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随着大数据时代的到来，“大数据”已经成为互联网信息技术行业的流行词汇。关于什么是大数据这个问题，大家比较认可大数据的“4V”说法。大数据的四个V，即说的是大数据的四个特征，分别是数据量大（Volume）、数据类型繁多（Variety）、处理速度快（Velocity）、价值密度低（Value）。

1、数据量大（Volume）

如果把印刷在纸上的文字和图形也看成数据的话，那么人类历史上第一次数据爆炸发生在造纸术和印刷术发明的时期。而从1986年开始到2010年的二十多年间，全球产生的数据增长了100倍。

随着时间，数据产生的速度更快，我们正生活在一个“数据爆炸”的时代。

今天，世界上30%的设置是联网的，而在不远的将来，将有更多的用户成为网民，汽车，电视，家用电器，生产机器等各种设备也将全面接入互联网。随着物联网的推广和普及，各种传感器和摄像头将遍布我们工作和生活的各个角落，这些设备每时每刻都在自动产生大量数据。

根据著名咨询机构IDC（Internet Data Center）做出的估测，人类社会产生的数据一直都在以每年50%的速度增长，也就是说，每两年就增加一倍，这被称为“大数据摩尔定律”。

这意味着，人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量之和。预计到2020年，全球将总共拥有35ZB的数据量，与2010年相比，数据量将增长到近30倍。

单位 换算关系

Byte（字节） 1Byte=8bit

KB(Kilobyte 千字节) 1KB=1024Byte

MB(MegaByte，兆字节) 1MB=1024KB

GB(Gigabyte,吉字节) 1GB=1024MB

TB(Trillionbyte,太字节) 1TB=1024GB

PB(Petabyte,派字节) 1PB=1024TB

EB(Exabyte,艾字节) 1EB=1024PB

ZB(Zettabyte,泽字节) 1ZB=1024EB

2、数据类型繁多（Variety）

大数据的数据来源众多，科学研究、企业应用和Web应用等都在源源不断地生成新的数据。生物大数据、交通大数据、医疗大数据、电信大数据、电力大数据、金融大数据等，都呈现出“井喷式”增长，所涉及的数量十分巨大，已经从TB级别跃升到PB级别。

大数据的数据类型丰富，包括结构化数据和非结构化数据，其中，前者占10%左右，主要是指存储在关系数据库中的数据，后者占90%左右，种类繁多，主要包括邮件、音频、视频、微信、微博、位置信息、链接信息、手机呼叫信息、网络日志等。

如此类型繁多的异构数据，对数据处理和分析技术提出了新的挑战，也带来了新的机遇。

3、处理速度快（Velocity）

大数据时代的数据产生速度非常迅速。在Web 2.0应用领域，在1分钟内，新浪可以产生2万条微博，Twitter可以产生10万条推文，苹果可以下载4.7万次应用，淘宝可以卖出6万件商品，人人网可以发生30万次访问，百度可以产生90万次搜索查询，Facebook可以产生600万次浏览量。大名鼎鼎的大型强子对撞机（LHC），大约每秒产生6亿次的碰撞，每秒生成约700MB的数据，有成千上万台计算机分析这些碰撞。

大数据时代的很多应用，都需要基于快速生成的数据给出实时分析结果，用于指导生产和生活实践，因此，数据处理和分析的速度通常要达到秒级响应，这一点和传统的数据挖掘技术有着本质的不同，后者通常不要求给出实时分析结果。

为了实现快速分析海量数据的目的，新兴的大数据分析技术通常采用集群处理和独特的内部设计。以谷歌公司的Dremel为例，它是一种可扩展的、交互式的实时查询系统，用于只读嵌套数据的分析，通过结合多级树状执行过程和列式数据结构，它能做到几秒内完成对万亿张表的聚合查询，系统可以扩展到成千上万的CPU上，满足谷歌上万用户操作PB级数据的需求，并且可以在2～3秒内完成PB级别数据的查询。

4、价值密度低（value）

大数据虽然看起来很美，但是，价值密度却远远低于传统关系数据库中已经有的那些数据。在大数据时代，很多有价值的信息都是分散在海量数据中的。以小区监控视频为例，如果没有意外事件发生，连续不断产生的数据都是没有任何价值的，当发生偷盗等意外情况时，也只有记录了事件过程的那一小段视频是有价值的。但是，为了能够获得发生偷盗等意外情况时的那一段宝贵的视频，我们不得不投入大量资金购买监控设备、网络设备、存储设备，耗费大量的电能和存储空间，来保存摄像头连续不断传来的监控数据。

如果这个实例还不够典型的话，那么我们可以想象另一个更大的场景。假设一个电子商务网站希望通过微博数据进行有针对性营销，为了实现这个目的，就必须构建一个能存储和分析新浪微博数据的大数据平台，使之能够根据用户微博内容进行有针对性的商品需求趋势预测。愿景很美好，但是，现实代价很大，可能需要耗费几百万元构建整个大数据团队和平台，而最终带来的企业销售利润增加额可能会比投入低许多，从这点来说，大数据的价值密度是较低的。

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