大数据的特征首先就体现为“大”，从先Map3时代，一个小小的MB级别的Map3就能够完全满足很多人的需求，然而跟着时间的推移，存储单位从过去的GB到TB，乃至现在的PB、EB级别。随着交易数据约20TB；脸书约10亿的用户每天产生的日志数据超过300TB。迫切地需要智能的、强大的数据处理平台和新的数据处理技术，来统计、分析、预测和实时处理如此大规模的数据。

  广泛的数据来源，决定了大数据形式的多样性。任何形式的数据都可以产生作用，目前应用最广泛的就是推荐系统，如淘宝，网易云音乐、今日头条等，这一些平台都会通过对用户的日志数据来进行分析，从而进一步推荐用户喜欢的东西。日志数据是结构化明显的数据，还有一些数据结构化不明显，例如图片、音频视频等，这一些数据因果关系弱，就需要人工对其进行标注。

  大数据的产生非常迅速，主要是通过互联网传输。生活中每个人不能离开互联网，也就是说每天个人每天都在向大数据提供大量的资料。并且这一些数据是需要立即处理的，因为花费大量资本去存储作用较小的历史数据是非常不划算的，对于一个平台而言，也许保存的数据只有过去几天或者一个月之内，再远的数据就要及时清洗整理，不然代价太大。基于这样的一种情况，大数据对处理速度有很严格的要求，服务器中大量的资源都用于处理和计算数据，很多平台都需要做到实时分析。数据无时无刻不在产生，谁的速度更快，谁就有优势。

  这也是大数据的核心特征。现实世界所产生的数据中，有价值的数据所占比例很小。相比于传统的小数据，大数据最大的价值在于通过从大量不相关的很多类型的数据中，挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据，并通过机器学习方法、人工智能方法或数据挖掘方法深度分析，发现新规律和新知识，并运用于农业、金融、医疗等所有的领域，从而最终达到改善社会治理、提高生产效率、推进科学研究的效果。

  技术趋势 /

  已彻底改变了业务和风险管理的格局。通过无限制地访问有关潜在客户和用户行为的信息，组织正在使用分析以前所未有的先进方式改进其风险管理实践。而提供

  部分？ /

  应用 /

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