大数据分析的应用分享：大数据分析的五大特点

在当今的大数据时代，以大数据为基础的人工智能时代的到来，为各行业开展基于数据资产的业务创新和管理创新带来了机遇。不仅IT行业的人们需要了解与大数据相关的知识，而且传统行业的从业者和普通大学生也应了解某些大数据知识。新的基础架构计划未来，大数据技术将开始得到全面应用，大数据还将重塑整个产业结构。想了解大数据，必须先从它的这五个特点开始。

1.海量的数据量

容量仅仅是界定大数据定义的关键要素之一，而对于大数据的定义至少有三个方面的重要要素。容量服务器数据恢复、许多不同的数据和文件类型、对于管理和更深入的分析数据。数据量本身就是聚合的概念。不是数据量大的数据被称为大数据，传统信息系统生成的“小数据”也是大数据分析的重要组成部分，这点必须清楚。当前，从大数据的数据源的角度来看，它主要集中在互联网，物联网和传统信息系统三个渠道。当前物联网数据的比例相对较大。

2.数据分析类型繁多

这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。

3.数据价值密度

虽然数据量大，数据价值密度低是大数据的第2个重要特征。传统数据基本都是结构化数据，每个字段都是有用的，价值密度非常高。大数据时代，越来越多数据都是半结构化和非结构化数据，比如网站访问日志，里面大量内容都是没价值的，真正有价值的比较少，虽然数据量比以前大了N倍，但价值密度确实低了很多。

如果有海量的结构化数据，需要大数据技术才能处理得了，当然也可以称之为大数据，但价值密度并不低。举个例子，银联、VISA等清算组织有海量的交易数据，不仅数据量大，而且很有价值。

4.数据处理速度快

通常传统信息系统的数据增量是可以预测的，或者增长率是可控的，但是在大数据时代，数据增长率已经大大超过了传统数据，处理能力已经超过自身的极限。数据增长是一个相对的概念。与消费互联网相比，工业互联网带来的数据增长可能更加客观，因此工业互联网时代将进一步打开大数据的价值空间。

5.数据的可靠性

它指在数据的生命周期内， 所有数据都是完全的、一致的和准确的程度。保证数据的完 整性意味着以准确的、真实的、完全地代表着实际发生的方 式收集、记录、报告和保存数据和信息。大数据时代带来的一个重要副作用是，很难区分真假数据，这也是当前大数据技术必须重点解决的问题之一。从当前大型Internet平台采用的方法来看，它通常是技术和管理的结合。

大数据已经成为过去几年中大部分行业的游戏规则，行业领袖，学者和其他知名的利益相关者都同意这一点，随着大数据继续渗透到我们的日常生活中，围绕大数据的炒作正在转向实际使用中的真正价值。当然大数据的出现，也让商业智能BI逐渐火了起来。国内BI软件也慢慢的在企业中变成无法忽略的存在。像Smartbi，如今可以说是国产BI里面口碑最好的。涉及的领域也特别广。Smartbi 的功能也非常完善，报表、填报、BI 一应俱全。在未来也是不容小视的。

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