【债务履约能力评级报告】大数据时代说来就来 数据垃圾变黄金
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大数据时代是指以大数据为驱动，影响生产率增长和消费者盈余模式的一个新的时代。大数据是高容量，高速度和高品质的信息资产，需要新的处理形式，其难以采用常规工具进行采集和处理，大数据时代里，常利用软件工具对海量数据进行挖掘和运用，借此帮助进行决策、洞察发现和流程优化。
大数据时代的迟到
事实上，自上世纪80年*始，世界人均存储信息量约40个月翻一倍;可是大数据时代，这一趋势开始加速。2008年全球产生的数据量为0.49ZB(1ZB=10243TB)，到2011年，这一数字变为了1.82ZB。数据量的爆炸来源于大量廉价的信息传感移动设备通过网络进行收集，而传统的处理大量数据的抽样调查法局限性变得越来严重。
云时代的开启给了大数据的发展提供了机会，也促进了大数据时代的降临。云计算和分布式存储为大数据提供了数据处理和数据存储的能力。可以说，没有云时代就不会有大数据时代的出现。
大数据时代的特点
大数据时代基于大数据而开启，而大数据的特点毫无疑问是大。可是大却并不是新数据生态系统*相关的特征，而是通过对数据集的分析获取新的相关性。
在2001年的研究报告中，meta集团(现在的Gartner)将数据增长所遇到的挑战和机会定义为三维，即Volume数据增量，Velocity数据输入和Variety输出速度以及数据类型和来源范围，使用“3Vs”模型来描述大数据的方法一直延续至今。
大数据的固有特性在于其拒绝了传统的随机分析法(抽样调查)，而是选择了将所有的数据都进行分析和处理，观察并*数据的变化，*大程度上减少了数据误差，帮助用户的每一个决断都有据可依。大数据生成和存储的数据量的大小决定了其价值和潜在的洞察力，太小则可能不会被视为大数据。
大数据时代说来就来
大数据的核心在分析
速度方面，数据的生成和处理速度是为了满足增长和发展之路中的需求和挑战，如今的大数据通常可以实时获取。种类方面，数据的类型包括了文字，图像，音频，视频等多种数据通过数据融合可以帮助用户有效地利用其所产生的洞察力;低价值密度意味着大数据的变化性突出，数据集的不一致可能导致处理和管理数据阻碍进程;同时由于质量差异很大容易影响分析的准确性。
目前通常会利用机器学习对大数据进行分析，而这种简单的检测模式并不会告诉你数据有什么，却可以帮助用户发现藏在数据里的秘密。大数据通常只是一堆数字互动后而产生的副产品，可是他却是真实的，剥离后大数据的价值就可以显现。
大数据时代的行业影响
大数据的时代的影响 |
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