众所周知，拥有大数据是件令人兴奋的事，但在实践中处理大数据存在一定的困难，如数据量过大事情就会变得更困难。为了处理大数据要采用高性能算法，这些算法也已展现出惊人的优越性。真正的大数据时代已经到来，那大数据有哪些属性呢？快来一起了解看看吧！
本文目录
1、大数据有哪些属性？
2、大数据的价值是什么？
3、大数据战略对企业生存有多重要？
大数据有哪些属性？
1、结构化与非结构化数据
某些数据集具有很好的结构性，就像数据库中的数据表或电子表程序中一样。而其他的数据以更多样的形式记录着有关世界状况的信息。它们可能是像维基百科这样包含图像和超级链接的文本语料库，也可能是个人医疗记录中出现的复杂的注释和测试结果的混合数据。
当面对一个非结构化数据源时，我们通常首先要构建一个矩阵以使这些数据结构化。词袋模型可以构建一个矩阵，每条推文对应矩阵中的一行，每个常用词汇对应矩阵中的一列。矩阵项M[i, j]则表示推文i中单词j出现的次数。
2、定量数据与类别数据
定量数据由数值组成，如高度和重量。这些数据可以被直接带入代数公式和数学模型，也可以在传统的图表中进行表示。相比之下，类别数据则由描述被调查对象属性的标签组成，如性别、头发颜色和职业。这种描述性信息可以像数值型数据一样精确而有意义，但不能使用相同的方法进行处理。
3、大数据与小数据
在大众眼中数据科学已经与大数据混为一谈，数据科学以计算机日志和传感器设备产生的海量数据集为分析对象。原则上，拥有更多的数据总是比数据少要好，因为如果有必要，可以通过抽样来舍弃其中的一些数据，从而得到一个更小的数据集。
拥有大数据是件令人兴奋的事。但在实践中，处理大数据存在一定的困难。一般来说，一旦数据量过大，事情就会变得更困难。大数据的挑战包括：
一个分析周期所用的时间随着数据规模的增长而变长：对数据集的计算性操作会随着数据量的增加而花费更长的时间。电子表格可以提供即时响应，允许用户进行实验测试以及验证各种假设。但计算大型电子表格时，会变得笨拙而缓慢。处理大规模数据集可能需要数小时或数天才能得到结果。为了处理大数据，要采用高性能算法，这些算法也已展现出惊人的优越性。但是绝不能为了获得更快的计算速度而将大数据拆分为小数据。
大型数据集复杂的可视化过程：在计算机屏幕或打印的图像上不可能将大数据中的数百万个要点全部绘制出来，更不要说对这些数据进行概念性的理解了。我们无法满怀希望地去深入理解一个根本无法看到的东西。
简单的模型不需要大量的数据来匹配或评估：典型的数据科学任务是基于一小部分变量做出决策，比如，根据年龄、性别、身高、体重以及现有的医疗水平来决定是否应该为投保人提供人寿保险。
大数据的价值是什么？
1、改变生产生式
供需关系，转变为服务关系。
大数据让企业拥有了更大的潜力与爆发力，通过对大数据的应用，企业可以更加精准的满足消费者对于产品的需求，可以对于生产环节，运输方式，物流时间，进行把控节约成本，提高利润的同时，也可以让利消费者，根据用户的不同反馈进行各种各样的迭代和升级，也让企业更具竞争力。
2、改变信息的获取方式
从想知道什么就搜什么，到想要什么就推荐什么。
以前的新闻，商品，服务都是我们需要了，才去主动搜索，获取商品的方式简单，但是效率低，大浪淘沙般的查找，也不一定能够获得有用的信息。
但现在不用，互联网会根据我们的职业，地区，年龄，收入，性别，个人喜好，家庭组成，社会地位等维度，给你推荐适合的商品，喜欢的新闻，贴心的服务，让生活越来越遍历，越来越舒适。
3、改变了思维方式
从经验驱动决策向数据驱动决策转变。
显然数据更有说服力，但为什么到现在才有这样的转变呢，其实就是数据由量变产生质变的过程，同时，瞬息万变的市场环境，也让我们更加不迷信与经验，思维方式的转变，也是情理之中。
4、改变了管理模式
从全方位管理，到精细化运营的转变。
理念创新必然带来技术创新，技术创新必然呼唤机制创新，管理模式的及时跟进将决定大数据价值的充分发挥。大数据的意义不在于数据本身，而在于对数据的分析与应用，从而释放出数据所蕴含的巨大价值。
大数据战略对企业生存有多重要？
智能企业利用海量数据来了解消费者、管理库存、优化物流和运营程序并做出合理的业务选择。制定大数据战略可以正确有效地存储、组织、处理和应用，帮助组织实现数据驱动愿景并将其引导至大数据应用程序的特定业务目标。
谈到大数据重要的不仅是规模，数据量只是大数据的四个V之一，控制它是更容易克服的障碍之一。大数据最具挑战性的问题与其他V相关：数据种类的多样性、数据变化的速度、来自不同系统的数据的有效性以及其他使处理大量不断变化的数据变得困难的品质。
大数据可能采用许多不同的形式，包括非结构化、半结构化和结构化数据的混合。它还源自多种来源，包括流数据系统、传感器、系统日志、GPS系统、文本、图片、音频和媒体文件、社交网络和传统数据库。其中一些来源每分钟可以添加或更新数百万次数据。
数据不是以同样的方式产生的。因此，企业必须验证来自多个来源的大量数据是否可信且正确。这种非常多样化的数据可能需要其他存储库的补充。处理所有这些棘手问题的能力是释放大数据对组织价值的关键这始于深思熟虑的方法。
智能企业利用各种形式的海量数据来更好地了解消费者、管理库存、优化物流和运营程序，并做出合理的业务选择。成功的公司也认识到处理他们产生的大量大数据的重要性，以及发现可靠的方法来从中提取洞察力。制定大数据战略以正确有效地存储、组织、处理和利用所有这些数据至关重要。
大数据战略概述了将组织转变为更加数据驱动并因此获得成功所需的条件。它应包括帮助组织实现数据驱动愿景并将其引导至大数据应用程序的特定业务目标的说明。
大数据战略的企业很重要，很多时候，企业的数据都存储在孤岛中无论是数据仓库还是缺乏数据集成的各种部门网络，这使得企业几乎很难全面了解他们的所有数据。此外，海量数据集中的数据质量和数据源的可靠性都可能出现波动，存储和相关数据管理费用可能非常昂贵。
注意：数据不是一朝一夕产生的，当数据的体量足够大，并且我们可以通过技术手段应用他时，大数据就不在是简单的数据，而是指导我们做出决策的工具，此时每一条数据，都是让我们的生活变得更好的基石。
