大數(shù)據(jù)（big data），指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

　　在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時代》 中大數(shù)據(jù)指不用隨機分析法（抽樣調(diào)查）這樣捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進行分析處理。大數(shù)據(jù)的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。

　　對于“大數(shù)據(jù)”（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

　　毫無疑問，世界上所有關注開發(fā)技術的人都意識到“大數(shù)據(jù)”對企業(yè)商務所蘊含的潛在價值，其目的都在于解決在企業(yè)發(fā)展過程中各種業(yè)務數(shù)據(jù)增長所帶來的痛苦。

　　現(xiàn)實是，許多問題阻礙了大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展和實際應用。

　　因為一種成功的技術，需要一些衡量的標準?，F(xiàn)在我們可以通過幾個基本要素來衡量一下大數(shù)據(jù)技術，這就是——流處理、并行性、摘要索引和可視化。

　　1、流處理

　　伴隨著業(yè)務發(fā)展的步調(diào)，以及業(yè)務流程的復雜化，我們的注意力越來越集中在“數(shù)據(jù)流”而非“數(shù)據(jù)集”上面。

　　決策者感興趣的是緊扣其組織機構的命脈，并獲取實時的結果。他們需要的是能夠處理隨時發(fā)生的數(shù)據(jù)流的架構，當前的數(shù)據(jù)庫技術并不適合數(shù)據(jù)流處理。

　　例如，計算一組數(shù)據(jù)的平均值，可以使用一個傳統(tǒng)的腳本實現(xiàn)。但對于移動數(shù)據(jù)平均值的計算，不論是到達、增長還是一個又一個的單元，有更高效的算法。如果你想構建數(shù)據(jù)倉庫，并執(zhí)行任意的數(shù)據(jù)分析、統(tǒng)計，開源的產(chǎn)品R或者類似于SAS的商業(yè)產(chǎn)品就可以實現(xiàn)。但是你想創(chuàng)建的是一個數(shù)據(jù)流統(tǒng)計集，對此逐步添加或移除數(shù)據(jù)塊，進行移動平均計算，而且數(shù)據(jù)庫不存在或者尚不成熟。

　　數(shù)據(jù)流周邊的生態(tài)系統(tǒng)有欠發(fā)達。換言之，如果你正在與一家供應商洽談一個大數(shù)據(jù)項目，那么你必須知道數(shù)據(jù)流處理對你的項目而言是否重要，并且供應商是否有能力提供。

　　2、并行化

　　大數(shù)據(jù)的定義有許多種，以下這種相對有用。“小數(shù)據(jù)”的情形類似于桌面環(huán)境，磁盤存儲能力在1GB到10GB之間，“中數(shù)據(jù)”的數(shù)據(jù)量在100GB到1TB之間，“大數(shù)據(jù)”分布式的存儲在多臺機器上，包含1TB到多個PB的數(shù)據(jù)。

　　如果你在分布式數(shù)據(jù)環(huán)境中工作，并且想在很短的時間內(nèi)處理數(shù)據(jù)，這就需要分布式處理。

　　并行處理在分布式數(shù)據(jù)中脫穎而出，Hadoop是一個分布式/并行處理領域廣為人知的例子。Hadoop包含一個大型分布式的文件系統(tǒng)，支持分布式/并行查詢。

　　3、摘要索引

　　摘要索引是一個對數(shù)據(jù)創(chuàng)建預計算摘要，以加速查詢運行的過程。摘要索引的問題是，你必須為要執(zhí)行的查詢做好計劃，因此它有所限制。

　　數(shù)據(jù)增長飛速，對摘要索引的要求遠不會停止，不論是長期考慮還是短期，供應商必須對摘要索引的制定有一個確定的策略。

　　4、數(shù)據(jù)可視化

　　可視化工具有兩大類。

　　探索性可視化描述工具可以幫助決策者和分析師挖掘不同數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系，這是一種可視化的洞察力。類似的工具有Tableau、TIBCO和QlikView，這是一類。

　　敘事可視化工具被設計成以獨特的方式探索數(shù)據(jù)。例如，如果你想以可視化的方式在一個時間序列中按照地域查看一個企業(yè)的銷售業(yè)績，可視化格式會被預先創(chuàng)建。數(shù)據(jù)會按照地域逐月展示，并根據(jù)預定義的公式排序。供應商PercepTIve Pixel就屬于這一類。

　　1、跨粒度計算（In-DatabaseCompuTIng）

　　Z-Suite支持各種常見的匯總，還支持幾乎全部的專業(yè)統(tǒng)計函數(shù)。得益于跨粒度計算技術，Z-Suite數(shù)據(jù)分析引擎將找尋出最優(yōu)化的計算方案，繼而把所有開銷較大的、昂貴的計算都移動到數(shù)據(jù)存儲的地方直接計算，我們稱之為庫內(nèi)計算（In-Database）。這一技術大大減少了數(shù)據(jù)移動，降低了通訊負擔，保證了高性能數(shù)據(jù)分析。

　　2、并行計算（MPP CompuTIng）

　　Z-Suite是基于MPP架構的商業(yè)智能平臺，她能夠把計算分布到多個計算節(jié)點，再在指定節(jié)點將計算結果匯總輸出。Z-Suite能夠充分利用各種計算和存儲資源，不管是服務器還是普通的PC，她對網(wǎng)絡條件也沒有嚴苛的要求。作為橫向擴展的大數(shù)據(jù)平臺，Z-Suite能夠充分發(fā)揮各個節(jié)點的計算能力，輕松實現(xiàn)針對TB/PB級數(shù)據(jù)分析的秒級響應。

　　3、列存儲 （Column-Based）

　　Z-Suite是列存儲的?；诹写鎯Φ臄?shù)據(jù)集市，不讀取無關數(shù)據(jù)，能降低讀寫開銷，同時提高I/O 的效率，從而大大提高查詢性能。另外，列存儲能夠更好地壓縮數(shù)據(jù)，一般壓縮比在5 -10倍之間，這樣一來，數(shù)據(jù)占有空間降低到傳統(tǒng)存儲的1/5到1/10 。良好的數(shù)據(jù)壓縮技術，節(jié)省了存儲設備和內(nèi)存的開銷，卻大大了提升計算性能。

　　4、內(nèi)存計算

　　得益于列存儲技術和并行計算技術，Z-Suite能夠大大壓縮數(shù)據(jù)，并同時利用多個節(jié)點的計算能力和內(nèi)存容量。一般地，內(nèi)存訪問速度比磁盤訪問速度要快幾百倍甚至上千倍。通過內(nèi)存計算，CPU直接從內(nèi)存而非磁盤上讀取數(shù)據(jù)并對數(shù)據(jù)進行計算。內(nèi)存計算是對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方式的一種加速，是實現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析的關鍵應用技術。

　　注意事項

　　大數(shù)據(jù)技術的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進行專業(yè)化處理。換言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)盈利的關鍵，在于提高對數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過“加工”實現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。