《系统架构 设计师教程(第4版) 》希赛教育 编著
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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。
1.大数据的特点
业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。
Volume：指的是数据体量巨大，从TB级别跃升到PB级别（1PB=1024TB）、EB级别（1EB=1024PB），甚至于达到 ZB 级别（1ZB=1024EB）。截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，而历史上全人类说过的所有话的数据量大约是5EB。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。
例如，在交通领域，某市交通智能化分析平台数据来自路网摄像头/传感器、公交、轨道交通、出租车以及省际客运、旅游、化危运输、停车、租车等运输行业，还有问卷调查和地理信息系统数据。4万辆车每天产生2000万条记录，交通卡刷卡记录每天1900万条，手机定位数据每天1800万条，出租车运营数据每天100万条，电子停车收费系统数据每天50万条，定期调查覆盖8万户家庭等，这些数据在体量上就达到了大数据的规模。
Variety：指的是数据类型繁多。这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
Value：指的是价值密度低。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有1-2秒。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。当然把数据集成在一起，并完成“提纯”是能达到1+1大于2的效果的，这也正是大数据技术的核心价值之一。
Velocity：指的是处理速度快。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。
2.传统数据与大数据的比较
传统数据与大数据的差异如表3-13所示。
3.大数据处理关键技术
大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。
4.大数据应用
大数据可以在各行各业得以应用，如金融服务、医疗保健、零售业、制造业、政府机构等。
