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大数据（Big Data）是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。”业界通常用4个V（即Volume、Variety、Value、Velocity）来概括大数据的特征。 数据体量巨大（Volume）。截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。 数据类型繁多（Variety）。

相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。 价值密度低（Value）。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。

处理速度快（Velocity）。大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。 ------------------------------------------- 社交网络，让我们越来越多地从数据中观察到人类社会的复杂行为模式。社交网络，为大数据提供了信息汇集、分析的第一手资料。从庞杂的数据背后挖掘、分析用户的行为习惯和喜好，找出更符合用户“口味”的产品和服务，并结合用户需求有针对性地调整和优化自身，就是大数据的价值。

所以，建立在上述的概念上我们可以看到大数据的产业变化： 1 大数据飞轮效应所带来的产业融合和新产业驱动 2 信息获取方式的完全变化带来的新式信息聚合 3 信息推送方式的完全变化带来的新式信息推广 4 精准营销 5 第三方支付 —— 小微信贷，线上众筹为代表的互联网金融带来的全面互联网金融改革 6 产业垂直整合趋势以及随之带来的产业生态重构 7 企业改革以及企业内部价值链重塑，扩大的产业外部边界 8 政府及各级机构开放，透明化，以及随之带来的集中管控和内部机制调整 9 数据创新带来的新服务...

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