關于大數據，依然有許多伴侶在不絕提問，什么是大數據？其實有時候我也說不清楚所問之題，所以特地整理如下的QA，利便進修：

什么是大數據？

大數據（big data），指無法在一按時間范疇內用通例軟件東西舉辦捕獲、打點和處理懲罰的數據薈萃，是需要新處理懲罰模式才氣具有更強的決定力、洞察發明力和流程優化本領的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

大數據的單元有哪些？

最小的根基單元是bit，按順序給出所有單元：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。

大數據有哪些特征？

大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低代價密度）、Veracity（真實性）

大數據主要技能是哪些？

大數據需要非凡的技能，以有效地處理懲罰大量的容忍顛末期間內的數據。合用于大數據的技能，包羅大局限并行處理懲罰（MPP）數據庫、數據挖掘、漫衍式文件系統、漫衍式數據庫、云計較平臺、互聯網和可擴展的存儲系統。

大數據的國度政策是什么？

2015年9月，國務院印發《促進大數據成長動作綱領》，明晰到2020年，形成一批具有國際競爭力的大數據處理懲罰、闡明、可視化軟件和硬件支撐平臺等產物，新加坡主機 免備案服務器，培養10家國際領先的大數據焦點龍頭企業，500家大數據應用、處事和產物制造企業。

大數據的市場局限有多大？

研究機構IDC預測，全球大數據（Big Data）與闡明市場局限將由2015年的1220億美元，在5年間生長高出50%，并在2019年底到達1870億美元的局限。中國信息通信研究院日前宣布的《中國大數據成長觀測陳訴（2017）》稱，2016年中國大數據市場局限達168億元，估量2017年~2020年仍將保持30%以上的增長。觀測顯示，今朝近六成企業已創立數據闡明相關部分，高出1/3的企業已經應用大數據。大數據應用為企業帶來最明明的結果是實現了智能決定和晉升了運營效率。

你必需知道的十個大數據案例是哪些？

1. 梅西百貨的及時訂價機制。按照需求和庫存的環境，該公司基于SAS的系統對多達7300萬種貨物舉辦及時調價。

2. Tipp24 AG針對歐洲博彩業構建的下注和預測平臺。該公司用KXEN軟件來闡明數十億計的生意業務以及客戶的特性，然后通過預測模子對特定用戶進動作態的營銷勾當。這項辦法淘汰了90%的預測模子構建時間。SAP公司正在試圖收購KXEN。“SAP想通過這次收購來扭轉其持久以來在預測闡明方面的劣勢。”Laney闡明到。

3. 沃爾瑪的搜索。這家零售業寡頭為其網站Walmart.com自行設計了最新的搜索引擎Polaris，操作語義數據舉辦文天職析、呆板進修和同義詞挖掘等。按照沃爾瑪的說法，語義搜索技能的運用使得在線購物的完成率晉升了10%到15%。“對沃爾瑪來說，這就意味著數十億美元的金額。”Laney說。

4. 快餐業的視頻闡明（Laney沒有說出這家公司的名字）。該公司通過視頻闡明等待行列的長度，然后自動變革電子菜單顯示的內容。假如行列較長，則顯示可以快速供應的食物;假如行列較短，則顯示那些利潤較高但籌備時間相對長的食品。

5. Morton牛排店的品牌認知。當一位顧主惡作劇地通過推特向這家位于芝加哥的牛排連鎖店訂餐送到紐約Newark機場（他將在一天事情之后抵達該處）時，Morton就開始了本身的社交秀。首先，闡明推特數據，發明該顧主是本店的常客，也是推特的常用者。按照客戶以往的訂單，猜測出其所乘的航班，然后派出一位身著燕尾服的侍者為客戶提供晚餐。也許，這聽起來過于怪僻，可是你必需審視本身：“我是否有本領做到這個水平？”Laney說。

6. PredPol Inc.。PredPol公司通過與洛杉磯和圣克魯斯的警方以及一群研究人員相助，基于地動預測算法的變體和犯法數據來預測犯法產生的幾率，可以準確到500平方英尺的范疇內。在洛杉磯運用該算法的地域，偷竊罪和暴力犯法漫衍下降了33%和21%。

7. Tesco PLC（特易購）和運營效率。這家超市連鎖在其數據客棧中收集了700萬部冰箱的數據。通過對這些數據的闡明，舉辦更全面的監控并舉辦主動的維修以低落整體能耗。

8. American Express（美國運通，AmEx）和貿易智能。以往，AmEx只能實現過后諸葛式的陳訴和滯后的預測。“傳統的BI已經無法滿意業務成長的需要。”Laney認為。于是，AmEx開始構建真正可以或許預測忠誠度的模子，基于汗青生意業務數據，用115個變量來舉辦闡明預測。該公司暗示，對付澳大利亞將于之后四個月中流失的客戶，已經可以或許識別出個中的24%。