的技术，才能学习和掌握数据分析能力，成为符合时代要求的人才。

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