大數據(big
data)
什麼是大數據
大資料是指無法在一定時間內用常規軟體工具對其內容進行抓取、管理和處理的資料集合。大資料技術，是指從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值資訊的能力。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫，資料採擷電網，分散式檔案系統，分散式資料庫，雲計算平臺，互聯網，和可擴展的存儲系統。
大資料的特點[1]
具體來說，大資料具有4個基本特徵：
一是資料體量巨大。百度資料表明，其新首頁導航每天需要提供的資料超過1.5PB（1PB=1024TB），這些資料如果列印出來將超過5千億張A4紙。有資料證實，到目前為止，人類生產的所有印刷材料的數據量僅為200PB。
二是資料類型多樣。現在的資料類型不僅是文本形式，更多的是圖片、視頻、音訊、地理位置資訊等多類型的資料，個性化資料占絕對多數。
三是處理速度快。資料處理遵循“1秒定律”，可從各種類型的資料中快速獲得高價值的資訊。
四是價值密度低。以視頻為例，一小時的視頻，在不間斷的監控過程中，可能有用的資料僅僅只有一兩秒。
大資料的作用[2]
第一，對大資料的處理分析正成為新一代資訊技術融合應用的結點。移動互聯網、物聯網、社交網路、數位家庭、電子商務等是新一代資訊技術的應用形態，這些應用不斷產生大資料。雲計算為這些海量、多樣化的大資料提供存儲和運算平臺。通過對不同來來源資料的管理、處理、分析與優化，將結果回饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。
第二，大資料是資訊產業持續高速增長的新引擎。面向大資料市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷湧現。在硬體與集成設備領域，大資料將對晶片、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化資料存儲處理伺服器、記憶體計算等市場。在軟體與服務領域，大資料將引發資料快速處理分析、資料採擷技術和軟體產品的發展。
對大資料的分析可以使零售商即時掌握市場動態並迅速做出應對；可以為商家制定更加精准有效的行銷策略提供決策支援；可以幫助企業為消費者提供更加及時和個性化的服務；在醫療領域，可提高診斷準確性和藥物有效性；在公共事業領域，大資料也開始發揮促進經濟發展、維護社會穩定等方面的重要作用。
第四，大資料時代科學研究的方法手段將發生重大改變。例如，抽樣調查是社會科學的基本研究方法。在大資料時代，可通過即時監測、跟蹤研究物件在互聯網上產生的海量行為資料，進行挖掘分析，揭示出規律性的東西，提出研究結論和對策。
大資料的分析
眾所周知，大資料已經不簡簡單單是資料大的事實了，而最重要的現實是對大資料進行分析，只有通過分析才能獲取很多智慧的，深入的，有價值的資訊。那麼越來越多的應用涉及到大資料，而這些大資料的屬性，包括數量，速度，多樣性等等都是呈現了大資料不斷增長的複雜性，所以大資料的分析方法在大資料領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終資訊是否有價值的決定性因素。基於如此的認識，大資料分析普遍存在的方法理論有哪些呢？
1. 視覺化分析。大資料分析的使用者有大資料分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大資料分析最基本的要求就是視覺化分析，因為視覺化分析能夠直觀的呈現大資料特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明瞭。
2. 資料採擷演算法。大資料分析的理論核心就是資料採擷演算法，各種資料採擷的演算法基於不同的資料類型和格式才能更加科學的呈現出資料本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入資料內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些資料採擷的演算法才能更快速的處理大資料，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大資料的價值也就無從說起了。
大資料分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大資料分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大資料分析方法。
大資料的技術
資料處理：自然語言處理(NLP，Natural Language Processing)是研究人與電腦交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓電腦"理解"自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解(NLU，Natural Language
Understanding)，也稱為計算語言學(Computational Linguistics。一方面它是語言資訊處理的一個分支，另一方面它是人工智慧(AI, Artificial Intelligence)的核心課題之一。
統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因數分析、聚類分析、主成分分析、因數分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。
資料採擷：分類 （Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity
grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和視覺化、Description and Visualization）、複雜資料類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音訊等)
模型預測：預測模型、機器學習、建模仿真。
大資料的處理
1. 大資料處理之一：採集
大資料的採集是指利用多個資料庫來接收發自用戶端（Web、App或者感測器形式等）的資料，並且使用者可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關係型數據庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆交易資料，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於資料的採集。
在大資料的採集過程中，其主要特點和挑戰是併發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們併發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
2. 大資料處理之二：導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量資料進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的資料導入到一個集中的大型分散式資料庫，或者分散式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對資料進行流式計算，來滿足部分業務的即時計算需求。
導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的資料量大，每秒鐘的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
3. 大資料處理之三：統計/分析
統計與分析主要利用分散式資料庫，或者分散式運算集群來對存儲於其內的海量資料進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些即時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批次處理，或者基於半結構化資料的需求可以使用Hadoop。
統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的資料量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
4. 大資料處理之四：挖掘
與前面統計和分析過程不同的是，資料採擷一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有資料上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別資料分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很複雜，並且計算涉及的資料量和計算量都很大，常用資料採擷演算法都以單執行緒為主。
整個大資料處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大資料處理。
大數據的常見誤解
一、數據不等於信息
經常有人把資料和資訊當作同義詞來用。其實不然，資料指的是一個原始的資料點（無論是通過數位，文字，圖片還是視頻等等），資訊則直接與內容掛鉤，需要有資訊性（informative）。資料越多，不一定就能代表資訊越多，更不能代表資訊就會成比例增多。有兩個簡單的例子：
多個社交網站上的資訊。我們當中的很多人在多個社交網站上活躍，隨著我們上的社交網站越多，我們獲得的資料就會成比例的增多，我們獲得的資訊雖然也會增多，但卻不會成比例的增多。不單單因為我們會互相轉發好友的微博（或者其他社交網站上的內容），更因為很多內容會十分類似，有些微博雖然具體文字不同，但表達的內容十分相似。
二、資訊不等於智慧（Insight）
可破譯性。這可能是個大資料時代特有的問題，越來越多的企業每天都會生產出大量的資料，卻還沒想好怎麼用，因此，他們就將這些資料暫時非結構化（unstructured）的存儲起來。這些非結構化的資料卻不一定可破譯。比如說，你記錄了某客戶在你網站上三次翻頁的時間間隔：3秒，2秒，17秒，卻忘記標注這三個時間到底代表了什麼，這些資料是資訊（非重複性），卻不可破譯，因此不可能成為智慧。
關聯性。無關的資訊，至多只是噪音。
新穎性。這裡的新穎性很多時候無法僅僅根據我們手上的資料和資訊進行判斷。舉個例子，某電子商務公司通過一組資料/資訊，分析出了客戶願意為當天送貨的產品多支付10塊錢，然後又通過另一組完全獨立的資料/資訊得到了同樣的內容，這樣的情況下，後者就不具備新穎性。不幸的是，很多時候，我們只有在處理了大量的資料和資訊以後，才能判斷它們的新穎性。
大資料時代存儲所面對的問題[3]
隨著大資料應用的爆發性增長，它已經衍生出了自己獨特的架構，而且也直接推動了存儲、網路以及計算技術的發展。畢竟處理大資料這種特殊的需求是一個新的挑戰。硬體的發展最終還是由軟體需求推動的，就這個例子來說，我們很明顯的看到大資料分析應用需求正在影響著資料存儲基礎設施的發展。
從另一方面看，這一變化對存儲廠商和其他IT基礎設施廠商未嘗不是一個機會。隨著結構化資料和非結構化資料量的持續增長，以及分析資料來源的多樣化，此前存儲系統的設計已經無法滿足大資料應用的需要。存儲廠商已經意識到這一點，他們開始修改基於塊和檔的存儲系統的架構設計以適應這些新的要求。在這裡，我們會討論哪些與大資料存儲基礎設施相關的屬性，看看它們如何迎接大資料的挑戰。
容量問題
這裡所說的“大容量”通常可達到PB級的資料規模，因此，海量資料存儲系統也一定要有相應等級的擴展能力。與此同時，存儲系統的擴展一定要簡便，可以通過增加模組或磁片櫃來增加容量，甚至不需要停機。基於這樣的需求，客戶現在越來越青睞Scale-out架構的存儲。Scale-out集群結構的特點是每個節點除了具有一定的存儲容量之外，內部還具備資料處理能力以及互聯設備，與傳統存儲系統的煙囪式架構完全不同，Scale-out架構可以實現無縫平滑的擴展，避免存儲孤島。
“大資料”應用除了資料規模巨大之外，還意味著擁有龐大的檔數量。因此如何管理檔案系統層累積的中繼資料是一個難題，處理不當的話會影響到系統的擴展能力和性能，而傳統的NAS系統就存在這一瓶頸。所幸的是，基於物件的存儲架構就不存在這個問題，它可以在一個系統中管理十億級別的檔數量，而且還不會像傳統存儲一樣遭遇中繼資料管理的困擾。基於物件的存儲系統還具有廣域擴展能力，可以在多個不同的地點部署並組成一個跨區域的大型存儲基礎架構。
延遲問題
“大資料”應用還存在即時性的問題。特別是涉及到與網上交易或者金融類相關的應用。舉個例子來說，網路成衣銷售行業的線上廣告推廣服務需要即時的對客戶的流覽記錄進行分析，並準確的進行廣告投放。這就要求存儲系統在必須能夠支援上述特性同時保持較高的回應速度，因為回應延遲的結果是系統會推送“過期”的廣告內容給客戶。這種場景下，Scale-out架構的存儲系統就可以發揮出優勢，因為它的每一個節點都具有處理和互聯元件，在增加容量的同時處理能力也可以同步增長。而基於物件的存儲系統則能夠支援併發的資料流程，從而進一步提高資料輸送量。
有很多“大資料”應用環境需要較高的IOPS性能(IOPS (Input/Output
Operations Per Second)，即每秒進行讀寫（I/O）操作的次數，多用於資料庫等場合，衡量隨機訪問的性能)，比如HPC高性能計算。此外，伺服器虛擬化的普及也導致了對高IOPS的需求，正如它改變了傳統IT環境一樣。為了迎接這些挑戰，各種模式的固態存放裝置應運而生，小到簡單的在伺服器內部做快取記憶體，大到全固態介質的可擴展存儲系統等等都在蓬勃發展。
併發訪問一旦企業認識到大資料分析應用的潛在價值，他們就會將更多的資料集納入系統進行比較，同時讓更多的人分享並使用這些資料。為了創造更多的商業價值，企業往往會綜合分析那些來自不同平臺下的多種資料物件。包括全域檔案系統在內的存儲基礎設施就能夠説明使用者解決資料訪問的問題，全域檔案系統允許多個主機上的多個使用者併發訪問檔資料，而這些資料則可能存儲在多個地點的多種不同類型的存放裝置上。
安全問題
某些特殊行業的應用，比如金融資料、醫療資訊以及政府情報等都有自己的安全標準和保密性需求。雖然對於IT管理者來說這些並沒有什麼不同，而且都是必須遵從的，但是，大資料分析往往需要多類資料相互參考，而在過去並不會有這種資料混合訪問的情況，因此大資料應用也催生出一些新的、需要考慮的安全性問題。
成本問題
“大”，也可能意味著代價不菲。而對於那些正在使用大資料環境的企業來說，成本控制是關鍵的問題。想控制成本，就意味著我們要讓每一台設備都實現更高的“效率”，同時還要減少那些昂貴的部件。目前，像重復資料刪除等技術已經進入到主存儲市場，而且現在還可以處理更多的資料類型，這都可以為大資料存儲應用帶來更多的價值，提升存儲效率。在資料量不斷增長的環境中，通過減少後端存儲的消耗，哪怕只是降低幾個百分點，都能夠獲得明顯的投資回報。此外，自動精簡配置、快照和克隆技術的使用也可以提升存儲的效率。
很多大資料存儲系統都包括歸檔元件，尤其對那些需要分析歷史資料或需要長期保存資料的機構來說，歸檔設備必不可少。從單位容量存儲成本的角度看，磁帶仍然是最經濟的存儲介質，事實上，在許多企業中，使用支援TB級大容量磁帶的歸檔系統仍然是事實上的標準和慣例。
對成本控制影響最大的因素是那些商業化的硬體設備。因此，很多初次進入這一領域的使用者以及那些應用規模最大的使用者都會定制他們自己的“硬體平臺”而不是用現成的商業產品，這一舉措可以用來平衡他們在業務擴展過程中的成本控制戰略。為了適應這一需求，現在越來越多的存儲產品都提供純軟體的形式，可以直接安裝在用戶已有的、通用的或者現成的硬體設備上。此外，很多存儲軟體公司還在銷售以軟體產品為核心的軟硬一體化裝置，或者與硬體廠商結盟，推出合作型產品。
資料的積累
許多大資料應用都會涉及到法規遵從問題，這些法規通常要求資料要保存幾年或者幾十年。比如醫療資訊通常是為了保證患者的生命安全，而財務資訊通常要保存7年。而有些使用大資料存儲的使用者卻希望資料能夠保存更長的時間，因為任何資料都是歷史記錄的一部分，而且資料的分析大都是基於時間段進行的。要實現長期的資料保存，就要求存儲廠商開發出能夠持續進行資料一致性檢測的功能以及其他保證長期高可用的特性。同時還要實現資料直接在原位更新的功能需求。
靈活性
大資料存儲系統的基礎設施規模通常都很大，因此必須經過仔細設計，才能保證存儲系統的靈活性，使其能夠隨著應用分析軟體一起擴容及擴展。在大資料存儲環境中，已經沒有必要再做資料移轉了，因為資料會同時保存在多個部署網站。一個大型的資料存儲基礎設施一旦開始投入使用，就很難再調整了，因此它必須能夠適應各種不同的應用類型和資料場景。
應用感知
最早一批使用大資料的使用者已經開發出了一些針對應用的定制的基礎設施，比如針對政府專案開發的系統，還有大型互聯網服務商創造的專用伺服器等。在主流存儲系統領域，應用感知技術的使用越來越普遍，它也是改善系統效率和性能的重要手段，所以，應用感知技術也應該用在大資料存儲環境裡。
小用戶怎麼辦？
大資料應用與案例分析
1. 大資料應用案例之：醫療行業
[2] 在加拿大多倫多的一家醫院，針對早產嬰兒，每秒鐘有超過3000次的資料讀取。通過這些資料分析，醫院能夠提前知道哪些早產兒出現問題並且有針對性地採取措施，避免早產嬰兒夭折。
[3] 它讓更多的創業者更方便地開發產品，比如通過社交網路來收集資料的健康類App。也許未來數年後，它們搜集的資料能讓醫生給你的診斷變得更為精確，比方說不是通用的成人每日三次一次一片，而是檢測到你的血液中藥劑已經代謝完成會自動提醒你再次服藥。
2. 大資料應用案例之：能源行業
[1] 智能電網現在歐洲已經做到了終端，也就是所謂的智慧電錶。在德國，為了鼓勵利用太陽能，會在家庭安裝太陽能，除了賣電給你，當你的太陽能有多餘電的時候還可以買回來。通過電網收集每隔五分鐘或十分鐘收集一次資料，收集來的這些資料可以用來預測客戶的用電習慣等，從而推斷出在未來2~3個月時間裡，整個電網大概需要多少電。有了這個預測後，就可以向發電或者供電企業購買一定數量的電。因為電有點像期貨一樣，如果提前買就會比較便宜，買現貨就比較貴。通過這個預測後，可以降低採購成本。
[2] 維斯塔斯風力系統，依靠的是BigInsights軟體和IBM超級電腦，然後對氣象資料進行分析，找出安裝風力渦輪機和整個風電場最佳的地點。利用大資料，以往需要數周的分析工作，現在僅需要不足1小時便可完成。
3. 大資料應用案例之：通信行業
[1]
XO Communications通過使用IBM SPSS預測分析軟體，減少了將近一半的客戶流失率。XO現在可以預測客戶的行為，發現行為趨勢，並找出存在缺陷的環節，從而幫助公司及時採取措施，保留客戶。此外，IBM新的Netezza網路分析加速器，將通過提供單個端到端網路、服務、客戶分析視圖的可擴展平臺，幫助通信企業制定更科學、合理決策。
[1] "我們的某個客戶，是一家領先的專業時裝零售商，通過當地的百貨商店、網路及其郵購目錄業務為客戶提供服務。公司希望向客戶提供差異化服務，如何定位公司的差異化，他們通過從 Twitter 和 Facebook 上收集社交資訊，更深入的理解化妝品的行銷模式，隨後他們認識到必須保留兩類有價值的客戶：高消費者和高影響者。希望通過接受免費化妝服務，讓使用者進行口碑宣傳，這是交易資料與交互資料的完美結合，為業務挑戰提供了解決方案。"Informatica的技術幫助這家零售商用社交平臺上的資料充實了客戶主資料，使他的業務服務更具有目標性。
