近年来，大数据非常火，人人都谈大数据。但也有人认为，大数据是华而不实，没有什么实际意义。那么大数据究竟是什么？大数据能为我们带来什么呢？我们一起来看一看。
对于很多人来说，当第一次听到“大数据”这个词的时候，就会自然而然地从字面上去理解：大数据就是大量的数据，大数据技术就是大量数据的存储和处理技术。
然而，事实并非如此，大数据比我们一般的想象更为复杂。大数据技术不只是一项数据处理和存储的技术，更是一系列和海量数据相关的抽取、集成、管理、分析、解释技术，是一个庞大的技术框架。
更进一步来说，大数据是一种全新的思维方式和商业模式。大数据实现了从物理世界到数字世界的映射和提炼，通过发现其中的数据特征，从而提炼出有价值的信息。
要全面深入地认知大数据，需要从三个层面，逐层深入。
第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。大数据的特征定义，行业对大数据的整体描绘和定性，大数据的来之不易和珍贵所在，对大数据的现在和未来去洞悉大数据的发展趋势，大数据隐私的博弈等，每个课题都是值得深入探讨的。
第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术，都是大数据技术的重要组成部分。大数据如何采集、处理、存储到形成结果，都是大数据技术的作用的产物。
第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。在实践中，大数据的应用可分为：互联网大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面，需要从实际的行业应用触发，了解大数据带来了哪些实打实的好处，以及什么机遇和挑战。
方方面面，只有你想不到，没有大数据用不到的地方。当发生了传染病疫情时，大数据使我们瞬间了解到哪些人到过高风险地区，哪些人接触过患者，让我们更好地对疫情进行精准控制；在电商购物节中，大数据使商家快速了解到消费者对哪些商品更感兴趣，能够为用户给出适合的商品推荐，组织更为有效的活动促销；在社交平台上，大数据为我们找到潜在的志同道合的人，以数据的方式为我们的社交进行了不可见的延展……
大数据并不是华而不实的。大数据的本质，可以说是一种技术框架，更应该说是一种思想和模式。我们要善用大数据，乘着大数据这个时代的风口，用大数据加速发展，实现更为美好的蓝图。
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大数据的本质是什么？
现在叫大数据，以前可以称为信息、情报等等名字。以前的信息搜集技术没有这样发达，只能以样本信息形式出现，而且由于结构类型不同，只能分类处理，有些数据还不便于储存和比较。为什么现在叫大数据，是因为现代互联网技术，可以把不同结构类型的所有数据都能搜集到，形成全数据，并且随着大数据技术的深度发展，这些复杂结构类型的全数据，会被自动分类比较统计，所以称为大数据。
吴军在他的《智能时代》里提到对于大数据的观点：
只有量的积累的数据，通常并不能称之为大数据。除了大量性，大数据常常还应该具有多维性和完备性。
大数据的多维性，可以理解为针对单一“个体”（人/物/事件等）不同角度的数据。比如之前提到的：收集全国所有人的出生年月，单收集这一项，数据单一缺乏意义；但如果再加入收入、所属地区、受教育程度等等多维的信息，那数据本身就变得鲜活了。我们可以从数据中分析人口的地域分布、经济分布、教育分布等并在此基础上给出宏观的资源调控计划。
大数据的完备性，则可以理解为数据的全面性。比如2012年一位名叫内德·斯威尔的年轻人，利用大数据成功预测了美国50+1个州的大选结果。他其实就是在投票前利用互联网尽可能的搜集当年的大选数据（如地方媒体数据、社交网络留言、朋友间评论等），从而近似的知道每个人对大选的态度，并按照州进行分类整理，最终成功预测了当年的大选结果。
缺少多维性的“大数据”会让数据承载的信息“片面”，进而导致数据本身的利用价值大大下降；缺乏完备性的数据则会由于缺乏“完备样本”的支撑，也会使得获取的信息“局限性”。
大数据最好还应具有“及时性”，但及时性却并不是其必备条件，只是有了“及时性”的大数据，会实现一些过去无法做到的事情。
大数据的及时性，可以理解为数据收集的时效性。一方面，要分析当前情况，就要尽可能使用与当前时间点较为接近的数据；另一方面，数据本身就在时刻产生（特别是今天的互联网），新鲜的数据能更快速的反应当前社会的一些情况。比如使用百度地图导航的时候，它能根据数据库中人们当前的（及时的数据）车辆出行地点，和即将要去的地方大概估算出此人的行程规划，并通过众多数据的整合估算出某一路段可能的堵塞情况，进而在导航的时候给出“避免拥堵”的导航建议。
由此可见，所谓的大数据，一定要同时满足大量、多维和完备（相对来说）的特点，并在此基础上，最好具有“时效性”。
参考自：读大数据 《智能时代》有感
其次，大数据的意义在于驱动决策
大数据产生价值的链路是：数据驱动决策——决策实践价值。
国内企业总是谈数据变现实际是一种对大数据价值的歧义理解。企业面对的TO B或TO C不是个体单维度数据而是海量多维度数据，单一数据不能提供任何决策依据。然而企业决策者往往对大数据的理解不够清晰透彻，片面的认为数据就是价值，花钱就要见效，把重点需求放在了所谓的上文说道的“有效数据上”当然效果在短期是非常显而易见的。而在利益驱动下企业的方向就真的随着“数据”驱动决策了，如同你是正常人却天天吸纯氧，企业想的就不是产品紧贴市场需求、如何有效改进，增强市场竞争优势，而是围绕相应“数据”下进行各种营销。
第一步，找到核心数据。核心数据现在对很多企业来说实际上就是CRM，自己的用户系统，这是最重要的。
第二步，外围数据。比如企业经常会在线上线下举办一些活动，在做活动的时候，消费者的信息只是简单地提供在表单里面，还是进入了CRM的系统里？
第三步，常规渠道的数据。举例来说一个销售快销品的企业，能不能够得到沃尔玛的数据，家乐福的数据？很多国外大数据的案例，说消费者买啤酒的时候也会购买剃须刀之类，或者一个母婴产品的消费者她今天在买这个产品，预示着她后面必然会买另一个产品。这就有一个前期的挖掘。这些价值怎么来的，这就需要企业去找常规渠道里面的数据，跟自己的CRM结合起来，才能为自己下一步做市场营销、做推广、产品创新等建立基础。
第四步，外部的社会化的或者非结构化的数据，即现在所谓的社会化媒体数据。这方面信息的主要特征是非结构化，而且非常庞大。这对企业来说最大的价值是什么？当你的用户在社会化媒体上发言的时候，你有没有跟他建立联系？
还有，大数据的核心在于大数据思维
网络的诞生给世界带来了大量的数据积累和信息流通，并带来了一次“大数据思维”的思想变革。
机械思维时代，由于数据收集的局限性，科学家们只能在有限的样本下“大胆假设小心求证”，然而受限于人类大脑的“创造力”，所谓的“大胆假设”也并不是真的“大胆”；随着互联网时代的到来，“数据”不再成为问题，当大量数据堆积在一起时，就产生了“质”的变化。
互联网时代的人们逐渐发现：** 世界其实是不确定的**，一方面世界的本质就是不确定的（比如原子核中的电子时刻都在做着无规则的运动）；另一方面影响世界本身的变量太多，我们没办法用简单的公式将他们全部囊括进来，只能尽可能的利用随机事件来处理，利用概率来解释。
与此同时，伴随着数据的大量积累和统计数学的发展，人们惊喜的发现：在数据量达到一定程度的时候，数据和数据之间的关联可以反映出某些意想不到的结果。于是大数据思维就诞生了：
世界本身是不确定的，利用大数据可以尽可能的消除这种不确定性，因果关系可以利用数据间的相关关系进行代替。
大数据思维，也有人将其成为“信息论”，其本质就是：
1）利用不确定性看待世界，然后利用大数据来尽可能的消除这种不确定性；
2）利用具有多维度特征的大数据，数据之间的相关关系来代替机械思维时代的因果关系，帮助我们在“创造”难以掌控的情况下，发现意想不到的结论。
举例来说：
我们在投放广告时，机械思维要我们先有一个假设：目标人群可能的特征，并进行调研和证实；而大数据思维则是：我们不确定要投放给什么样的人群，紧接着我们利用已有用户的数据特征发现了“用户群体画像”这就是消除不确定性的过程，最终我们直接根据数据给出的结论来制定计划。
另外，我们利用机械思维制定投放广告的策略时，会按照严谨的：“提出假设——实验验证——得出结论”的逻辑关系制定；但在大数据思维下，我们不需要知道“为什么具有A特征的用户应该是我们投放广告的目标人群”或“为什么C平台应该是我们选择的投放渠道”，我们只需知道，“数据显示A类人群购买此类产品最多”或“不同平台中C类平台的广告产出比最高”仅此而已。这就是用“数据的相关性”取代“因果关系”。
大数据和小数据的区别，分析方法有何不同？
小数据分析方法，即传统的数据分析，是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
大数据的基本处理流程与传统数据处理流程并无太大差异，主要区别在于：由于大数据要处理大量、非结构化的数据，所以在各处理环节中都可以采用并行处理。目前，Hadoop、MapReduce和Spark等分布式处理方式已经成为大数据处理各环节的通用处理方法
上图显示了传统的大数据工作流分析经历的一些阶段。数据以数据库，数据流，数据集合以及数据仓库等方式来建模。数据的数量级以及数据的多样性要求在处理之前要进行数据的集成、清洗以及过滤等工作，以保证其后续工作的开展。
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大数据应该是一种事物或一类事物的总和，它们具有其共性，若是几种事物的总和，由于没有共性可言，我们收集它们就没有了实际意义了，这就是大数据的本质。
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大数据（big data），IT行业术语，是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。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）
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大数据本身就是个数据库而已，而数据计算模型才是关键，数据模型通过数据的采集能够精准“画像”，画的的越精准数据才越有价值，从而获得有价值的准确度高的匹配信息，而那正是你需要的。
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大数据本身只是资源，不是华而不实的东西。资源没有所谓的实或者不实，全看使用者的使用方式。大数据可以把各种维度各种层级各种粒度的数据汇总在一起，然后通过算法方式来提取其中的有效信息，至于如何提取，是数据开发者的工作，这一点上完全不应该由大数据本身背负质疑。
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大数据本质其实就是用收集的数据通过概率计算趋势偏好等带有预测性的结论。
二战时期发展而来的统计学最为贴近这个模型。不同的是二战时期需要大量人工计算，而在现代，只需要计算机计算即可判断结论，算力上有非常明显的区别。
用此模型来计算经济和社会数据，意义比较明显。
但对商人来说，第一收集敏感数据涉及隐私，容易招致反感。第二，统计结论很难转换为经济利润。第三，即使能预测一些现象，但大部分的结论和预测，通过常识思考也能判断。
大数据其实更适合经济学和社会学，这些不以盈利为目的的科研使用。
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