【債務履約能力評級報告】大數據時代說來就來 數據垃圾變黃金
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大數據時代是指以大數據為驅動，影響生產率增長和消費者盈余模式的一個新的時代。大數據是高容量，高速度和高品質的信息資產，需要新的處理形式，其難以采用常規工具進行采集和處理，大數據時代里，常利用軟件工具對海量數據進行挖掘和運用，借此幫助進行決策、洞察發現和流程優化。
大數據時代的遲到
事實上，自上世紀80年*始，世界人均存儲信息量約40個月翻一倍;可是大數據時代，這一趨勢開始加速。2008年全球產生的數據量為0.49ZB(1ZB=10243TB)，到2011年，這一數字變為了1.82ZB。數據量的爆炸來源于大量廉價的信息傳感移動設備通過網絡進行收集，而傳統的處理大量數據的抽樣調查法局限性變得越來嚴重。
云時代的開啟給了大數據的發展提供了機會，也促進了大數據時代的降臨。云計算和分布式存儲為大數據提供了數據處理和數據存儲的能力。可以說，沒有云時代就不會有大數據時代的出現。
大數據時代的特點
大數據時代基于大數據而開啟，而大數據的特點毫無疑問是大。可是大卻并不是新數據生態系統*相關的特征，而是通過對數據集的分析獲取新的相關性。
在2001年的研究報告中，meta集團(現在的Gartner)將數據增長所遇到的挑戰和機會定義為三維，即Volume數據增量，Velocity數據輸入和Variety輸出速度以及數據類型和來源范圍，使用“3Vs”模型來描述大數據的方法一直延續至今。
大數據的固有特性在于其拒絕了傳統的隨機分析法(抽樣調查)，而是選擇了將所有的數據都進行分析和處理，觀察并*數據的變化，*大程度上減少了數據誤差，幫助用戶的每一個決斷都有據可依。大數據生成和存儲的數據量的大小決定了其價值和潛在的洞察力，太小則可能不會被視為大數據。
大數據時代說來就來
大數據的核心在分析
速度方面，數據的生成和處理速度是為了滿足增長和發展之路中的需求和挑戰，如今的大數據通常可以實時獲取。種類方面，數據的類型包括了文字，圖像，音頻，視頻等多種數據通過數據融合可以幫助用戶有效地利用其所產生的洞察力;低價值密度意味著大數據的變化性突出，數據集的不一致可能導致處理和管理數據阻礙進程;同時由于質量差異很大容易影響分析的準確性。
目前通常會利用機器學習對大數據進行分析，而這種簡單的檢測模式并不會告訴你數據有什么，卻可以幫助用戶發現藏在數據里的秘密。大數據通常只是一堆數字互動后而產生的副產品，可是他卻是真實的，剝離后大數據的價值就可以顯現。
大數據時代的行業影響
大數據的時代的影響 |
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