大數據發展現狀

大數據的大主要跟三個因素有關，一個是數量，一個是種類，一個是速度。處理大數據和傳統數據的共同特點都是分析和提取數據。所不同的是大數據無法用傳統數據處理軟件再進行處理了，主要是因為這些傳統軟件無法在可接受的時間和價值內提供有用的輸出。

大數據很少指定特定規模的數據集。這樣主要是因為數據正在不斷快速的增長著。人們正在使用越來越多的設備收集越來越多的數據。這些設備，包括移動設備，航空遙感，軟件日置，攝像頭，麥克風，射頻識別閱讀器，無線傳感網絡等等。

據統計，自20世紀80年代以來，世界人均存儲信息的技術能力，大約每40個月翻一番。存儲能力的提高也為大數據的發展提供了物理基礎。

大數據架構技術發展到今天，比較流行的有map?reduce，它的概念是一種并行處理模型，通過把查詢分布在并行節點上進行并行處理也就是map的過程，然后是收集以及交付結果也就是reduce的過程。這個架構設計非常的成功，Apache的Hadoop開源項目就是采用了這個框架。后來Apache的Spark對map?reduce的框架做了增強，增加了更多的操作能力，而不僅僅是在map之后做reduce。

數據湖的概念是把關注重點從集中式控制轉向共享模式的一種理念變化，主要是應對信息管理的動態化。

大數據的技術發展和應用涉及到了我們社會生活的方方面面。尤其是發達經濟體，越來越多的開始使用數據密集型的技術。

政府部門可以通過使用大數據技術降低成本，提高工作效率。

國際間的合作，可以通過大數據分析來改善保健，促進就業，經濟生產力，打擊犯罪，維護安全，消除自然災害和資源管理等關鍵發展領域的決策，提供成本效益的機會。

在醫療保健領域大數據分析可以提供個性化的醫療和，方分析，臨床風險干預，預測分析，減少浪費和護理差異性。

大數據領域目前缺乏訓練有素的數據專業人員和管理人員。

現在的媒體傳播也正在通過大數據挖掘技術，找出最佳時間，最佳地點以及最佳的目標人群，從而可以選擇符合消費者心態的信息和內容進行推送。

健康保險業可以通過收集健康決定因素的數據，如食品，消費，婚姻狀況，衣服尺寸和購買習慣等等，據此對健康狀況進行預測，幫助發現客戶的健康問題。

互聯網行業與大數據發展密不可分，互聯網行業可以用于提供數據的輸入，通過對傳入數據的變化感知和計算，可以做出一系列的決策，從而通過物聯網終端設備進行傳達。

IT技術領域可以通過大數據計算，使用機器智能和深度計算技術，發現潛在的問題，并在問題發生之前采取行動提供解決方案。

大數據

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