大数据如果仅仅是海量的结构性数据，那么解决的办法就比较单一，用户可以通过购买更多的存储设备，提高存储设备的效率等解决此类问题。然而，问题似乎没有那么简单。曾经听到过一个对于大数据所下的定义我觉得比较到位：“大数据其实是海量高维度数据的相关性分析”。什么意思呢？我们慢慢说。
量的积累
当类型复杂的数据汹涌袭来，那么对于用户IT系统的冲击会是另外一种处理方式。有调查发现，这些复杂数据中有85%的数据属于广泛存在于社交网络、物联网、电子商务等之中的非结构化数据。这些非结构化数据的产生往往伴随着社交网络、移动计算和传感器等新的渠道和技术的不断涌现和应用。
如今大数据的概念也存在着很多的炒作和大量的不确定性。有人将很多TB的数据集也称作”大数据”。据市场研究公司IDC统计，数据使用预计将增长44倍，全球数据使用量将达到大约35.2ZB(1ZB=10亿TB)。但是单个数据集的文件尺寸也将增加，导致对更大处理能力的需求以便分析和理解这些数据集。
对大企业而言，大数据的兴起部分是因为计算能力可用更低的成本获得，各类系统如今已能够执行多任务处理。其次，内存的成本也在直线下降，企业可以在内存中处理比以往更多的数据，另外是把计算机聚合成服务器集群越来越简单。IDC认为，这三大因素的结合便催生了大数据。同时，IDC还表示，某项技术要想成为大数据技术，首先必须是成本可承受的，其次是必须满足IBM所描述的三个”V”判据中的两个：多样性(variety)、体量(volume)和速度(velocity)。
l 多样性是指，数据应包含结构化的和非结构化的数据；
l 体量是指聚合在一起供分析的数据量必须是非常庞大的；
l 速度则是指数据处理的速度必须很快。
Garter表示，全球信息量正在以59%以上的年增长率增长，而量是在管理数据、业务方面的显著挑战，IT领袖必须侧重在信息量、种类和速度上。
量：企业系统内部的数据量的增加是由交易量、其它传统数据类型和新的数据类型引发的。过多的量是一个存储的问题，但过多的数据也是一个大量分析的问题。
种类：IT领袖在将大量的交易信息转化为决策上一直存在困扰：现在有更多类型的信息需要分析，主要来自社交媒体和移动(情景感知)。种类包括表格数据(数据库)、分层数据、文件、电子邮件、计量数据、视频、静态图像、音频、股票行情数据、金融交易和其它更多种类。
速度：这涉及到数据流、结构化记录的创建，以及访问和交付的可用性。速度意味着正在被生成的数据有多快，数据必须被多快地处理以满足需求。
综上所述，大数据的基础是多样的，包括结构和非结构的数据，而软硬件架构的进化使得这样规模的数据处理变成了可能。那么能力有了，怎么来很好的利用能力实现价值呢？
质的变化
虽然大数据是一个重大问题，Gartner分析师表示，真正的问题是让大数据更有意义，在大数据里面寻找模式帮助组织机构做出更好的商业决策。尽管”BigData”可以翻译成大数据或者海量数据，但大数据和海量数据是有区别的。在刚才提到的对于大数据的定义中，海量数据以及处理海量数据的能力目前已经满足，那么什么是高纬度数据的相关性分析呢？
著名的奢侈品品牌Prada在其欧洲门店做过这样一个业务改进，他们在衣服的衣架上安装一个电磁芯片，并在试衣间中安装一套传感器装置，每当衣物被带进试衣间试穿就会被相应计数一次。这样一个简单的改进在于，它使得管理人员能够从数据中找到那些试穿多但是购买少的产品，之所以试穿多购买少说明这种产品一定是看上去不错，但是试穿后会发现一些设计上的瑕疵或者不合理的地方，那么设计人员就会有针对性的修改相关产品，这样做明显提高了门店的销售业绩。
从上面的例子看出，prada的管理人员创造性的创立了一个新的描述产品属性的维度，这就属于维度的提升和创新，这样创新出的维度就是高维度，高维度可能是传统维度汇总后更高粒度的维度，有的可能是创造出来的描述事物的新角度。而把这些维度关联起来进行分析，将事物不同的维度作为因，将因和果关联起来分析，就能更好的了解事物属性。
因此可见，硬件性能的提升，价格的下降，以及高扩展性软件架构的应用，使得企业高效的从更多角度，更高频度的收集并分析业务数据变成了可能。作为技术人员，在大数据时代，我们将应用更加高效的软硬件架构构建我们的平台，而要真正的发挥大数据的威力，从业务方面增强创新和创造能力、创新分析方法，提高分析多样性就显得更加至关重要。