“大數據”一詞時下的熱門程度無需贅言，這一兩年來互聯網相關的任何活動、會議必不可少“大數據”板塊。剛剛結束的第13屆“中國互聯網大會”也專設了大數據論壇。

對于任何一個大數據的從業者或初接觸者，或許都會有個共同的感觸：大數據很有用！大數據該怎么用？

關于大數據的著作和文章鋪天蓋地，似乎也共同在傳遞一個信息：越來越多的行業、人士開始關注并實際探索大數據的應用，我們正在一起描繪著大數據巨大效用的藍圖，但在實踐的路上，我們都還在起步階段小步前行。

大數據根基于互聯網，數據倉庫、數據挖掘、云計算等互聯網技術的發展為大數據的應用奠定了基礎。然而實踐應用尚處于在探索中前進。同樣作為探索學習，我想從我個人的理解角度，分享并與大家探討四個問題：大數據是什么？大數據可以做什么？大數據實際做了什么？大數據要怎么做？

首先，大數據是什么？

引用3個比較常用的大數據定義：

（1）需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

——Gartner

（2）海量的數據規模（Volume）、快速的數據流轉和動態的數據體系（Velocity）、多樣的數據類型（Variety）、巨大的數據價值（Value）。

—— IDC

（3）或稱巨量數據、海量數據、大資料，指所涉及的數據量規模巨大到無法通過人工，在合理時間內達到截取、管理、處理、并整理成為人類所能解讀的信息。

—— Wiki

其他關于大數據的定義也大抵類似，我們可以用幾個關鍵詞對大數據做一個界定。

首先，“規模大”，這種規模可以從兩個維度來衡量，一是從時間序列累積大量的數據，二是在深度上更加細化的數據。

其次，“多樣化”，可以是不同的數據格式，如文字、圖片、視頻等，可以是不同的數據類別，如人口數據，經濟數據等，還可以有不同的數據來源，如互聯網、傳感器等。

第三，“動態化”。數據是不停地變化的，可以隨著時間快速增加大量數據，也可以是在空間上不斷移動變化的數據。

這三個關鍵詞對大數據從形象上做了界定。

但還需要一個關鍵能力，就是“處理速度快”。如果這么大規模、多樣化又動態變化的數據有了，但需要很長的時間去處理分析，那不叫大數據。從另一個角度，要實現這些數據快速處理，靠人工肯定是沒辦法實現的，因此，需要借助于機器實現。

最終，我們借助機器，通過對這些數據進行快速的處理分析，獲取想要的信息或者應用的整套體系，才能稱為大數據。

我們可以用下面的圖示給大數據定義：

對大數據概念有了界定后，那大數據可以做什么呢？

想要應用大數據，從流程上來說，大概是這樣。

首先我們要有數據源，然后對數據進行收集和存儲，在這基礎上，再進行分析和應用，形成我們的產品和服務，而產品和服務也會產生新的數據，這些新數據會循環進入我們的流程中。

當這整個循環體系成為一個智能化的體系，通過機器可以實現自動化，那也許就會成為一種新的模式，不管是商業的，或者是其他。

然后具體到實際的應用中，我認為，大數據能夠實現的應用，可以概括為兩個方向，一是精準化定制，二是預測。

首先，精準化定制。

主要是針對供需兩方的，獲取需方的個性化需求，幫助供方定準定位目標，然后依據需求提供產品，最終實現供需雙方的最佳匹配。