最近读了点大数据相关书籍，做点笔记。
001 什么是大数据
大数据这几年很火爆。很多人动不动就会拿大数据说事，将传统意义上的数据分析当成了大数据，以为大量的数据堆积在一起就是大数据了。
那么，到底什么是大数据？具备哪些形态的数据才能称之为大数据。目前个人的粗浅理解如下：
大数据是指通过各种介质记录的信息的总和。这里的介质可能包括电脑、传感器、摄像头、书籍等。信息则指人类、自然界各种活动产生的信息。
大数据涉及的范围之广，很难用一个简单的概念进行概况。后续需要不断进行思考、归纳。
002 大数据有哪些特点
大数据具有以下特点：
首先，数据量大。这个很好理解。互联网使得数据呈现爆发式增长，信息存储、传输技术的发展，使得收集大规模数据成为可能。
其次，多维度。大数据的收集是不带目的性的。数据之间存在错综复杂的关系，数据也呈现多维的特点。这为大数据多目的分析提供了基础。
再次，完备性。过去的研究，受限于数据量、计算能力等因素，往往通过分析样本，以期获得整体的特性。随着技术的发展，获取完备的样本成为可能。通过分析完备的数据，从中获得的结果更加准确，可以避免样本分析带来的偏差。
第四，相关性。看似杂乱的数据之间，其实蕴涵着巨大的相关性。通过机器学习，电脑可以挖掘数据之间的相关性，为决策提供支撑。
第五，时效性。时效性不是大数据必备的属性。但是在很多应用场景中，通过业务环节的数据化，大数据的时效性非常好，可以即时的指导决策。
003 大数据背后的逻辑是什么
大数据产生价值的逻辑在于通过机器学习，训练出准确的数学模型，数据越多，越完备，模型越准确。通过信息降低不确定性，从大数据中可以挖掘出各种相关性。然后将这种相关性用于具体的应用场景。
004 大数据带来哪些变化
大数据体现的是一种思维的升级，从以前追求因果关系，转变为追求强相关关系。在简单因果关系已经被人类发现了之后，对复杂的事物进行因果验证难度加大，而且往往需要耗费巨大的成本。大数据提供了便捷、快速的方式，挖掘出来的相关性可以直接用于指导决策。通过了解“是什么”，而不是重点关注“为什么”，许多以前需要耗费巨量时间和成本的问题，得到了解决。
大数据对社会的影响是方方面面的，其中对商业的影响更加明显。大数据对商业的影响，体现在其对商业模式中各要素的重构上面。不同行业重塑的要素有所不同，但是大方向就是关键流程的数据化。数据化之后采集的大数据，背后隐含着关于客户、生产、产品的信息，这些信息可以让企业实时了解客户的需求，了解产品的状态，了解生产中的异常情况等等。传统的行业，能否实现+大数据，很大程度上决定了能否在未来的商业竞争中占据一席之地。
面对大数据、人工智能、区块链这个大的趋势，企业要做的不是要不要拥抱，而是如何拥抱。
