米博体育什么是大数据？大数据结果是什么（二）

　　在大多数人根本不知道大数据（BigData）到底是什么的时候，不可否认的是，大数据已经在21世纪掀起一场惊涛骇浪。根据研究机构IDC（国际数据资讯公司）的分析，这个世界上的资料正在以每两年就翻倍的惊人速度增加中。了解大数据、如何利用巨量资料，成了人人关心的重点议题。

　　尽管大数据的定义各家歧异，但基本上，大数据领域里的每个人都同意一点：大数据不仅仅是指更多资料而已。这篇文章整理出7个重要的大数据观点，希望大家不只是看着大数据的表皮，而能用不同的角度深入检视大数据。

　　大数据的3Vs定义是目前为止最受推崇且最广为人知的说法。3Vs由Gartner的分析师DougLaney最早在2001年时提出，分别代表资料量Volume、资料传输速度Velocity、资料类型Variety。从那之后，便有人在3Vs之外陆续提出更多「V」，Veracity、Validity、米博体育Value、Visibility等，其中又以Veracity（真实性）最被普遍认同。

　　3Vs定义在上一篇文章中有仔细介绍，在这就不详述了，请参考《巨量资料的时代，用「大、快、杂、疑」四字箴言带你认识大数据》。

　　大数据并不是什么崭新的概念，好几十年前CERN的科学家就在处理每秒上看PB（PetaBytes）巨量资料。那为什么一直到近几年「大数据」这颗才被投到科技圈，轰得人人三句不离大数据？

　　现今要处理的资料量更庞大、资料产生跟处理速度更惊人、资料来源更多样，于是处理、储存大量资料的新技术跟工具快速发展，像是开源软体Hadoop跟NoSQL资料库。新科技诞生后，开发者跟使用者需要一个专业名词来与之前的科技作出区别，于是「大数据」一词因应而生。

　　现今「大数据」所涉及的资料已经和过去的资料已经不同了。根据Hortonworks公司战略副总裁ShaunConnolly的说法1，过去的资料大部分是人工手记下来的交易纪录（Transactions），现在则是机器替我们记录下来的交易资料；除此之外，还有人们跟事物、企业间的互动资料（Interactions），例如人们在网路上点击网页跟连结的纪录；最后则是机器自动生成、累积下来的观察资料（Observations），例如智慧型家居产品记录下来的室温变化等。

　　因此ShaunConnolly定义大数据是由交易、互动、观察资料所组成的资料型态。

　　SAP公司的高管SteveLucas不以资料型态来看待大数据，而是以目的（intent）跟时机（timing）。在过去，企业收集到的资料只能在事情发生后引以为鉴，但现在企业收集到的是「新讯号」2，可以在事情发生前得到前兆跟提示，进而做出行动来影响事情结果。例如某品牌广告在社群网站上的「赞」数、点阅率如果跌落谷底，公司便可以预期接下来产品销售量一定也会惨不忍睹；同样的情形在过去时，米博体育公司所得到的数据就是产品发售后的销售量。

　　根据451Research的数据专家MattAslett，他将大数据定义为「以前因为科技所限而忽略的资料」3，这个说法也受到许多人的赞同，因为多半提起大数据时，都是在讨论这些以前无法分析处理、囊括其中的资料。

　　其实他在文中并不是用BigData一字，而是使用「DarkData（暗数据）」。事实上许多公司都使用暗数据这个字，因为当资料变「暗」了，便表示一个漏掉的讯息、错失的机会，在企业策略中留下一个盲点4。一直以来，各企业雇用数据专家的目的就是希望能「点亮」这些暗数据（illuminatetheDarkData），观察到以前不曾注意过的趋势、做出更全面的考量。

　　也因此，SAP曾经做过一个调查显示，将近76%的企业高管们视大数据为「机会」。个人也满喜欢这个观点，毕竟现在各公司在推动大数据的原因，就是希望能掌握全面的讯息、把握住这些机会！

　　著名的摄影师和出版人，前《Time（时代）》、《Life（生活）》、《NationalGeographic（国家地理）》杂志摄影师，米博体育负责过有史以来最大摄影项目的RickSmolan，在他的著作《大数据的人性面孔》（TheHumanFaceofBigData）一书中，则给了大数据一个最完美的哲学定义——「大数据是帮助地球建构神经系统的一个过程，在这系统中，我们（人类）不过是其中一种感测器。」6

　　深奥吧？如果你读过《大数据的人性面孔》一书，相信你应该会对这个比喻点头如捣蒜。求方便的话米博体育，这本书也提供了App版本可以阅读，有兴趣可以到这里下载。

　　也有部份人认为，「大数据」一词被严重滥用，大数据只是商业智慧（Businessintelligence）或商业分析（Businessanalytics）演化后的新字7。

　　从GoogleTrend里可以看出，从2004年到现在，「BigData」一字的搜寻次数从2011年开始飙涨的同时，人们对「Businessintelligence」的兴趣则是持续降低。「Businessanalytics」趋势虽然小幅上涨，但短时间应该不可能赶上另外两个字的风潮。