介绍
本文作为“存储基础知识”系列文章之一，将介绍大数据的概念和组成部分。
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大数据是一个新提出的且在不断演化的概念，是指数据量超过了常规软件工具在可接受的时间内的抓取、存储、管理和处理能力。它即包括结构化数据，也包括非结构化数据。其数据的来源多种多样，可以来自商务应用处理、网页、视频、图像和社交媒体等。这些数据集通常需要实时地抓取和更新，以用于分析、预测性建模和决策等用途。
从大数据中吸取价值存在很大的机遇。大数据的生态系统（如下图所示）由以下元素组成：
1、从多个位置收集数据，并从收集的数据中生成数据（元数据）的设备。
2、数据收集器，收集来自设备和用户的数据。
3、数据聚合工具，从收集的数据中吸取有意义的信息。
4、数据用户和买家，是指数据价值链中从他人收集或聚合的数据中收益的人群。
大数据的数据量、多样性、变化范围和复杂性超出了传统的IT设备和数据处理工具及方法的处理能力。对大数据进行实时分析需要新的方法、架构和工具，以提供高性能、大规模并行处理（MPP）数据平台和对数据集的复杂分析。
数据科学是一门新兴的学科，商业组织可以利用这门学科从大数据中获取商业价值。数据科学是多门学科（统计学、数学、数据可视化和计算机科学）的综合。数据科学家的职责是设计各种高级算法对海量数据进行分析，以寻找新的价值点，为更多的决策提供数据支持。
很多领域和市场已经开始利用数据科学，从大数据的分析中获益。其中包括医学与科学研究、医疗医护、公共管理、欺诈检测、社交媒体、银行、保险公司，以及其他以数据为中心的实体。
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