大数据概述

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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。

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来适应海量、高增长率和多样化的信息 资产。[1]  

麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、 存储、管理、分析方面大大超出了传统 数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。[4]  

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的 数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于 提高对数据的“加工能力”，通过“ 加工”实现数据的“ 增值”。[5]  

从技术上看，大数据与 云计算的关系就像一枚 硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的 计算机进行处理，必须采用 分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式 数据挖掘。但它必须依托云计算的 分布式处理、 分布式数据库和 云存储、 虚拟化技术。[2]  

随着 云时代的来临，大数据（ Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量 非结构化数据和 半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和 云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模 并行处理（MPP） 数据库、数据挖掘、 分布式文件系统、 分布式数据库、 云计算平台、互联网和可扩展的 存储系统。

最小的基本单位是bit，按顺序给出所有单位： bit、 Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。

它们按照进率1024（2的十次方）来计算：

1 Byte =8 bit

1  KB = 1,024 Bytes = 8192 bit

1  MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes

1  GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB

1  TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB

1  PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB

1  EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB

1  ZB = 1,024 EB = 1,048,576 PB

1  YB = 1,024 ZB = 1,048,576 EB

1  BB = 1,024 YB = 1,048,576 ZB

1  NB = 1,024 BB = 1,048,576 YB

1  DB = 1,024 NB = 1,048,576 BB

全称：

1  Bit（ 比特） =Binary Digit

8 Bits = 1 Byte（ 字节）

1,000 Bytes = 1 Kilobyte

1,000Kilobytes = 1 Megabyte

1,000 Megabytes = 1 Gigabyte

1,000 Gigabytes = 1Terabyte

1,000 Terabytes = 1 Petabyte

1,000 Petabytes = 1 Exabyte

1,000Exabytes = 1 Zettabyte

1,000 Zettabytes = 1 Yottabyte

1,000 Yottabytes = 1Brontobyte

1,000 Brontobytes = 1 Geopbyte

大数据概念应用到 IT操作工具产生的数据中，大数据可以使 IT管理软件供应商解决大广泛的业务决策。 IT系统、应用和技术基础设施每天每秒都在产生数据。大数据非结构化或者结构数据都代表了‘所有用户的行为、服务级别、安全、风险、欺诈行为等更多操作’的绝对记录。

大数据分析的产生旨在于IT管理，企业可以将实时数据流分析和历史相关数据相结合，然后大数据分析并发现它们所需的模型。反过来，帮助预测和预防未来运行中断和性能问题。进一步来讲，他们可以利用大数据了解使用模型以及地理趋势，进而加深大数据对重要用户的洞察力。 他们也可以追踪和记录网络行为，大数据轻松地识别业务影响；随着对服务利用的深刻理解加快利润增长；同时跨多系统收集数据发展IT服务目录。

大数据分析的想法，尤其在 IT操作方面，大数据对于我们发明并没有什么作用，但是我们一直在其中。 Gartner已经关注这个话题很多年了，基本上他们已经强调，如果 IT正在引进新鲜灵感，他们将会扔掉大数据老式方法开发一个新的 IT操作分析平台。[16]  

 

 

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