“大数据” 是结构化和非结构化数据的指数增长和可用性的通用术语。将其称为 “大” 数据可能有些轻描淡写-IBM估计2012每天有2.5 EB的数据生成。不知道exabyte是什么？它是10亿GB的数据: 所以2012年生成的数据大约是915,000,000,000 GB。
如果所有这些零都没有下沉，让我们以每台设备128GB存储的顶级iPhone 6s为例; 1EB将需要71亿多部iPhone来存储所有这些数据。还要记住，这是2012年的-统计数据预测手机普及率将从61% 2013年增长到近70% 2017年。所以可以肯定地说，这些数字只会越来越大。而且更大。
那么，我们是否为我们正在生产的大量数据做好了准备？企业可以利用它来发挥自己的优势，还是会压倒他们？
2001年，Gartner的Doug Laney率先将大数据定义为 “3 v” — 数量、速度和多样性 — 以及它们给企业带来的问题。今天，人们普遍认为信息的特征远不止3个，但3 v仍然是强调的核心要点:
- 体积:正如我们上面指出的， 这不是太难让你的头周围。随着时间的过去，数据量将会增加。值得庆幸的是，存储所有这些数据是不是真正的问题。但是，随着存储成本的降低，出现了其他问题: 例如，如何确定大数据量内的相关性以及如何使用分析从相关数据中创造价值。
- 速度:好像不断增加的数据量还不够，它也以前所未有的速度通过。智能标签 (RFID标签)，传感器和智能计量正在推动近乎实时地处理大量数据的需求。对大多数公司来说，快速反应以应对数据的速度是一个挑战。
- 品种:数据有各种格式-结构化，非结构化，电子邮件，视频，音频等。管理、统一和治理不同种类的数据是许多组织都在努力的事情。
不要被落下
大数据为企业提供了一个非常有价值的信息流的窗口-从客户购买习惯到库存状态-以更好地支持他们的公司并为他们的客户提供服务。但是，随着我们前进，有关数据的一切都在扩展，对于it可以为企业做些什么，也期望发生同样的事情。这些信息肯定会在未来几年内改变业务流程，所以了解存储中的内容是保持领先地位的最佳方式，在这篇文章中，我们有5个趋势，我们认为随着大数据成为 “更大” 的数据，这些趋势将发挥重要作用。
1.让每个人都参与
预计各种规模的公司将越来越多地采用以数据为中心的方法，因为他们鼓励同事之间的协作，并与客户互动。你只需要回到几年前，大数据工具只适用于大型企业公司。然而，现在，大数据将促使公司重新思考员工协作和使用数据的方式，以识别并快速适应机遇和挑战。
2. The IoT
Gartner认为，2017年， 20% 多个面向客户的分析将利用物联网提供产品跟踪信息。客户现在要求他们的客户提供更多的信息，这在很大程度上是由于力量的关系 (即移动、社交、云和信息)。物联网将以与数据一样快的速度传播，并将创造一种新的面向客户的分析风格 — 产品跟踪。这是企业加强与客户关系的一种方式，提供地理空间和性能信息等用途。
3.深度学习
深度学习虽然仍然是一种不断发展的方法，但它是一组基于神经网络的机器学习技术。这个概念是，计算机将识别大量非结构化和二进制数据中感兴趣的项目，并且能够在不需要特定编程指令的情况下推断关系。例如，一种深度学习算法被应用于维基百科，并自行了解到加利福尼亚州和德克萨斯州都是美国的州，而没有首先被建模为理解州或国家的概念。在大数据方面，可以实施深度学习来识别不同类型的数据，以及其他可能塑造高级分析未来的认知参与能力。
4.数据敏捷性
事实证明， 遗留数据库和数据仓库的缓慢而僵化的流程对于许多业务需求而言过于昂贵和耗时。因此，数据敏捷性已成为大数据技术发展背后的驱动力。组织开始将重点从简单地捕获和管理数据转移到积极使用数据。数据敏捷性允许处理和分析数据以影响运营: 让公司对客户偏好，市场状况，竞争行为和运营状况的变化做出响应和调整。
5.自助服务
大数据工具和服务的进步意味着IT可以避免成为业务用户和数据分析师访问数据的瓶颈。拥抱自助服务大数据可以使开发人员，数据科学家和数据分析师直接进行数据探索。高级组织将在执行时转向数据绑定，而不再使用中央结构，因为自助服务的快速性将提高利用新数据源的能力。
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