大数据的概念及趋势
继云计算、物联网和移动互联网后，大数据成为信息和互联网行业的研究热点。通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。下面是小编为大家整理的大数据的概念及趋势，希望对你们有帮助。
大数据的概念
大数据(Big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
对于“大数据”(Big data)研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析。相比起现有的其他技术而言，大数据的“廉价、迅速、优化”这三方面的综合成本是最优的。
简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。
大数据发展的趋势
1、 应用层级爆发
对很多行业而言，如何使用和挖掘大数据是赢得市场竞争的关键，在未来十年，大数据的应用将成为行业发展的核心趋势，随之而来的是大数据产业链应用层级的使用和发展。
现在很多领先的互联网巨头企业已经开始对大数据有了实质性的探索，比如阿里巴巴、腾讯、新浪等。大数据应用的核心方向主要包含旅游、医疗、城市、教育、社交媒体、移动互联网等等，具有非常广阔的前景。
2、 分析领域快速发展
数据隐藏的价值是非常巨大的，但是也需要IT技术不断发现和探索。随着应用层级的发展，企业用户会更加密切关注如何发现数据中的价值，使公司能够得到更快速的发展。
IT基础设施已在不断的发展和完善，大数据分析也会迎来更加快速的发展，未来对大数据的挖掘技术和方法也将成为大家重视和关注的领域。
3、 安全与隐私更受关注
数据的价值对企业和行业来说是非常重要的，但是也有很多因素阻碍大数据的发展，其中隐私和安全就是非常关键的问题。
以前我们看着不重要的信息在大数据中心，很多信息的组合和研究，可以很轻松的了解一个人的情况，加上现在大家越来越关注隐私问题，因此大数据发展也受到了制约。目前关于大数据隐私方面的法律法规并不完善，未来还需要专门的法规为大数据发展扫除障碍。
4、 与云计算密不可分
云计算和大数据具有很多相似之处，但是也有很大区别，大数据是对海量数据的高效处理，云计算是硬件资源的虚拟化。
随着大数据行业的发展，数据量将呈现爆炸式的增长，分布式存储技术也将成为未来解决大数据技术的关键，与云计算相辅相成，密不可分。
5、 数据分析共享将成为主流
在未来，大数据可能会把不同行业进行细分，更多的数据对行业的分析价值非常巨大。比如医疗，想要获得更大的价值，就要分享和分析，这样才能获取更大的价值，对医疗行业做出贡献。
6、 中国占据重要市场
中国拥有将近世界五分之一的人口，而且发展速度非常快，在未来中国不仅会产生巨大的数据量，也将为市场发展带来更有价值的数据和分析。无论是对国家，还是对个人，都将具有广泛的发展机会。
大数据的关键技术
1、数据挖掘技术
数据挖掘主要是指从大量不同类型和构造较为繁琐的数据内，搜集一些具有价值的信息以及知识。其将数据作为立足点，可以运用挖掘算法对于大量数据中具有价值的知识进行应用。以教育行业为例，将数据挖掘技术应用到教育大数据之中，能够对于学生的课堂表现情况以及学习爱好和生活习惯形成了解，是教师更加规范的进行教学，为教育部门的教学评价顺利开展提供支持。对教育数据进行挖掘，能够为管理工作的开展、教师教学、学生学习和研究技术工作有着非常关键的作用。
2、无线通信技术
原理上，通过直接挖掘无线大数据中蕴含的规律，可以得到比普适模型更符合真实通信环境的模型，从而帮助系统做出更优的决策或判决。然而，无线通信系统的固有特殊性使得无线大数据也具有分布式、高时效、强异构的特征，导致传统的大数据处理方法难以直接应用。因此，有必要开展无线大数据的基础理论研究，通过研究无线大数据的特征，提出适应无线通信需求的大数据分析和应用范式，并揭示无线大数据的潜力。
3、人工智能技术
通常来讲，人工智能技术能够大致划分成三个层级，即为弱人工智能层级、强人工智能层级以及超人工智能层级，弱人工智能层级需要应对的是数据的计算方面的问题，依照人工定义的规则进行执行，使用的多数是AI的剪枝理论相关的优化方案，应用云计算技术的平台进行大数据信息的存储，实现并行计算的操作。
强人工智能层级需要应对主要是指在受限的环境中的感知信息的能力，表现的即为是传感环境信息、听到和看到的功能的实现，当中包含以传感器装置为核心的物联网相关技术等等科技。
而超人工智能层级需要应对的问题是在没有受限的环境中的进一步认知的能力，实际的表现即为就是能够实现听得懂并且可以实现互动的功能，核心的技术即为自认的语言理解能力与知识系统图谱的搭建以及推理功能相关的技术。
大数据的特点
1、数据体量巨大(Volume)
从TB级别，跃升到PB级别，乃至EB级别。
2、数据类型繁多(Variety)
不同的数据源，非结构化数据越来越多，需要进行清洗，整理，筛选等操作，变为结构数据。
3、处理速度快(Velocity)
1秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。要求快速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。
4、 价值密度低(Value)
由于数据采集的不及时，数据样本不全面，数据可能不连续等等，数据可能会失真，但当数据量达到一定规模，可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。只要合理利用数据并对其进行正确、准确的分析，将会带来很高的价值回报。