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"大数据"的概念远不止大量的数据（TB）和处理大量数据的技术，而是涵盖了人们在大规模数据的基础上可以做的事情，而这些事情在小规模数据的基础上是无法实现的。大数据让我们以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见，最终形成变革之力。
大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前所说的"大数据"不仅指数据本身的规模，也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域，通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。因此，大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理巨量数据从中获取有价值的信息，也体现在如何加强大数据技术研发，抢占时代发展的前沿。
Volume(大体量)：即可从数百TB到数十数百PB、甚至EB的规模。
Variety(多样性)：即大数据包括各种格式和形态的数据。
Velocity(时效性)：即很多大数据需要在一定的时间限度下得到及时处理。
Veracity(准确性)：即处理的结果要保证一定的准确性。
Value(大价值)：即大数据包含很多深度的价值，大数据分析挖掘和利用将带来巨大的商业价值。
根据互联网数据中心报告显示：2008年全球数据量为0.5ZB；2010年为1.2ZB，人类正式进入ZB 时代；2012年全球数据量为2.8ZB；2015年达到了8.5ZB。更为惊人的是，2020 年以前全球数据量仍将保持每年40%多的高速增长，大约每两年就翻一倍，这与IT 界人尽皆知的摩尔定律极为相似，姑且可以称之为“大数据爆炸定律”。预计2020年将达到40ZB。
数据量迅速增大，数据更复杂，越来越多的行业对数据化运营越来越重视，但都面临着许多挑战。
人才：缺乏专业的技术人员。
技术：不能对数据进行实时分析。
架构：海量数据面前以性能为代价苦苦支撑。
分析：没有充分释放数据价值。
大数据通过相关性分析，将客户、用户和产品进行有机串联，对用户的产品偏好，客户的关系偏好进行个性化定位，生产出用户驱动型的产品，提供客户导向性的服务。大数据技术方面来看，用数据来指引企业的成长，将不再单单是一句口号。
通过大数据技术，可以实现企业对所需资源的精准锁定，在企业在运营过程中，所需要的每一种资源的挖掘方式、具体情况和储量分布等，企业都可以进行搜集分析，形成基于企业的资源分布可视图，就如同“电子地图”一般，将原先只是虚拟存在的各种优势点，进行“点对点”的数据化、图像化展现，让企业的管理者可以更直观地面对自己的企业，更好地利用各种已有和潜在资源。如果没有大数据，将很难发现曾经认为是完全无关行为间的相互关联性。
大数据不仅改变了数据的组合方式，而且影响到企业产品和服务的生产和提供。通过用数据来规划生产架构和流程，不仅能够帮助他们发掘传统数据中无法得知的价值组合方式，而且能给对组合产生的细节问题，提供相关性的、一对一的解决方案，为企业开展生产提供保障。
过去某一品牌要做市场预测，大多靠自身资源、公共关系和以往的案例来进行分析和判断，得出的结论往往也比较模糊，很少能得到各自行业内的足够重视。通过大数据的相关性分析，根据不同品牌市场数据之间的交叉、重合，企业的运营方向将会变得直观而且容易识别，在品牌推广、区位选择、战略规划方面将做到更有把握地面对。
通过大数据计算对社交信息数据、客户互动数据等，可以帮助企业进行品牌信息的水平化设计和碎片化扩散。经济学家Richard H. Thaler曾经提出一种观点，“个人观点的微小变化都可以演变为所有人的群体行为模式的重大变革。”在这一重大变革的背景之下，对微小的信息流，企业都必须重视，而客户服务为应对这种情况，也需要像空气一样分布在一些细枝末节之中。企业可以借助社交媒体中公开的海量数据，通过大数据信息交叉验证技术、分析数据内容之间的关联度等，进而面向社会化用户开展精细化服务，提供更多便利、产生更大价值。
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