大数据的5V特征及趋势
大数据(big data)，或者说，大量数据是指涉及的数据量如此之大，以至于无法通过主流软件工具在合理的时间内捕获、管理、处理和整理成为帮助企业做出更积极决策的信息。
在维克托·迈尔-舍恩伯格，肯尼斯·库克耶写的《大数据时代》 中大数据是指利用所有数据进行分析和处理，而不是随机分析（抽样调查）。大数据的5V特征(IBM提出)：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。
特征
容量（Volume）：数据的大小决定了数据的价值和潜在信息；
种类（Variety）：数据类型的多样性；
速度（Velocity）：指获取数据的速度；
可变性（Variability）：阻碍数据处理和有效管理的过程。
真实性（Veracity）：数据质量。
复杂性（Complexity）：数据量大，来源多渠道。
价值（value）：合理利用大数据，以低成本创造高价值。
结构
大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要组成部分。根据IDC的调查报告，80%的企业数据是非结构化数据，按指数每年增长60%。大数据只是互联网发展到现阶段的一种表象或特征。没有必要神话或敬畏它。在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些看似难以收集和使用的数据开始易于使用。通过各行各业的不断创新，大数据将逐渐为人类创造更多的价值。
其次，要想对大数据进行系统的认知，必须从三个层面进行全面细致的分解：
第一层是理论，理论是认知的必要途径，也是被广泛认可和传播的基线。在这里，我们从大数据的特征定义来了解行业对大数据的整体描述和定性；深入分析大数据的价值；了解大数据的发展趋势；从大数据隐私的特殊而重要的角度来看待人与数据之间的长期游戏。
第二个层次是技术，技术是反映大数据价值的手段和进步的基石。在这里，从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来解释大数据从收集、处理、存储到结果的整个过程。
第三个层次是实践，实践是大数据最终价值的体现。在这里，我们从互联网大数据、政府大数据、企业大数据和个人大数据四个方面描述了大数据的美丽场景和即将到来的蓝图。
趋势
趋势1：数据资源化
资源化是指大数据已成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为竞争的新焦点。因此，企业必须提前制定大数据营销战略计划，抓住市场机遇。
趋势2：与云计算深度的结合
大数据离不开云处理。云处理为大数据提供了灵活可扩展的基础设备，是生产大数据的平台之一。自2013年以来，大数据技术已与云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更加密切。此外，物联网、移动互联网等新兴计算形式也将共同帮助大数据革命，使大数据营销发挥更大的影响力。
趋势3：科学理论的突破
随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很可能是新一轮的技术革命。数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术的兴起可能会改变数据世界中的许多算法和基本理论，并在科学和技术上取得突破。
趋势4：数据科学与数据联盟的建立
未来，数据科学将成为越来越多的人认可的一门特殊学科。各大高校将设立专门的数据科学专业，也将催生一批与之相关的新就业岗位。同时，基于数据的基础平台也将建立跨领域的数据共享平台。之后，数据共享将扩展到企业层面，成为未来行业的核心环节。
趋势5：数据泄漏泛滥
未来几年数据泄露事件的增长率可能会达到100%，除非数据能够从源头上得到安全保障。可以说，在未来，无论他们是否做好了安全防范，每一家财富500强企业都将面临数据攻击。而且所有企业，无论规模大小，都需要重新审视今天的安全定义。超过50%的财富企业将担任首席信息安全官。企业需要从一个新的角度来确保自己和客户数据。所有数据都需要在创建之初获得安全保障，而不是在数据保存的最后一个环节。仅仅加强后者的安全措施是没有用的。
趋势六：数据管理已成为核心竞争力
数据管理成为直接影响财务业绩的核心竞争力。当“数据资产是企业的核心资产”在概念深入人心后，企业对数据管理有了更清晰的定义，将数据管理作为企业的核心竞争力、可持续发展、战略规划和应用数据资产，成为企业数据管理的核心。数据资产管理效率与主营业务收入增长率和销售收入增长率明显正相关；此外，对于具有互联网思维的企业，数据资产的竞争力占36.8%，数据资产的管理效果将直接影响企业的财务业绩。
趋势7:数据质量是BI(商业智能)成功的关键
使用自助商业智能工具进行大数据处理的企业将脱颖而出。其中一个挑战是，许多数据源将带来大量的低质量数据。为了成功，企业需要了解原始数据和数据分析之间的差距，以消除低质量数据，并通过BI获得更好的决策。
趋势八:加强数据生态系统的复合
大数据世界不仅是一个单一的、巨大的计算机网络，而且是由大量的活动部件和多个参与者元素、终端设备提供商、基础设施提供商、网络服务提供商、网络接入服务提供商、数据服务提供商、数据服务提供商、联系服务、数据服务零售商等一系列参与者共同构建的生态系统。如今，这样一套数据生态系统的基本原型已经形成，下一步的发展将趋向于系统内部角色的细分，即市场细分；系统机制的调整，即商业模式的创新；系统结构的调整，即竞争环境的调整，使数据生态系统的复合程度逐渐提高。
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